医疗设备电源管理方法、装置、计算机设备以及存储介质与流程

1.本发明涉及电源管理的技术领域，尤其是涉及一种医疗设备电源管理方法、装置、计算机设备以及存储介质。


背景技术：

2.目前，在各行各业的设备的正常使用中，都需要电源作为设备的动力源，为对应的设备提供运行的动力。
3.现有的医疗领域中，在各个医疗设备中也都会使用各种各样的电源，例如医院使用的心脏起搏器，在该心脏起搏器的正常使用的过程，由电源向该心脏起搏器提供动力，以维持心脏起搏器的正常使用，从而进行患者的救助。
4.上述中的现有技术方案存在以下缺陷：由于心脏起搏器的正常使用，对救助患者起到至关重要的作用，若出现故障，则有可能导致错过患者的最佳救助的时间，从而导致不可挽回的损失，其中也包括了电池的正常供电，若心脏起搏器在使用前，其电池出现故障而不能及时发现，则容易出现较大的医疗事故，因此存在改善空间。


技术实现要素：

5.为了能够在心脏起搏器的电池出现故障前及时发现，本技术提供一种医疗设备电源管理方法、装置、计算机设备以及存储介质。
6.本技术的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：一种医疗设备电源管理方法，所述医疗设备电源管理方法包括：获取起搏器电池型号，根据所述起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，所述电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据；获取患者病例数据，根据所述患者病例数据和所述电池放电能力获取单次放电量，根据所述单次放电量和所述电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从所述患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据所述起搏器使用频次获取起搏器停机时长；获取单位时间的停机耗电量，根据所述起搏器停机时长和所述单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据所述停机亏电量和所述起搏器最大使用次数计算实际可用次数；实时记录患者实际使用次数，当所述实际可用次数与所述患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。
7.通过采用上述技术方案，由于心脏起搏器使用的电池的型号不同，其电池的寿命在3-10年，在患者需要在日常通过心脏病起搏器缓解心脏的疾病症状时，在长时间使用起搏器之后，容易忽略电池的剩余寿命，从而可能在紧急需要使用心脏起搏器的时候，由于忽略电池的剩余寿命而导致心脏起搏器的剩余电量不足，从而影响救治的最佳时机，因此，通过获取该心脏起搏器的型号，从而获取对应的电池属性数据，能够结合患者病历数据，得到
单次使用的单次放电量，进而能够根据该电池储电电量数据计算出起搏器的最大使用次数；进一步地，根据该患者实际情况，得到起搏器使用频次，能够获取该患者使用该起搏器的待机时长，即起搏器停机时长，从而计算出对应的实际可用次数，且该实际可用次数与患者病历数据相关联，进而能够使得记录监控得到的电池更换警告与该患者的实际病情更加吻合，从而能够精准地在该心脏起搏器出现电量不足的故障前精准提示，且留有一定使用次数的余量，便于在电池更换前遇到紧急情况可以及时使用。
8.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述从所述患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据所述起搏器使用频次获取起搏器停机时长，具体包括：获取预设的患者病情识别模型，将所述患者病例数据输入至所述患者病情识别模型，得到起搏器使用概率；根据所述起搏器使用概率获取所述起搏器使用频次。
9.通过采用上述技术方案，通过患者病情识别模型对患者病例数据进行分析，能够根据患者的实际情况得到对应的起搏器使用概率，进而使得起搏器使用频次与患者的实际情况更加吻合，从而提升了电池更换警告的准确性和及时性。
10.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：在所述获取预设的患者病情识别模型，将所述患者病例数据输入至所述患者病情识别模型，得到起搏器使用概率之前，所述医疗设备电源管理方法包括：获取历史患者病例，从所述历史患者病例中获取病情严重等级和对应的起搏器使用频率；根据所述病情严重等级对所述历史患者病例进行分类后，得到待训练数据组，根据历史患者病例中的历史患者病情数据和所述起搏器使用频率对每个所述待训练数据组分别进行训练，得到使用频率预测模型。
