2022年04月27日，江苏华商企业管理咨询服务有限公司组织专家对徐州医科大学的“PREDETECTOR麻醉深度监测仪”成果进行评价。

专家组根据《国务院办公厅关于完善科技成果评价机制的指导意见》（国办发〔2021〕26号）文件、GB/T 40147-2021《科技评估通则》、T/XAI 2-2019《科技成果评价规范》等文件和标准的有关规定，本着独立、客观、公正的原则，按照必要的程序对待评成果采用通讯评价方式，全面准确评价科技成果的科学、技术、经济、社会、文化价值等多元价值，以及对科技成果的技术成熟度、技术创新度、技术先进度多维度分析。并出具本报告，总体评价如下：

1.提供评价的技术文件资料齐全、完整、真实可靠，符合科技成果评价要求。

2.该项目发现了几个可以对麻醉深度进行预测的关键指标，如爆发抑制率、爆发抑制潜伏期等。采用基于Linux嵌入式系统的DIP（Depth-Index-Prediction based on Auto-Regressive Integrated Moving Averages）算法对脑电信号变化趋势进行预测。算法中的关键点是对脑电进行平稳化处理，采用了缩小时间窗的时间宽度、加权平均修正阈值的方法，得到爆发抑制潜伏期T0，将T0代入进行线性拟合，得到爆发抑制率R0。得到的爆发抑制率R0能够很好地符合当今患者麻醉过程中脑电变化情况。通过该项成果的技术概述得出其技术合理可行，能较好解决当下该行业的痛点，具有适用性。

3.该项目采用了多参数拟合的方法，相比于传统的单一参数的方法可以取得更好的拟合效果。算法中除了包含已知的与麻醉相关的熵、delta比率、边缘频率等参数，还采用算力更强的处理器，进行实时的频谱分析和小波分析，发现了多个与麻醉深度密切相关的信号特征，包括了幅度值AMPtj和变异系数VARtj。该项成果的麻醉深度预测技术为国内首创，其监测准确率高达95.1%。该项成果共模抑制比 >=80db(1*10^4倍)，BIS指数准确性（以异丙酚为例，用Pearson相关系数表示）>-0.829，熵指数准确性（以丙泊酚为例，用Pearson相关系数表示）>0.898，自主创新技术占总体技术95%。

4.该项成果的关键技术为DIP算法（Depth-Index-Prediction based on Auto-Regressive Integrated Moving Averages），相关技术已申请多角度知识产权保护，包括发明专利和软件著作权等，且已投入临床试用，获得良好反馈。该项成果已通过小批试产合格，具备可批量生产、交付市场应用、实现产业化效益的条件。

综上所述，评价专家组一致认为“PREDETECTOR麻醉深度监测仪”具有创新性、先进性和实用性。专家组成员一致同意该科技成果通过评价。

本次评价专家组由复旦大学附属华山医院王英伟主任医师/教授、郑州大学第一附属医院杨建军主任医师、联勤保障部队第904医院周脉涛副主任医师/副教授、上海市第六人民医院崔德荣副主任医师、江苏省人民医院杨春教授/副主任医师组成。