CN105615852A - 一种血压检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种血压检测系统及方法，其中系统包括检测终端、云平台，其中，检测终端，用于检测用户的生理数据并采集用户的特征信息，将特征信息与生理数据发送至云平台，生理数据包括血压值和心率值，特征信息包括姓名、联系方式、性别、年龄和地理位置；云平台，用于接收并对生理数据、特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至检测终端。本发明通过检测用户的生理数据并根据其特征信息分析不同群体的高血压患者在不同地域的分布特点及相关原因，并向用户做出健康指导；同时对用户的单词血压以及预设时间段内的血压进行分析对其健康进行预测并预警。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域，具体而言，涉及一种血压检测系统及方法。
背景技术
高血压已成为全世界范围内危及大众健康的一个重要因素，我国的高血压患者已高达总人口的13％，高血压患者需要经常测量血压值，以合理服用降压药，随着医疗器械的发展和人们生活水平不断提高，各种血压监测终端已经成为现代人生活中的一部分，越来越多的进入普通百姓的日常生活中。而现有的检测终端一般仅仅根据检测到的用户的血压值判断用户的健康等级，而未考虑用户本身的特征信息，例如性别、年龄、居住地区等。因此智能检测终端检测的数据高于阈值就向用户提示，而未考虑该用户所处地区、年龄、性别的影响因素。同时，现有的检测终端仅仅能够实现对用户当次的血压值进行判断，不能对其某段时间的血压进行综合评价。
发明内容
为解决现有检测终端未考虑被检测用户特征信息进行血压分析造成的分析结果不精确，或不能对用户阶段性血压进行分析的技术缺陷，本发明通过对用户生理数据及特征信息的综合分析判断其健康状况，并通过对该用户某段时间的血压分析综合判断其健康状况。
本发明提供了一种血压检测系统，包括检测终端、服务端，其中，
所述检测终端，用于检测用户的生理数据，获取所述用户的特征信息并将其与所述生理数据发送至所述云平台，所述生理数据包括血压值和心率值，所述特征信息包括性别、年龄、地理位置；
所述云平台，用于将接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化操作，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议。
本发明所述的血压检测系统中，所述云平台包括采集服务器、处理服务器，其中，
所述采集服务器，用于存储所述检测终端上传的生理数据和特性信息；
所述处理服务器，用于将所述采集服务器存储的进行数据清洗，分析当前用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议。
本发明所述的血压检测系统中，所述处理服务器包括预处理模块、数据库模块、分析模块，其中，
所述预处理模块，用于接收所述检测终端发送的所述生理数据及所述特征信息，并利用匿名化技术进行处理；
所述数据库模块，用于存储所述预处理模块匿名化处理后后的数据；
所述分析模块，用于根据所述预处理模块匿名化操作后的数据进行分析，判断当前用户的健康等级并通过查询预设建议数据库获取相应的指导建议。
本发明所述的血压检测系统中，所述分析模块包括
血压模型子模块，用于根据当次接收到的血压数据建立单次测量血压模型，并根据预设时间段内接收到的同一用户的血压数据建立中长期血压模型；
疾病分析子模块，用于根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型。
本发明所述的血压检测系统中，所述分析模块还包括
预警子模块，用于根据所述血压数据判读用户是否为高血压患者，并实时分析所述高血压患者血压或心率是否超过临界值，实则生成预警信息。
本发明所述的血压检测系统中，所述系统还包括厂商服务器，
所述厂商服务器，用于接收所述云平台发送的所述生理数据和所述特征信息。
本发明还提供了一种血压分析方法，包括检测终端、云平台，包括如下步骤：
利用所述检测终端检测用户的生理数据并采集所述用户的特征信息，将所述特征信息与所述生理数据发送至所述云平台，所述生理数据包括血压值和心率值，所述特征信息包括姓名、联系方式、性别、年龄和地理位置；
通过所述云平台接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端。
本发明所述血压分析方法中，通过所述云平台接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端包括
将所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理并进行存储；
查询预设数据库获取匿名化处理后的所述生理数据、所述特征信息的健康等级及对应的指导信息；