11.通过采用上述技术方案，通过对历史患者病例进行分析，能够对不同病情严重等级的患者，使用心脏起搏器的频率进行训练，从而能够根据患者病情与起搏器使用评率之间的关联，训练得到对应的使用频率预测模型。
12.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取预设的患者病情识别模型，将所述患者病例数据输入至所述患者病情识别模型，得到起搏器使用概率，具体包括：获取每个所述待训练数据组对应的历史患者特征点；从所述患者病例数据中获取患者病情数据，获取所述患者病情数据对应的患者特征点，将所述患者特征点，将所述患者特征点与每个所述待训练数据组的所述历史患者特征点进行比对，得到比对结果；将所述比对结果输入至一下公式，得到患者病例数据与每个所述待训练数据组的病情相似分值：n＝u+v；p＝u/n；其中，n为在所述患者特征点的总数量；u为比对结果为一致的数量；v为比对结果为不一致的数量；z为权重参数，s为所述病情相似分值，a为分值修正参数；将所述病情相似分值最高的待训练数据组对应的所述使用频率预测模型作为所
述患者病情识别模型。
13.通过采用上述技术方案，通过计算病情相似分值，从而根据获取与该患者相似的历史患者的病情，获取每一个使用频率预测模型与该患者的关联程度，进而能够获取到与该患者实际病情更加吻合的患者病情识别模型。
14.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取单位时间的停机耗电量，根据所述起搏器停机时长和所述单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据所述停机亏电量和所述起搏器最大使用次数计算实际可用次数，具体包括：将所述停机亏电量除以所述单次放电量，得到起搏器使用亏损量；将所述起搏器最大使用次数减去所述起搏器使用亏损量得到所述实际可用次数。
15.通过采用上述技术方案，由于该单次放电量与患者病例数据相关联，因此，通过根据总的停机亏电量，能够根据该患者在实际使用情况，计算出在总的待机时长中，亏损的使用次数，从而能够计算出该心脏起搏器相较于患者的实际可用次数。
16.本技术的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：一种医疗设备电源管理装置，所述医疗设备电源管理装置包括：电池信息获取模块，用于获取起搏器电池型号，根据所述起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，所述电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据；用电监控模块，用于获取患者病例数据，根据所述患者病例数据和所述电池放电能力获取单次放电量，根据所述单次放电量和所述电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从所述患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据所述起搏器使用频次获取起搏器停机时长；电量计算模块，用于获取单位时间的停机耗电量，根据所述起搏器停机时长和所述单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据所述停机亏电量和所述起搏器最大使用次数计算实际可用次数；电池告警模块，用于实时记录患者实际使用次数，当所述实际可用次数与所述患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。
17.通过采用上述技术方案，由于心脏起搏器使用的电池的型号不同，其电池的寿命在3-10年，在患者需要在日常通过心脏病起搏器缓解心脏的疾病症状时，在长时间使用起搏器之后，容易忽略电池的剩余寿命，从而可能在紧急需要使用心脏起搏器的时候，由于忽略电池的剩余寿命而导致心脏起搏器的剩余电量不足，从而影响救治的最佳时机，因此，通过获取该心脏起搏器的型号，从而获取对应的电池属性数据，能够结合患者病历数据，得到单次使用的单次放电量，进而能够根据该电池储电电量数据计算出起搏器的最大使用次数；进一步地，根据该患者实际情况，得到起搏器使用频次，能够获取该患者使用该起搏器的待机时长，即起搏器停机时长，从而计算出对应的实际可用次数，且该实际可用次数与患者病历数据相关联，进而能够使得记录监控得到的电池更换警告与该患者的实际病情更加吻合，从而能够精准地在该心脏起搏器出现电量不足的故障前精准提示，且留有一定使用次数的余量，便于在电池更换前遇到紧急情况可以及时使用。
18.本技术的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述医疗设备电源管理方法的步骤。
