CN105342562A - 一种监测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种监测方法及系统，用于对人体身体状态进行监测，所述监测方法包括：采集与人体生理健康状况相关联的生理数据；将采集的所述生理数据上传至云端服务器；由所述云端服务器对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值，并在预设时间段内的生理数据偏离预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。本发明由于将生理数据上传到云端服务器，因此可以随时对上传的生理数据进行分析，并且不受时间地点的限制，全天候监测使用者的身体状况。另外，由于本发明中还采集了使用者的过往病史的信息，对于一些易复发的疾病，通过与这些疾病相关的日常生理数据，可以进行提前预警。

Description

一种监测方法及系统
技术领域
本发明涉及健康管理技术领域，特别是涉及健康参数管理监测技术领域，具体为一种监测方法及系统。
背景技术
健康管理是指一种对个人或人群的健康危险因素进行全面管理的过程。其宗旨是调动个人及集体的积极性，有效地利用有限的资源来达到最大的健康效果。健康管理是20世纪50年代末最先在美国提出的概念(ManagedCare)，其核心内容医疗保险机构通过对其医疗保险客户(包括疾病患者或高危人群)开展系统的健康管理，达到有效控制疾病的发生或发展，显著降低出险概率和实际医疗支出，从而减少医疗保险赔付损失的目的。美国最初的健康管理(ManagedCare)概念还包括医疗保险机构和医疗机构之间签订最经济适用处方协议，以保证医疗保险客户可以享受到较低的医疗费用，从而减轻医疗保险公司的赔付负担。随着实际业务内容的不断充实和发展，健康管理逐步发展成为一套专门的系统方案和营运业务，并开始出现区别于医院等传统医疗机构的专业健康管理公司，并作为第三方服务机构与医疗保险机构或直接面向个体需求，提供系统专业的健康管理服务。
对狭义的健康管理(HealthManagement)，是指基于健康体检结果，建立专属健康档案，给出健康状况评估，并有针对性提出个性化健康管理方案(处方)，据此，由专业人士提供一对一咨询指导和跟踪辅导服务，使客户从社会、心理、环境、营养、运动等多个角度得到全面的健康维护和保障服务。健康管理在我国还是一个新概念，健康管理的服务对象较狭窄，主要集中在经济收入较高的人群，公众的认知度还不高，健康管理的一些理念尚未被公众所接受。比如，有些人一年抽烟能花费上万元，而花几百元做个健康管理在他们看来却是“太贵了”，一旦生病，他们只能花费巨资寻求专家名医，而事实是健康管理提早预防可以让他们少花这笔冤枉钱。健康管理是以预防和控制疾病发生与发展，降低医疗费用，提高生命质量为目的，针对个体及群体进行健康教育，提高自我管理意识和水平，并对其生活方式相关的健康危险因素，通过健康信息采集、健康检测、健康评估、个性化监看管理方案、健康干预等手段持续加以改善的过程和方法。健康管理是对个人或人群的健康危险因素进行全面管理的过程。其宗旨是调动个人、集体和社会的积极性，有效地利用有限的资源来达到最大的健康效果。健康风险评估是健康管理过程中关键的专业技术部分，并且只有通过健康管理才能实现，是慢性病预防的第一步，也称为危险预测模型。它是通过所收集的大量的个人健康信息，分析建立生活方式、环境、遗传等危险因素与健康状态之间的量化关系，预测个人在一定时间内发生某种特定疾病或因为某种特定疾病导致死亡的可能性，并据此按人群的需求提供有针对性的控制与干预，以帮助政府、企业、保险公司和个人，用最少的成本达到最大的健康效果。随着城市化进程的加快，都市人的生活压力越来越大，常常处于亚健康状态。然而由于工作繁忙，却常常忽略自己的身体状况，错过了进行体检，从而提前发现病症的最佳时机。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种监测方法及系统，用于监测使用者的身体状态参数并根据监测参数自动提醒身体状态参数是否正常。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种监测方法，用于对人体身体状态进行监测，所述监测方法包括：采集与人体生理健康状况相关联的生理数据；将采集的所述生理数据上传至云端服务器；由所述云端服务器对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值，并在预设时间段内的生理数据偏离预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。
