ICU患者温控人机智能协同系统设计研究*

王时惠，吕佳辉，张 军，李志榕，刘宏智，黄伟红，胡建中

(1.中南大学 建筑与艺术学院，湖南 长沙 410083；2.中南大学湘雅医院 移动医疗教育部-中国移动联合实验室，湖南 长沙 410008；3.湖南大学 设计艺术学院，湖南 长沙 410082；4.中南大学湘雅医院 胸外ICU，湖南 长沙 410008)

一 引 言

重症监护病房(ICU)患者受危重病情影响，导致自身体温调节中枢功能障碍，发热发生率可高达70%。患者的高热状态若不能及时发现与处理，将引发心、肝、肾等脏器并发症，并对脑血流量、脑代谢率和脑耗氧量造成影响，导致颅内压不断升高，最终引发脑水肿，损害脑细胞。因此，及时对ICU患者实施温控措施，能有效预防并发症，对临床治疗具有重要意义[1-3]。

目前，我国ICU应用的温控产品主要为由护理人员人工放置与替换的冰袋与冰毯，该传统方式因降温持久度欠缺、无法对患者不同身体部位进行差异化温度调节、患者体温变化监控不力、护理人员温控监护与处理费时费力及患者体验不佳等问题[4-7]，亟须应用智能技术，赋能ICU患者温控服务，提高护理效率与质量，改善ICU医患温控的用户体验。

在此背景下，本研究针对ICU医患温控的实际需求，从智能人机协同视角，提出了以护理床为中心，温控精准化、个性化与智能化的ICU患者温控人机智能协同系统与软硬件解决方案。

二 文献综述

人机智能协同系统，是指在高动态复杂环境中，通过人类与机器交互及协同的混合智能，在人机协同感知、协同认知和协同控制下，人机关系从工具型关系向协作型关系转变，从而实现人类智能和机器智能的优势互补、扬长避短，得以完成复杂情境下的复杂任务[8]。

目前，人机智能协同系统已被应用于危险性高、工作负荷重、医患需求日益增加的医疗领域，如皮肤癌诊断、手术机器人、外骨骼机器人等，相关研究表明，人机智能协同系统的应用效果与效率明显优于单独AI(人工智能)或医生，在医疗领域具有广泛的应用前景[9-11]。

重症监护信息系统作为医院信息系统的子系统，主要通过监护仪、呼吸机、心电图机、血气分析仪等监护设备，对患者进行数据信息采集，从而生成趋势走向图或预警，让医生和护理人员及时对患者实施相应的治疗和护理干预措施[12]。

近年来，国内外重症监护信息系统的研究与设计，呈现出精准化、个性化与智能化的特点。浙江大学医学院附属第二医院ICU、护理部和信息中心提出了ICU精准化液体信息管理系统，包含入量导入、全程预警提醒、闭环管理等功能，实时监控患者液体的出入量，避免因过量造成的应激性心功能损害和因不足导致的组织缺血缺氧、代谢紊乱、休克等并发症[13]；贵州医科大学附属医院重症医学科研发了重症患者非计划性拔管风险预警和干预监控信息系统，对不同风险等级的重症患者进行分级预警，并提供个性化护理干预方案[14]；美国佛罗里达医学中心提出了基于数据驱动的智能软件系统，结合患者生命体征变化，对败血症进行预警与发展监控，为不同情境下败血症干预治疗提供参考[15]。

上述研究为ICU患者温控系统设计的精准化、个性化与智能化的解决方案提供了良好的借鉴与参考。但目前人机智能协同系统尚处于交互向协同转变的初级阶段，人机关系中协同性体现仍不全面、不充分、不深入[16]，尤其在ICU监护情景下的人机智能协同的研究与设计探讨尚不多见。因此，研究ICU患者温控监护人机智能协同系统，对辅助护理人员在ICU复杂情境下完成烦琐的温控监护及护理任务，应对ICU患者多样化温控需求，降低患者因高温诱发的并发症生命健康风险，具有重要的现实意义。

三 ICU患者温控监护需求调查与分析

作者所在课题组由具有医疗、设计和人工智能等医工交叉学科知识结构的人员组成，在三甲医院胸外ICU展开的温控护理情境调查中发现现有降温方式如图1所示，通过与护理人员深度访谈，得出传统降温方式下温控监护现存问题与未满足的护理需求如下：

(1)预防型物理降温方式任务烦琐。当护理人员人工测量与监控到患者体温呈上升趋势时，需通过冰袋对患者后颈部进行预防型物理降温，并每隔一段时间触测冰袋温度，及时更换冰块以保证持续物理降温效果。重复触测温度、更换冰块、取替冰袋导致控温护理任务烦琐。

(2)治疗型降温方式操作不便。当预防型物理降温起不到作用且患者体温持续上升到38.5摄氏度及以上时，医生和护理人员对患者病情进行综合判断，采取治疗型降温。通过挪动患者，在病床上放置冰毯连接冰毯机，对患者整个后背进行物理降温(或同时采取治疗型药物降温)，整个过程操作不便。

(3)传统方式下多样化温控需求满足难。由于患者病情及其发展变化，需及时采取不同类型的降温措施；患者不同身体部位温控需求不同，如躯干温度高需降温，而四肢温度偏低需升温保暖；患者降温区域的皮肤状况需密切监控，若出现皮肤冻伤情况，需及时调整或停止降温模式，传统降温方式导致多样化温控护理需求满足难。