19.本技术的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述医疗设备电源管理方法的步骤。
20.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：1、通过获取该心脏起搏器的型号，从而获取对应的电池属性数据，能够结合患者病历数据，得到单次使用的单次放电量，进而能够根据该电池储电电量数据计算出起搏器的最大使用次数；进一步地，根据该患者实际情况，得到起搏器使用频次，能够获取该患者使用该起搏器的待机时长，即起搏器停机时长，从而计算出对应的实际可用次数，且该实际可用次数与患者病历数据相关联，进而能够使得记录监控得到的电池更换警告与该患者的实际病情更加吻合，从而能够精准地在该心脏起搏器出现电量不足的故障前精准提示，且留有一定使用次数的余量，便于在电池更换前遇到紧急情况可以及时使用；2、通过对历史患者病例进行分析，能够对不同病情严重等级的患者，使用心脏起搏器的频率进行训练，从而能够根据患者病情与起搏器使用评率之间的关联，训练得到对应的使用频率预测模型；3、通过计算病情相似分值，从而根据获取与该患者相似的历史患者的病情，获取每一个使用频率预测模型与该患者的关联程度，进而能够获取到与该患者实际病情更加吻合的患者病情识别模型。
附图说明
21.图1是本技术一实施例中医疗设备电源管理方法的一流程图；图2是本技术一实施例中医疗设备电源管理方法中步骤s20的实现流程图；图3是本技术一实施例中医疗设备电源管理方法中的另一实现流程图；图4是本技术一实施例中医疗设备电源管理方法中步骤s21的实现流程图；图5是本技术一实施例中医疗设备电源管理方法中步骤s30的实现流程图；图6是本技术一实施例中医疗设备电源管理装置的一原理框图；图7是本技术一实施例中的设备示意图。
具体实施方式
22.以下结合附图对本技术作进一步详细说明。
23.在一实施例中，如图1所示，本技术公开了一种医疗设备电源管理方法，具体包括如下步骤：s10：获取起搏器电池型号，根据起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据。
24.在本实施例中，起搏器电池型号是指安装在具体患者的心脏起搏器中的电池的型号。电池属性数据是指记录有该型号的电池的各项性能的数据。电池放电能力是指该型号电池安装在对应的心脏起搏器并且在使用的过程中，该电池的输出功率。电池储电电量数据是指该型号的电池在满电状态下的电量。
25.具体地，本实施例应用于心脏起搏器的bms中，即电池管理系统(battery management system)，通过在对应的心脏起搏器中安装有该电池管理系统，以监测和控制
心脏起搏器中的电池的状态，从而提升心脏起搏器的安全性和稳定性。
26.对于不同型号的心脏起搏器，其使用的电池的型号也是特定的，如果使用的电池的型号与心脏起搏器不匹配，则会影响心脏起搏器的正常使用，因此，通过患者使用的心脏起搏器的具体型号，获取需要使用的电池的型号，并在将电池安装在心脏起搏器后，通过该电池管理系统校验电池的型号，若电池的型号与患者使用的心脏起搏器的型号相匹配，则将该电池的型号作为起搏器电池型号。
27.进一步地，通过电池管理系统，获取该电池的相关性能的数据，包括该心脏起搏器每次使用以及空闲状态下电池的消耗情况，作为电池放电能力，以及该安装在心脏起搏器的电池的最大储电量，作为电池储电电量数据。
28.s20：获取患者病例数据，根据患者病例数据和电池放电能力获取单次放电量，根据单次放电量和电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据起搏器使用频次获取起搏器停机时长。
29.在本实施例中，患者病例数据是指具体使用该心脏起搏器，且该心脏起搏器的电池管理系统可识别的，患者的病例的数据。单次放电量是指每一次该患者使用心脏起搏器时，电池所消耗的电量。起搏器最大使用次数是指电池在满电的情况下连续使用，直到电池电量耗尽所能够使用的次数。
30.具体地，为了使心脏起搏器的电池管理系统能够根据患者的实际情况对电池的进行监控，在患者开始使用心脏起搏器前，通过输入与患者的病例相关联的标识，使该心脏起搏器的电池管理系统识别都该患者的患者病例数据，例如可以是通过输入患者的姓名、手机、身份证号以及患者id的一种或多种的组合，或者也可以是通过扫描与患者的病例唯一关联对应的条形码或二维码等，使得心脏起搏器获取到患者病例数据。
31.进一步地，在获取到患者病例数据后，获取患者每次需要使用心脏起搏器的操作模式，从而根据电池放电能力获取在该操作模式下，每次使用所要消耗的电量，作为单次放电量，进而根据电池储电电量数据和单次放电量计算得到起搏器最大使用次数。