所述由所述云端服务器对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值中包括：所述云端服务器根据接收到的所有所述生理数据生成各个体正常生理数据曲线、整体样本生理数据曲线以及各个体病史生理数据曲线；所述云端服务器判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若该个体有病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和/或是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，若该个体无病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线和/或所述整体样本生理数据曲线的预设阈值。
优选地，所述正常生理曲线通过获取一段时间内采集未发生疾病的个体的生理数据的平均值而得到；所述整体样本生理数据曲线包括生理数据中单个项目的整体样本曲线和预定年龄段内人群的整体样本曲线。
优选地，所述预警提示信息至少包括发病风险提示信息和体检建议提示信息。
优选地，所述生理数据为睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、血压、血糖、体温以及肢体移动距离中的一种或多种组合。
为实现上述目的，本发明还提供一种监测系统，用于对人体身体状态进行监测，所述监测系统包括：采集模块，用于采集与人体生理健康状况相关联的生理数据；上传模块，与所述采集模块相连，用于将采集的所述生理数据上传至云端服务器；云端服务器，与所述上传模块相连，用于对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值，并在预设时间段内的生理数据偏离预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。
优选地，所述云端服务器包括：曲线单元，用于根据接收到的所有所述生理数据生成各个体正常生理数据曲线、整体样本生理数据曲线以及各个体病史生理数据曲线；判断单元，用于判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若该个体有病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值以及是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，若该个体无病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线和所述整体样本生理数据曲线的预设阈值；预警单元，用于在预设时间段内的生理数据偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和/或落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围时或预设时间段内的生理数据偏离该个体对应的正常生理数据曲线和/或所述整体样本生理数据曲线的预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。
优选地，所述正常生理曲线通过获取一段时间内采集未发生疾病的个体的生理数据的平均值而得到；所述整体样本生理数据曲线包括生理数据中单个项目的整体样本曲线和预定年龄段内人群的整体样本曲线。
优选地，所述预警单元中的预警提示信息至少包括发病风险提示信息和体检建议提示信息。
优选地，所述生理数据为睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、血压、血糖、体温以及肢体移动距离中的一种或多种组合。
如上所述，本发明的一种监测方法及系统，具有以下有益效果：
本发明由于将生理数据上传到云端服务器，因此可以随时对上传的生理数据进行分析，并且不受时间地点的限制，全天候监测使用者的身体状况。另外，由于本发明中还采集了使用者的过往病史的信息，对于一些易复发的疾病，通过与这些疾病相关的日常生理数据，可图进行提前预警。本发明简单高效，具有较强的通用性和实用性。
附图说明
图1显示为本发明的监测方法的流程示意图。
图2显示为本发明的监测方法在一实施例中的具体实施示意图。
图3显示为本发明的监测系统的结构示意图。
元件标号说明
1监测系统
11采集模块
12上传模块
13云端服务器
131曲线单元
132判断单元
133预警单元
S11～S14步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
本实施例的目的在于提供一种监测方法及系统，用于监测使用者的身体状态参数并根据监测参数自动提醒身体状态参数是否正常。以下将详细阐述本实施例的一种监测方法及系统的原理及实施方式，使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解本实施例的一种监测方法及系统。
本实施例提供一种监测方法及系统，利用云计算的优势，及时发现使用者异常的身体状况，提醒使用者及时进行预警提示，例如提示使用者进行体检。
具体地，如图1所示，本实施例提供一种监测方法，用于对人体身体状态进行监测，所述监测方法包括以下步骤。
