本发明属于数据分析领域，具体而言涉及一种用于医疗设备数据的信息监测方法及系统。
背景技术：
1、随着现代医疗技术的发展，各类医疗设备广泛应用于医院和家庭护理中，用以监测患者的生理参数并辅助医生进行诊断和治疗。例如，心电图仪（ecg）、血压监测仪（abpm）、血氧饱和度仪（spo2）等设备，能够分别采集心率、血压、血氧饱和度等关键生理数据。这些医疗设备提供了对患者生理状态的实时监测和数据记录，为医生的临床判断和诊疗提供了重要参考依据。
2、然而，医疗设备在长时间使用过程中，传感器老化、校准失准、外部干扰等问题常常导致测量数据失真，影响医生的诊断结果。在复杂的医疗环境中，医生和护理人员面临大量的设备数据，这些数据往往需要手动监测和分析。如果设备数据出现微小波动或异常，医疗人员可能难以及时察觉，尤其是当患者本身的生理状态已经存在显著异常时，设备的小幅度异常更难被发现。这不仅增加了医生的工作负担，还可能延误设备问题的发现和处理落。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的问题，本发明提供一种用于医疗设备数据的信息监测方法，所述方法包括如下步骤：
2、获取不同类型医疗设备的历史数据；
3、对不同类型医疗设备的历史数据进行相关性分析，得到第一相关设备组；
4、获取第一相关设备组的当前检测数据，使用卡尔曼滤波对每一患者的所述第一相关设备组的检测数据进行交叉验证；
5、当大于预设比例患者的检测数据进行交叉验证不通过时，确定第一相关设备组中出现异常设备。
6、本发明另一方面还提供一种用于医疗设备数据的信息监测系统，包括如下模块：
7、获取模块，用于获取不同类型医疗设备的历史数据；
8、分析模块，用于对不同类型医疗设备的历史数据进行相关性分析，得到第一相关设备组；
9、验证模块，用于获取第一相关设备组的当前检测数据，使用卡尔曼滤波对每一患者的所述第一相关设备组的检测数据进行交叉验证；
10、检测模块，用于当大于预设比例患者的检测数据进行交叉验证不通过时，确定第一相关设备组中出现异常设备。
11、本发明通过使用相关性分析对不同类型的医疗设备数据进行交叉验证，本发明能够有效识别设备之间数据的不一致性。通过卡尔曼滤波算法对多个设备的数据进行融合和校正，减少了因单一设备故障或测量误差导致的数据偏差，从而提高了设备检测数据的准确性与可靠性。
12、本发明通过实时监测第一相关设备组中的设备数据，并根据交叉验证结果检测设备间的数据一致性。当多个患者的检测数据未通过交叉验证且超出预设比例时，系统自动识别异常设备并发出警报。这种机制能够及时发现设备的潜在故障或性能下降，避免设备长时间工作在异常状态下影响诊断结果。
13、本发明能够兼容不同类型的医疗设备，包括心电图仪、血压监测仪、血氧饱和度仪等，实现多种设备的数据联动监测。该方法不仅适用于同类型设备的数据验证，还能够在不同类型设备之间建立有效的关联性分析，扩展了系统的应用范围。
1.一种用于医疗设备数据的信息监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于医疗设备数据的信息监测方法，其特征在于，所述相关性分析包括使用：皮尔逊相关系数或皮尔曼等级相关系数或互信息。
3.根据权利要求1所述的一种用于医疗设备数据的信息监测方法，其特征在于，所述获取第一相关设备组的当前检测数据时，使用网络时间协议，对第一相关设备组中的各个设备进行时钟同步，使其检测数据能够在同一时间窗口内被提取。
4.根据权利要求1所述的一种用于医疗设备数据的信息监测方法，其特征在于，所述使用卡尔曼滤波对每一患者的所述第一相关设备组的检测数据进行交叉验证包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于医疗设备数据的信息监测方法，其特征在于：确定第一相关设备组中出现异常设备之后，逐一分析相关设备组中的各台设备，在交叉验证过程中，通过残差大小判断每台设备的可靠性。
6.一种用于医疗设备数据的信息监测系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：
7.根据权利要求6所述的一种用于医疗设备数据的信息监测系统，其特征在于，所述相关性分析包括使用：皮尔逊相关系数或皮尔曼等级相关系数或互信息。
8.根据权利要求6所述的一种用于医疗设备数据的信息监测系统，其特征在于，所述获取第一相关设备组的当前检测数据时，使用网络时间协议，对第一相关设备组中的各个设备进行时钟同步，使其检测数据能够在同一时间窗口内被提取。
9.根据权利要求6所述的一种用于医疗设备数据的信息监测系统，其特征在于，所述使用卡尔曼滤波对每一患者的所述第一相关设备组的检测数据进行交叉验证包括：
10.根据权利要求6所述的一种用于医疗设备数据的信息监测系统，其特征在于：确定第一相关设备组中出现异常设备之后，逐一分析相关设备组中的各台设备，在交叉验证过程中，通过残差大小判断每台设备的可靠性。