32.进一步地，根据该患者病例数据判断患者的病情程度，从而预测出该患者使用心脏起搏器的频次，作为起搏器使用频次，并根据该起搏器使用频次获取相邻使用次数之间的时长，作为起搏器停机时长。
33.s30：获取单位时间的停机耗电量，根据起搏器停机时长和单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据停机亏电量和起搏器最大使用次数计算实际可用次数。
34.具体地，通过心脏起搏器的电池管理系统根据该电池的性能，获取心脏起搏器处于空闲状态时，例如关机状态，该型号的电池在单位时间内的耗电量，例如每小时、或者每天的耗电量，作为该停机耗电量。
35.进一步地，根据起搏器停机时长和单位时间的停机耗电量，计算出该患者的心脏起搏器在空闲状态下，总的耗电量，即停机亏电量，再根据该停机亏电量所对应能使用的次数，从而计算出实际可用次数。
36.s40：实时记录患者实际使用次数，当实际可用次数与患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。
37.具体地，在每一次检测到患者使用心脏起搏器时，统计该患者总共使用的次数，作为患者实际使用次数；进一步地，通过根据患者病例数据中，该患者的病情，设置对应的阈
值，当实际可用次数减去患者实际使用次数的差值小于或等于该阈值时，触发该电池更换警告。
38.在本实施例中，由于心脏起搏器使用的电池的型号不同，其电池的寿命在3-10年，在患者需要在日常通过心脏病起搏器缓解心脏的疾病症状时，在长时间使用起搏器之后，容易忽略电池的剩余寿命，从而可能在紧急需要使用心脏起搏器的时候，由于忽略电池的剩余寿命而导致心脏起搏器的剩余电量不足，从而影响救治的最佳时机，因此，通过获取该心脏起搏器的型号，从而获取对应的电池属性数据，能够结合患者病历数据，得到单次使用的单次放电量，进而能够根据该电池储电电量数据计算出起搏器的最大使用次数；进一步地，根据该患者实际情况，得到起搏器使用频次，能够获取该患者使用该起搏器的待机时长，即起搏器停机时长，从而计算出对应的实际可用次数，且该实际可用次数与患者病历数据相关联，进而能够使得记录监控得到的电池更换警告与该患者的实际病情更加吻合，从而能够精准地在该心脏起搏器出现电量不足的故障前精准提示，且留有一定使用次数的余量，便于在电池更换前遇到紧急情况可以及时使用。
39.在一实施例中，如图2所示，在步骤s20中，即从患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据起搏器使用频次获取起搏器停机时长，具体包括：s21：获取预设的患者病情识别模型，将患者病例数据输入至患者病情识别模型，得到起搏器使用概率。
40.在本实施例中，患者病情识别模型是指用于识别患者实际的病情的模型。
41.具体地，根据患者病例数据，筛选得到预先训练好的模型，作为患者病情模型，并将该患者病例数据输入至患者病情识别模型中，从而该患者病情识别模型从患者病例数据中判断出该患者实际的病情的严重程度，并预测出该患者使用心脏起搏器的概率，作为起搏器使用概率。
42.s22：根据起搏器使用概率获取起搏器使用频次。
43.具体地，根据该起搏器使用概率，生成该起搏器使用频次。
44.在一实施例中，如图3所示，在步骤s21之前，医疗设备电源管理方法包括：s201：获取历史患者病例，从历史患者病例中获取病情严重等级和对应的起搏器使用频率。
45.具体地，统计过去一段时间使用过该型号的心脏起搏器的患者的病例，作为该历史患者病例。
46.进一步地，获取每个历史患者病例预先标记的病情严重等级，和通过大数据统计收集的每个患者使用该起搏器的频率，作为该起搏器使用频率。
47.s202：根据病情严重等级对历史患者病例进行分类后，得到待训练数据组，根据历史患者病例中的历史患者病情数据和起搏器使用频率对每个待训练数据组分别进行训练，得到使用频率预测模型。
48.具体地，在根据不同的病情严重等级，对历史患者病例进行分类，得到该待训练数据组，即每个待训练数据组中的历史患者病例对应一个病情严重等级。
49.进一步地，对每一个待训练数据组中的历史患者病情数据与对应的起搏器使用频率进行训练，从而得到与每个待训练数据组对应的使用频率预测模型。
50.在一实施例中，如图4所示，在步骤s21中，即获取预设的患者病情识别模型，将患
者病例数据输入至患者病情识别模型，得到起搏器使用概率，具体包括：s211：获取每个待训练数据组对应的历史患者特征点。
51.具体地，提取每个待训练数据组中，每个历史患者数据的特征点，作为历史患者特征点。
52.s212：从患者病例数据中获取患者病情数据，获取患者病情数据对应的患者特征点，将患者特征点，将患者特征点与每个待训练数据组的历史患者特征点进行比对，得到比对结果。