步骤S11，采集与人体生理健康状况相关联的生理数据。其中，在本实施例中，所述生理数据为睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、血压、血糖、体温以及肢体移动距离中的一种或多种组合。
步骤S12，将采集的所述生理数据上传至云端服务器。其中，通过智能手环等智能移动终端采集并上传生理数据至云端服务器。
步骤S13，由所述云端服务器对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值。
具体地，在本实施例中，所述由所述云端服务器对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值中包括以下内容。
所述云端服务器根据接收到的所有所述生理数据生成各个体正常生理数据曲线、整体样本生理数据曲线以及各个体病史生理数据曲线；其中，在本实施例中，所述正常生理曲线通过获取一段时间内采集未发生疾病的个体的生理数据的平均值而得到；所述整体样本生理数据曲线包括生理数据中单个项目的整体样本曲线和预定年龄段内人群的整体样本曲线。
所述云端服务器判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若该个体有病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和/或是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，若该个体无病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线和/或所述整体样本生理数据曲线的预设阈值。
具体地，在本实施例中，首先判断个体是否有过往病史，若该个体有病史，将预设时间段内的生理数据与该个体对应的正常生理数据曲线和该个体对应的病史生理数据曲线进行对比，预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，也就是说，在与过往病史相关的生理数据曲线对比完毕之后，还要进行其它生理参数与正常生理数据曲线的对比。例如，将采集到的单个生理参数之间进行关联，得到与疾病相关的综合参数，在对于疾病相关的综合参数对比之后，对预定时间段内所得到的综合参数再与正常综合参数进行比对。
步骤S14，在预设时间段内的生理数据偏离预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。具体地，在本实施例中，所述预警提示信息至少包括发病风险提示信息和体检建议提示信息。例如，例如微信、QQ、短信等方式，提示有发病风险，建议使用者去医院进行更详细的体检。
为使本领域技术人员进一步理解本实施例中的监测方法，以下将进一步说明本实施例中监测方法的工作过程。
如图2所示，首先通过目前市场上常见的健康手环等生理信号采集产品对使用者的生理数据进行采集，采集的生理信号包括：睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、体温、移动距离等。采集频率可以在1min一次到1小时一次之间进行选择。将采集到的生理数据上传到云端服务器，云端服务器对获取的生理数据进行处理，形成以时间为横轴的个体的单个生理参数曲线，例如心率变化曲线，并且通过统计大量使用者的数据形成整体样本生理数据曲线，例如20岁到30岁人群的心率日变化率曲线，还包括在采集时间段内对各个体未发生疾病时间段内的曲线做平均得到的曲线视为正常生理数据曲线，各个生理参数的曲线和统计曲线共同形成该个体的生理参数数据库。
接着判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若是，则优先将设定的时间段的区间内得到的与过往病史相关的生理数据曲线与个体的该生理参数的过往正常生理参数曲线进行对比。例如，个体过往曾有心脏病史，则优先对采集到的心率相关的曲线与过往的心率曲线做对比。同时，可以综合两个生理参数来对健康状况做进一步的决断，例如，将同一时间段内的心率和移动距离相除，得到单位移动距离中的心率，判断此参数是否偏离阈值。次优先的进行其它生理参数曲线与正常生理参数曲线的对比判断，即将设定区间内的生理数据与正常生理数据曲线和整体样本生理数据曲线进行比对。判断预设时间段内的生理数据是否偏离阈值，阈值可以根据最新的医学研究数据或者经验数值进行设置，例如设置为在同一时间点上数据偏离在±5％以上，若是，例如单位移动距离的心率过快，超出了正常生理参数曲线的5％，则通过现有的即时通讯工具或者即时通讯软件，例如微信、QQ、短信等方式，提示有发病风险，建议使用者去医院进行更详细的体检，以及时发现病情，做到早发现、早治疗。
此外，本实施例还提供一种监测系统，用于对人体身体状态进行监测，具体地，如图3所示，所述监测系统1包括：采集模块11，上传模块12以及云端服务器13。
所述采集模块11用于采集与人体生理健康状况相关联的生理数据；其中，在本实施例中，所述生理数据为睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、血压、血糖、体温以及肢体移动距离中的一种或多种组合。