将所述健康等级及对应的指导信息发送至所述检测终端。
本发明所述血压分析方法中，将所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理并进行存储还包括
根据当次接收到的血压数据建立单次测量血压模型，并根据预设时间段内接收到的同一用户的血压数据建立中长期血压模型；
根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型。
本发明所述血压分析方法中，根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型还包括
根据所述血压数据判读用户是否为高血压患者，并实时分析所述高血压患者血压或心率是否超过临界值，实则生成预警信息。
综上，本发明通过检测用户的生理数据并根据其特征信息分析不同群体的高血压患者在不同地域的分布特点及相关原因，并向用户做出健康指导；同时对用户的单词血压以及预设时间段内的血压进行分析对其健康进行预测并预警。
附图说明
图1为本发明所述的血压检测系统一个实施例的结构示意图；
图2为本发明所述的血压检测系统另一个实施例的结构示意图；
图3为本发明所述的血压检测方法一个实施例的流程示意图；
图4为本发明所述的血压检测方法中S302一个实施例的流程示意图。
具体实施方式
下面通过具体的实施例并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
如图1所述，本发明提供了一种血压检测系统，包括检测终端100、云平台200。
其中，
所述检测终端100，用于检测用户的生理数据并采集所述用户的特征信息，将所述特征信息与所述生理数据发送至所述云平台，所述生理数据包括血压值和心率值，所述特征信息包括性别、年龄和地理位置。
高血压以及心率与心脏疾病存在很大的关联关系。其中，正常血压：90mmHg<收缩压<140mmHg、60mmHg<舒张压<90mmHg。高血压是指动脉血压超过正常值的异常升高，收缩压≥140mmHg或舒张压≥90mmHg。低血压是指动脉血压低于正常值的异常降低，收缩压≤90mmHg或舒张压≤60mmHg。而血压测值受多种因素的影响，如情绪激动、紧张、运动等；若在安静、清醒的条件下采用标准测量方法，至少3次非同日血压值达到或超过收缩压140mmHg和(或)舒张压90mmHg，即可认为有高血压，如果仅收缩压达到标准则称为单纯收缩期高血压。高血压绝大多数是原发性高血压，约5％继发于其他疾病，称为继发性或症状性高血压，如慢性肾炎等。高血压是动脉粥样硬化和冠心病的重要危险因素，也是心力衰竭的重要原因。而心率变化与心脏疾病密切相关。如果心率超过160次/分钟，或低于40次/分钟，大多见于心脏病患者，如常伴有心悸、胸闷等不适感，应及早进行详细检查，以便针对病因进行治疗。
本发明的目的在于针对不同用户的自身因素的差异来进行的综合评判和个体化预警，在用户心率或血压即将超过临界水平时提供运动预警，给出合理建议，实时有效的对用户的血压、心率进行监控，实现根据用户血压及心率并发疾病进行风险监控、管理。同时影响用户血压、心率的因素与用户所处的地域以及性别、年龄有关。
所述云平台200，用于接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据后发送至所述检测终端库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端。
所述云平台接收到的数据包括用户特征数据，所述特征数据包括姓名、联系方式、性别、年龄和地理位置。随着网络的发展，用户数据保密越来越重要，因此，需要所述用户的特征数据进行匿名化处理保护用户隐私。
具体实施时，所述云平台数据集至少预设“姓名”、“联系方式”、“性别”、“年龄”和“地理位置”几个属性。具体实施时，所述数据集对“姓名”属性及“联系方式”属性执行的操作均可选的设为删除。
本发明的目的在于根据不同群体的用户在不同地域的分布特点向用户进行健康等级判断，并进行相应的指导，并对于健康预测。其中，本发明所述云平台预存的健康等级及对应的指导建议是通过大规模群体数据和专业医护专家知识生成的，具有安全、有效、可靠和动态等特点。本发明通过对所述云平台获取的海量个体数据(本发明中通过所述检测终端获取)进行计算得到科学的运动策略，实现了通过所述云平台的预计算过程，根据所述检测终端上传的用户生理数据、特征数据分析用户的健康等级，并根据该用户的特征进行相应的建议指导。
具体实施时，所述云平台包括采集服务器、处理服务器，其中，
所述采集服务器，用于存储所述检测终端上传的生理数据和特性信息；
所述处理服务器，用于将所述采集服务器存储的进行数据清洗，分析当前用户的健康等级并根据所述后发送至所述检测终端健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端。