53.具体地，将患者病例数据中，各个种类的数据作为患者病情数据，并采用步骤s211中提取历史患者特征点的方式，从患者病情数据提取对应的特征点，作为患者特征点。
54.进一步地，将相同病情类型的患者特征点与对应的历史患者特征点进行比对，得到对应的比对结果。
55.s213：将比对结果输入至一下公式，得到患者病例数据与每个待训练数据组的病情相似分值：n＝u+v；p＝u/n；其中，n为在患者特征点的总数量；u为比对结果为一致的数量；v为比对结果为不一致的数量；z为权重参数，s为病情相似分值，a为分值修正参数。
56.具体地，在根据历史数据定义好该权重参数z和分值修正单数a后，将比对结果输入上述公式，从而计算得到患者病例数据与每个待训练数据组的病情相似分值。
57.s214：将病情相似分值最高的待训练数据组对应的使用频率预测模型作为患者病情识别模型。
58.具体地，病情相似分值越高，说明患者病情数据与该待训练数据组中的历史患者病例的关联度越高，因此，将病情相似分值最高的待训练数据组对应的使用频率预测模型作为患者病情识别模型。
59.在一实施例中，如图5所示，在步骤s30中，即获取单位时间的停机耗电量，根据起搏器停机时长和单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据停机亏电量和起搏器最大使用次数计算实际可用次数，具体包括：s31：将停机亏电量除以单次放电量，得到起搏器使用亏损量。
60.具体地，将停机亏电量除以单次放电量，从而由于心脏起搏器处于空闲状态导致亏损的使用次数，即起搏器使用亏损量。
61.s32：将起搏器最大使用次数减去起搏器使用亏损量得到实际可用次数。
62.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
63.在一实施例中，提供一种医疗设备电源管理装置，该医疗设备电源管理装置与上述实施例中医疗设备电源管理方法一一对应。如图6所示，该医疗设备电源管理装置包括电池信息获取模块、用电监控模块、电量计算模块和电池告警模块。各功能模块详细说明如
下：电池信息获取模块，用于获取起搏器电池型号，根据起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据；用电监控模块，用于获取患者病例数据，根据患者病例数据和电池放电能力获取单次放电量，根据单次放电量和电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据起搏器使用频次获取起搏器停机时长；电量计算模块，用于获取单位时间的停机耗电量，根据起搏器停机时长和单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据停机亏电量和起搏器最大使用次数计算实际可用次数；电池告警模块，用于实时记录患者实际使用次数，当实际可用次数与患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。
64.可选的，用电监控模块包括：概率识别子模块，用于获取预设的患者病情识别模型，将患者病例数据输入至患者病情识别模型，得到起搏器使用概率；频次预测子模块，用于根据起搏器使用概率获取起搏器使用频次。
65.可选的，医疗设备电源管理装置还包括：历史数据获取模块，用于获取历史患者病例，从历史患者病例中获取病情严重等级和对应的起搏器使用频率；模型训练模块，用于根据病情严重等级对历史患者病例进行分类后，得到待训练数据组，根据历史患者病例中的历史患者病情数据和起搏器使用频率对每个待训练数据组分别进行训练，得到使用频率预测模型。
66.可选的，概率识别子模块包括：历史特征点提取单元，用于获取每个待训练数据组对应的历史患者特征点；特征比对单元，用于从患者病例数据中获取患者病情数据，获取患者病情数据对应的患者特征点，将患者特征点，将患者特征点与每个待训练数据组的历史患者特征点进行比对，得到比对结果；分值计算单元，用于将比对结果输入至一下公式，得到患者病例数据与每个待训练数据组的病情相似分值：n＝u+v；p＝u/n；其中，n为在患者特征点的总数量；u为比对结果为一致的数量；v为比对结果为不一致的数量；z为权重参数，s为病情相似分值，a为分值修正参数；模型筛选单元，用于将病情相似分值最高的待训练数据组对应的使用频率预测模型作为患者病情识别模型。
67.可选的，电量计算模块包括：亏损量计算子模块，用于将停机亏电量除以单次放电量，得到起搏器使用亏损量；可用次数计算子模块，用于将起搏器最大使用次数减去起搏器使用亏损量得到实际可用次数。