所述上传模块12与所述采集模块11相连，用于将采集的所述生理数据上传至云端服务器13；其中，通过智能手环等智能移动终端采集并上传生理数据至云端服务器13。
所述云端服务器13与所述上传模块12相连，用于对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值，并在预设时间段内的生理数据偏离预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。
具体地，在本实施例中，所述云端服务器13包括：曲线单元131，判断单元132以及预警单元133。
所述曲线单元131用于根据接收到的所有所述生理数据生成各个体正常生理数据曲线、整体样本生理数据曲线以及各个体病史生理数据曲线。其中，在本实施例中，所述正常生理曲线通过获取一段时间内采集未发生疾病的个体的生理数据的平均值而得到；所述整体样本生理数据曲线包括生理数据中单个项目的整体样本曲线和预定年龄段内人群的整体样本曲线。
所述判断单元132用于判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若该个体有病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值以及是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，若该个体无病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线和所述整体样本生理数据曲线的预设阈值。
具体地，在本实施例中，所述判断单元132首先判断个体是否有过往病史，若该个体有病史，将预设时间段内的生理数据与该个体对应的正常生理数据曲线和该个体对应的病史生理数据曲线进行对比，判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，也就是说，在与过往病史相关的生理数据曲线对比完毕之后，还要进行其它生理参数与正常生理数据曲线的对比。例如，将采集到的单个生理参数之间进行关联，得到与疾病相关的综合参数，在对于疾病相关的综合参数对比之后，对预定时间段内所得到的综合参数再与正常综合参数进行比对。
所述预警单元133用于在预设时间段内的生理数据偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和/或落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围时或预设时间段内的生理数据偏离该个体对应的正常生理数据曲线和/或所述整体样本生理数据曲线的预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。其中，在本实施例中，所述预警单元133中的预警提示信息至少包括发病风险提示信息和体检建议提示信息。例如，例如微信、QQ、短信等方式，提示有发病风险，建议使用者去医院进行更详细的体检。
为使本领域技术人员进一步理解本实施例中的监测系统1，以下将进一步说明本实施例中监测系统1的工作过程。
首先通过目前市场上常见的健康手环等生理信号采集产品对使用者的生理数据进行采集，采集的生理信号包括：睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、体温、移动距离等。采集频率可以在1min一次到1小时一次之间进行选择，通过所述上传模块12将采集到的生理数据上传到云端服务器13。云端服务器13对获取的生理数据进行处理，所述曲线单元131形成以时间为横轴的个体的单个生理参数曲线，例如心率变化曲线，并且通过统计大量使用者的数据形成整体样本生理数据曲线，例如20岁到30岁人群的心率日变化率曲线，所述曲线单元131还包括在采集时间段内对各个体未发生疾病时间段内的曲线做平均得到的曲线视为正常生理数据曲线，各个生理参数的曲线和统计曲线共同形成该个体的生理参数数据库。
接着所述判断单元132判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若是，则优先将设定的时间段的区间内得到的与过往病史相关的生理数据曲线与个体的该生理参数的过往正常生理参数曲线进行对比。例如，个体过往曾有心脏病史，则优先对采集到的心率相关的曲线与过往的心率曲线做对比。同时，可以综合两个生理参数来对健康状况做进一步的决断，例如，将同一时间段内的心率和移动距离相除，得到单位移动距离中的心率，判断此参数是否偏离阈值。次优先的进行其它生理参数曲线与正常生理参数曲线的对比判断，即将设定区间内的生理数据与正常生理数据曲线和整体样本生理数据曲线进行比对。判断预设时间段内的生理数据是否偏离阈值，阈值可以根据最新的医学研究数据或者经验数值进行设置，例如设置为在同一时间点上数据偏离在±5％以上，若是，例如单位移动距离的心率过快，超出了正常生理参数曲线的5％，，预警单元133生成并发送预警提示信息到用户终端，例如通过现有的即时通讯工具或者即时通讯软件，例如微信、QQ、短信等方式，提示有发病风险，建议使用者去医院进行更详细的体检，以及时发现病情，做到早发现、早治疗。
