行业领域

新一代信息技术产业,高端装备制造产业,生物产业

需求背景

在睡眠监测方面，尽管已通过先进算法对脑电波信号进行处理，提高了信号有效利用率并实现睡眠全过程监控，但仍面临挑战。个体差异极为复杂，不同年龄、性别、健康状况人群的脑电波特征千差万别。因此，公司需要研发更具普适性且能深度自适应个体特征的算法，精准识别不同个体在各类睡眠状态下的细微脑电波变化，将睡眠分期准确率提升至 95% 以上，从而为睡眠障碍的精准诊断与个性化治疗方案制定提供坚实支撑。

于麻醉医疗领域，现有的基于多模态生理指标的麻醉闭环输注系统虽已具备多种优势，但手术场景复杂多变，不同手术类型、患者身体基础条件对麻醉药物的反应不同。所以，需要深入挖掘多模态生理指标与麻醉药物效果之间的深度关联，开发出能实时、精准、动态调整麻醉药物输注方案的技术。例如，通过整合更多关键生理参数，结合人工智能预测模型，提前精准预判患者对麻醉药物的需求变化，将麻醉药物输注误差控制在极小范围，进一步提升手术中患者的安全性与舒适度，满足复杂临床场景下的麻醉需求 。

需解决的主要技术难题

1. 1. 复杂个体特征适配：不同个体的脑电波及对麻醉药物反应差异巨大。收集海量涵盖多维度特征的个体数据难度高，且开发能处理这些复杂数据、精准适配个体的算法更是挑战，需兼顾算法的普适性与特异性。​

1. 2. 多源数据融合与分析：在睡眠监测中，除脑电波，还涉及心率、呼吸等多源生理数据；麻醉医疗里，多种生理指标和药物输注信息交织。如何高效融合这些不同类型、不同频率的数据，并准确分析，挖掘数据间深层联系，是技术突破关键。​

1. 3. 实时动态精准调整：手术过程瞬息万变，睡眠状态也时刻波动。要求系统能在极短时间内根据最新数据实时调整，如麻醉药物输注量，这对硬件运算速度、软件响应及时性及算法效率提出极高要求。​

1. 4. 临床验证与标准建立：新研发技术需大量临床验证以确保安全有效，但组织大规模临床试验成本高、周期长。同时，建立统一、权威的技术应用标准，规范不同场景下技术操作与评估，也是亟待解决的难题。​

期望实现的主要技术目标

1. 1. 个体精准适配：构建适配不同个体的智能算法，能依据患者年龄、健康状况等特征，精准调整睡眠监测与麻醉方案，个体适配准确率达 95% 以上。​

1. 2. 高效数据融合：实现多源数据的无缝融合与深度分析，挖掘出数据间潜在关联，为诊疗决策提供全面、精准依据，数据融合准确率超 90%。​

1. 3. 实时精准调控：系统可在 1 秒内完成数据处理与方案调整，麻醉药物输注误差控制在极小范围，保障手术安全与睡眠监测实时性。​

1. 4. 规范临床应用：完成大规模临床验证，建立行业通用技术标准，让新技术广泛、安全地应用于各类临床场景。​

处理进度