摘要
本申请涉及一种多参数集成式静脉输液外渗预警方法与装置。所述方法包括:首先通过医疗设备采集患者生理参数集合,经标准化处理构建结构化特征数据集。其次,利用深度学习时间序列模型对特征数据集动态建模,生成自适应基准线与潜在外渗风险序列。接着,对风险序列进行信号处理,提取多设备关联特征并计算协同风险系数,以此迭代更新自适应基准线,得到风险判定结果。最后,根据判定结果确定最终外渗风险值,与历史阈值对比后触发相应级别的动态预警信号。采用本方法能够实现外渗风险的精准评估,有效解决固定阈值监测适应性不足的问题,为临床输液外渗预防提供了自动化、智能化的解决方案,有助于降低护理负担并改善患者安全。