68.关于医疗设备电源管理装置的具体限定可以参见上文中对于医疗设备电源管理方法的限定，在此不再赘述。上述医疗设备电源管理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
69.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种医疗设备电源管理方法。
70.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取起搏器电池型号，根据起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据；获取患者病例数据，根据患者病例数据和电池放电能力获取单次放电量，根据单次放电量和电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据起搏器使用频次获取起搏器停机时长；获取单位时间的停机耗电量，根据起搏器停机时长和单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据停机亏电量和起搏器最大使用次数计算实际可用次数；实时记录患者实际使用次数，当实际可用次数与患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。
71.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取起搏器电池型号，根据起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据；获取患者病例数据，根据患者病例数据和电池放电能力获取单次放电量，根据单次放电量和电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据起搏器使用频次获取起搏器停机时长；获取单位时间的停机耗电量，根据起搏器停机时长和单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据停机亏电量和起搏器最大使用次数计算实际可用次数；实时记录患者实际使用次数，当实际可用次数与患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。
72.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom
(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
73.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
74.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种医疗设备电源管理方法，其特征在于，所述医疗设备电源管理方法包括：获取起搏器电池型号，根据所述起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，所述电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据；获取患者病例数据，根据所述患者病例数据和所述电池放电能力获取单次放电量，根据所述单次放电量和所述电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从所述患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据所述起搏器使用频次获取起搏器停机时长；获取单位时间的停机耗电量，根据所述起搏器停机时长和所述单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据所述停机亏电量和所述起搏器最大使用次数计算实际可用次数；实时记录患者实际使用次数，当所述实际可用次数与所述患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。2.根据权利要求1所述的医疗设备电源管理方法，其特征在于，所述从所述患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据所述起搏器使用频次获取起搏器停机时长，具体包括：获取预设的患者病情识别模型，将所述患者病例数据输入至所述患者病情识别模型，得到起搏器使用概率；根据所述起搏器使用概率获取所述起搏器使用频次。3.