图1 现有ICU降温方式

上述传统降温方式及护理流程极大程度地增加了ICU患者高质高效护理服务的难度和护理人员的工作负荷。

四 系统设计

以用户为中心的设计方法(UCD)是美国加利福尼亚大学唐纳德·诺曼的研究实验室于1986年提出的经典设计方法论。在设计过程中，从用户需求和感受出发，通过情景调查、需求分析、草图设计、迭代反馈等[17]，让设计去适应用户的使用环境、任务流程与行为习惯。该方法在设计领域被广泛应用，取得了良好的效果[18-20]。2020年美国卡内基梅隆大学在国际人机交互大会中通过对人机智能协同系统的设计挑战与设计方法进行文献综述与探讨指出，在人机交互向人机协同转变趋势下，UCD方法及AI设计指导方针在人机智能协同系统设计初期阶段，均有助于设计的发展与评估[21-24]。

本研究应用UCD设计方法，在ICU复杂多任务情境、温控护理任务类型、及差异化处理需求分析基础上，从人机智能协同的角度，根据协同感知的适应性、协同认知的时效性、协同控制的情境相关性以及人工干预的便捷性等AI设计指导方针[25]，发展了多个以不同智能体为中心的人机智能协同系统草图方案。以护理人员反馈为依据，选取了以护理床为中心的ICU患者体温监护人机智能协同系统(图2)，并确定了系统中智能护理床温控的能动性程度与范围，进行了情境自适应、主动交互模式以及动态学习与修正设计。在ICU温控护理情境下，智能护理床结合显示屏与护理人员手机界面(图3)，发挥人类智能和机器智能的优势，扬长避短，完成ICU复杂情境下患者多样化温控护理任务，其人机智能协同模式与温控原理如下：

(1)枕部预防型主动降温模式。当智能护理床床面紧贴患者背部与颈后部的温度感应模块检测到患者体温呈上升趋势时，将自动开启枕部预防型主动降温模式，并在床尾显示屏上显示轻度温控预警、患者病情信息、体温变化趋势图及现温控处理模式，同时发送预警信息至医生和护理人员手机。

(2)躯干治疗型主动降温模式。当智能护理床的温度感应模块检测到患者体温仍呈持续上升趋势或突然升高至38.5摄氏度时，将自动切换或开启治疗性主动降温模式，并在床尾显示屏上显示中度或重度温控预警，同时致电提醒医生和护理人员到床旁确认患者情况，结合采取人工干预措施处理。

(3)多温控需求主动调节模式。当智能护理床位于患者手部和足部位置的红外温度感应器检测到患者四肢温度低于正常值时，将自动开启患者四肢红外升温保暖模式，并在显示屏上显示患者病情信息、不同身体部位体温现状以及现温控处理模式。

(4)温控主动节能模式。当智能护理床面通过压力传感器检测到患者体型的胖瘦时，将自动增减符合患者体型的温控模块，进行节能模式温控。

(5)患者舒适度主动调节。根据患者的颈部曲线，智能护理床能自动调整枕部形态，使其更贴合人体曲线。温控模块能根据患者躯干与四肢温度情况，进行适宜降温与升温，防止患者皮肤冻伤或烫伤。

图2 ICU患者温控监护智能护理床

图3 ICU患者温控监护智能护理床显示屏及护理人员手机界面

(6)温控动态学习与修正。当护理人员收到智能预警后或通过智能护理床床尾的显示屏预警注意到患者体温变化异常时，可以到床旁查看患者基本病情信息、体温变化趋势图、预警提示以及现温控处理模式。医生和护理人员结合患者病情，可通过智能护理床显示屏或手机，进行人工温控设置。同时，智能护理床通过医生和护理人员的人工干预设定，进行自主学习与修正。在物理降温无效的情况下，医生和护理人员可采取其他人工干预措施，如药物治疗。

在迭代设计与优化结束后，项目组邀请了3名三甲医院ICU资深护理人员，对上述以护理床为中心的ICU患者温控人机智能协同系统方案进行了反馈与评估(图4)。其结果显示该方案对多类型医患温控需求的适应性、温控调节的时效性、信息显示的易懂性以及人工干预的便捷性良好，能满足护理人员在ICU复杂情境下对患者进行预防型降温、治疗型降温及不同身体部位多样化温控护理需求，提高护理人员的工作质量与效率，降低护理人员的工作负荷，改善ICU患者温控用户体验，降低患者生命健康风险。

图4 ICU患者温控人机智能协同系统的评估

五 结 论

本研究从ICU患者的温控护理需求出发，通过应用以用户为中心的经典设计理论方法和AI设计指导方针，提出了以护理床为中心的ICU患者温控人机智能协同系统。根据ICU复杂多任务情境、温控护理任务类型及差异化处理需求，设计了智能护理床温控的能动性程度与范围，以及情境自适应、主动交互模式和动态学习与修正功能，并通过三甲医院资深护理人员的反馈与良好评价，一定程度上验证了设计方案的合理有效性、效率、便捷性与易懂性，为辅助护理人员在ICU复杂情境下建立健全ICU重点人群健康信息的自动感知、存储传输、评估预警等人机智能协同系统，完成多需求温控护理任务，降低患者生命健康风险，提供了参考与借鉴。