综上所述，本发明由于将生理数据上传到云端服务器，因此可以随时对上传的生理数据进行分析，并且不受时间地点的限制，全天候监测使用者的身体状况。另外，由于本发明中还采集了使用者的过往病史的信息，对于一些易复发的疾病，通过与这些疾病相关的日常生理数据，可图进行提前预警。本发明简单高效，具有较强的通用性和实用性。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种监测方法，用于对人体身体状态进行监测，其特征在于：所述监测方法包括：
采集与人体生理健康状况相关联的生理数据；
将采集的所述生理数据上传至云端服务器；
由所述云端服务器对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值，并在预设时间段内的生理数据偏离预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。
2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于：所述由所述云端服务器对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值中包括：
所述云端服务器根据接收到的所有所述生理数据生成各个体正常生理数据曲线、整体样本生理数据曲线以及各个体病史生理数据曲线；
所述云端服务器判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若该个体有病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和/或是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，若该个体无病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线和/或所述整体样本生理数据曲线的预设阈值。
3.根据权利要求2所述的监测方法，其特征在于：所述正常生理曲线通过获取一段时间内采集未发生疾病的个体的生理数据的平均值而得到；所述整体样本生理数据曲线包括生理数据中单个项目的整体样本曲线和预定年龄段内人群的整体样本曲线。
4.根据权利要求1或2所述的监测方法，其特征在于：所述预警提示信息至少包括发病风险提示信息和体检建议提示信息。
5.根据权利要求1～4任意权利要求所述的监测方法，其特征在于：所述生理数据为睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、血压、血糖、体温以及肢体移动距离中的一种或多种组合。
6.一种监测系统，用于对人体身体状态进行监测，其特征在于：所述监测系统包括：
采集模块，用于采集与人体生理健康状况相关联的生理数据；
上传模块，与所述采集模块相连，用于将采集的所述生理数据上传至云端服务器；
云端服务器，与所述上传模块相连，用于对所述生理数据进行处理分析同时判断预设时间段内的生理数据是否偏离预设阈值，并在预设时间段内的生理数据偏离预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。
7.根据权利要求6所述的监测系统，其特征在于：所述云端服务器包括：
曲线单元，用于根据接收到的所有所述生理数据生成各个体正常生理数据曲线、整体样本生理数据曲线以及各个体病史生理数据曲线；
判断单元，用于判断预设时间段内的生理数据所源自的个体是否有病史，若该个体有病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值以及是否落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围，若该个体无病史，则判断预设时间段内的生理数据是否偏离该个体对应的正常生理数据曲线和所述整体样本生理数据曲线的预设阈值；
预警单元，用于在预设时间段内的生理数据偏离该个体对应的正常生理数据曲线的预设阈值和/或落在该个体对应的病史生理数据曲线的范围时或预设时间段内的生理数据偏离该个体对应的正常生理数据曲线和/或所述整体样本生理数据曲线的预设阈值时生成预警提示信息并将所述预警提示信息发送至用户终端。
8.根据权利要求7所述的监测系统，其特征在于：所述正常生理曲线通过获取一段时间内采集未发生疾病的个体的生理数据的平均值而得到；所述整体样本生理数据曲线包括生理数据中单个项目的整体样本曲线和预定年龄段内人群的整体样本曲线。
9.根据权利要求7所述的监测系统，其特征在于：所述预警单元中的预警提示信息至少包括发病风险提示信息和体检建议提示信息。
10.根据权利要求6～9任意权利要求所述的监测系统，其特征在于：所述生理数据为睡眠时间、起床时间、睡眠时长、心率、血压、血糖、体温以及肢体移动距离中的一种或多种组合。
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