根据权利要求2所述的医疗设备电源管理方法，其特征在于，在所述获取预设的患者病情识别模型，将所述患者病例数据输入至所述患者病情识别模型，得到起搏器使用概率之前，所述医疗设备电源管理方法包括：获取历史患者病例，从所述历史患者病例中获取病情严重等级和对应的起搏器使用频率；根据所述病情严重等级对所述历史患者病例进行分类后，得到待训练数据组，根据历史患者病例中的历史患者病情数据和所述起搏器使用频率对每个所述待训练数据组分别进行训练，得到使用频率预测模型。4.根据权利要求3所述的医疗设备电源管理方法，其特征在于，所述获取预设的患者病情识别模型，将所述患者病例数据输入至所述患者病情识别模型，得到起搏器使用概率，具体包括：获取每个所述待训练数据组对应的历史患者特征点；从所述患者病例数据中获取患者病情数据，获取所述患者病情数据对应的患者特征点，将所述患者特征点，将所述患者特征点与每个所述待训练数据组的所述历史患者特征点进行比对，得到比对结果；将所述比对结果输入至一下公式，得到患者病例数据与每个所述待训练数据组的病情相似分值：n＝u+v；p＝u/n；其中，n为在所述患者特征点的总数量；u为比对结果为一致的数量；v为比对结果为不一致的数量；z为权重参数，s为所述病情相似分值，a为分值修正参数；将所述病情相似分值最高的待训练数据组对应的所述使用频率预测模型作为所述患
者病情识别模型。5.根据权利要求1所述的医疗设备电源管理方法，其特征在于，所述获取单位时间的停机耗电量，根据所述起搏器停机时长和所述单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据所述停机亏电量和所述起搏器最大使用次数计算实际可用次数，具体包括：将所述停机亏电量除以所述单次放电量，得到起搏器使用亏损量；将所述起搏器最大使用次数减去所述起搏器使用亏损量得到所述实际可用次数。6.一种医疗设备电源管理装置，其特征在于，所述医疗设备电源管理装置包括：电池信息获取模块，用于获取起搏器电池型号，根据所述起搏器电池型号获取电池属性数据，其中，所述电池属性数据包括电池放电能力和电池储电电量数据；用电监控模块，用于获取患者病例数据，根据所述患者病例数据和所述电池放电能力获取单次放电量，根据所述单次放电量和所述电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从所述患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据所述起搏器使用频次获取起搏器停机时长；电量计算模块，用于获取单位时间的停机耗电量，根据所述起搏器停机时长和所述单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据所述停机亏电量和所述起搏器最大使用次数计算实际可用次数；电池告警模块，用于实时记录患者实际使用次数，当所述实际可用次数与所述患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。7.根据权利要求6所述的医疗设备电源管理装置，其特征在于，所述用电监控模块包括：概率识别子模块，用于获取预设的患者病情识别模型，将所述患者病例数据输入至所述患者病情识别模型，得到起搏器使用概率；频次预测子模块，用于根据所述起搏器使用概率获取所述起搏器使用频次。8.根据权利要求7所述的医疗设备电源管理装置，其特征在于，所述医疗设备电源管理装置还包括：历史数据获取模块，用于获取历史患者病例，从所述历史患者病例中获取病情严重等级和对应的起搏器使用频率；模型训练模块，用于根据所述病情严重等级对所述历史患者病例进行分类后，得到待训练数据组，根据历史患者病例中的历史患者病情数据和所述起搏器使用频率对每个所述待训练数据组分别进行训练，得到使用频率预测模型。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述医疗设备电源管理方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述医疗设备电源管理方法的步骤。

技术总结
本发明涉及电源管理的技术领域，包括：获取起搏器电池型号，根据起搏器电池型号获取电池属性数据；获取患者病例数据，根据患者病例数据和电池放电能力获取单次放电量，根据单次放电量和电池储电电量数据计算起搏器最大使用次数，并从患者病例数据中获取起搏器使用频次，根据起搏器使用频次获取起搏器停机时长；获取单位时间的停机耗电量，根据起搏器停机时长和单位时间的停机耗电量计算停机亏电量，根据停机亏电量和起搏器最大使用次数计算实际可用次数；实时记录患者实际使用次数，当实际可用次数与患者实际使用次数之间的差值达到预设的阈值时，触发电池更换警告。本申请具有能够在心脏起搏器的电池出现故障前及时发现的效果。的效果。的效果。


技术研发人员：文凯 邓潘潘 伍树林
受保护的技术使用者：深圳市驰普科达科技有限公司
技术研发日：2023.06.26
技术公布日：2023/10/8