黄疸治疗金标准

但当黄疸的蓝光治疗仍存在诸多问题：

1、生理性黄疸与病理性黄疸难以区分;

2、TCB的临界值难以确定;

3、过度诊断和过度治疗问题;

4、缺乏定量参数，限制了新生儿黄疸治疗科学的发展；

5、医护人员检查工作繁重，存在事故风险；

6、存在对医护人员蓝光辐射危害。

医用智能黄疸治疗监护系统，系统将人工智能、光电检测、毫米波检测、物联网（IOT）、机器视觉等技术集成运用在新生儿黄疸治疗中。可输出新生儿身体不同部位的 蓝光光谱辐照度；辐照度均匀性；经皮胆红素浓度；温度；呼吸;心率；湿度等 实时参数，综合 个人信息（时间、年龄、体重、皮肤特征），治疗信息（波长，辐照度，治疗时间），生理参数（心率、血氧饱和度、呼吸、睡眠）等，通过 CNN 和 MLP 算法对新生儿黄疸状态进行分类，实现风险预警、治疗效果评价和病理性黄疸预警等功能。

物联网化硬件布局

院属数百个数据节点布置

特制纳米防蓝光膜

微型蓝光辐射监测模块

研制量子点纳米防蓝光膜有效利用反射蓝光，守护医护人员视觉健康。微型蓝光辐射照度监测模块，对380~500nm范围内的蓝光辐射量值进行精准测试。

多波段经皮胆红素测试仪（额头部位）

肤色修正

多波长与胆红素浓度关系

监控各项参数汇总

皮下毛细血管丛中，血红蛋白的吸收起着主要的作用，传统经皮胆红素检测仪器通常使用 460nm 和 550nm 的光源对经皮胆红素进行测试。但血管分布、体征（肤温）、血液中离子浓度、以及皮肤的反射与吸收波长差异性等，对经皮胆红素的测试都存在影响。英诺维科技研制多波段经皮胆红素测试仪通过朗伯比尔定律和蒙特卡洛模拟寻找吸光度与胆红素浓度变化无关的基准波长对测试结果进行修正，以提高经皮胆红素的测试精度。应用三层皮肤模型、皮肤各层折射率为1.4，表皮层厚度为70um，层为130um，皮下组织为无穷，建立皮肤模型以提高经皮胆数据模型基于儿童生理参数、蓝光辐照度和经皮胆红素浓度的综合分析。通过 CNN 算法构建神经网络，运用 MLP 算法判断治疗效果。该神经网络模型可有效判断生理性黄疸或病理性黄疸，并基于蓝光辐射能量、经皮胆红素的变化分析治疗效果，避免对儿童过度治疗。及时发现治疗效果不明显的儿童进行相关预警行为。

通过有效性分析模型，预测新生儿接受蓝光辐射能量及经皮胆红素浓度的变化，获得蓝光辐射能量与经皮胆红素浓度相关性曲线，并根据蓝光辐射能量照射时间与经皮胆红素浓度变化曲线，完成治疗效果预测模型的建立。该模型可以直观有效地预测患儿的治疗过程。如果治疗效果明显偏离模型预期，可以及时发现儿童的其他隐性疾病，真正意义上实现智能、精准光疗。