本发明所述处理服务器可选的采用HDFS作为底层的存储系统，使用Spark计算模型作为运算框架，基于Oozie调度工具定期执行数据的运算。HDFS是分布式存储系统，其大小可以根据数据需求自由扩展，满足海量数据的存储需求。Spark是高效的分布式计算框架，在对数据计算时，会首先判断数据的完整性、合法性，对于异常数据做特殊处理，并在运算结果中备注处理结果，然后再进行下一轮运算。备注结果最终会被用户查询到，形成反馈。
进一步，所述处理服务器包括预处理模块、数据库模块、分析模块，其中，
所述预处理模块，用于接收所述检测终端发送的所述生理数据及所述特征信息，并利用匿名化技术进行处理；
具体实施时，本发明可选的利用K-匿名化技术对所述检测。假设处理前数据集为PT，处理后的数据集为RT。PT中包括用户特征数据姓名、联系方式，处理后的RT中对姓名、联系方式进行了删除处理。具体如何操作，对于本领域技术人员是可知的，在此不再详述。
所述数据库模块，用于存储所述预处理模块匿名化处理后后的数据；
所述分析模块，用于根据所述预处理模块匿名化操作后的数据进行分析，判断当前用户的健康等级并通过查询预设建议数据库获取相应的指导建议。
所述预设数据库通过离线训练方法，通过专业的医护工作者对采集的海量用户的生理数据以及特征信息进行健康等级划分，并相应的做出指导建议。具体训练过程对于本领域技术人员来将是可知的，本发明在此不进行详述。
进一步，所述分析模块包括
血压模型子模块，用于根据当次接收到的血压数据建立单次测量血压模型，并根据预设时间段内接收到的同一用户的血压数据建立中长期血压模型；
疾病分析子模块，用于根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型。
进一步，所述分析模块还包括
预警子模块，用于根据所述血压数据判读用户是否为高血压患者，并实时分析所述高血压患者血压或心率是否超过临界值，实则生成预警信息。
运动有益健康，而过度的运动则会对用户造成影响，尤其是高血压患者。高血压患者可以适量运动，运动会造成血压的升高。本发明所述的检测终端通过实施检测用户的血压判断该用户是否为高血压患者，并同时对其血压进行监控，判断是否超过临界值，从而指导用户并进行示警。
进一步，如图2所示，所述系统还包括厂商服务器，
所述厂商服务器300，用于接收所述云平台发送的匿名化后的所述生理数据和所述特征信息。
本发明所述的云平台预设数据库是通过大规模群体数据和专业医护专家知识生成的，具有安全、有效、可靠和动态等特点。本发明通过对所述云平台获取的海量个体数据(本发明中通过所述检测终端获取)进行计算得到科学的运动策略。而对于所述检测终端生成厂家来将，他们更关注不同地区不同生理参数的用户参数，其目的是为了提高终端检测设备，并根据用户的地域分布进行相应的技术完善。本发明通过设置厂商服务器进行分析。
如图3所示，本发明提供了一种血压检测方法。所述方法包括如下步骤：
S301、利用所述检测终端检测用户的生理数据并采集所述用户的特征信息，将所述特征信息与所述生理数据发送至所述云平台，所述生理数据包括血压值和心率值，所述特征信息包括姓名、联系方式、性别、年龄和地理位置。
随着网络的发展，使得数据的自动收集和发布越来越方便，然而，在数据发布过程中隐私泄露问题也日益突出，因此隐私保护问题显得尤为重要。
S302、通过所述云平台接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端。
进一步，如图4所示S302包括
S3021、将所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理并进行存储；
S3022、查询预设数据库获取匿名化处理后的所述生理数据、所述特征信息的健康等级及对应的指导信息；
S3023、将所述健康等级及对应的指导信息发送至所述检测终端。
进一步，具体实施时，将所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理并进行存储之后还包括
根据当次接收到的血压数据建立单次测量血压模型，并根据预设时间段内接收到的同一用户的血压数据建立中长期血压模型；
根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型。
进一步，具体实施时，根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型还包括
用于根据所述血压数据判读用户是否为高血压患者，并实时分析所述高血压患者血压或心率是否超过临界值，实则生成预警信息。
具体实施实施所述临界值是根据以后工作者通过训练获取得到不同用户不同血压或心率的临界值。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种血压检测系统，其特征在于，包括检测终端、云平台，其中，
所述检测终端，用于检测用户的生理数据并采集所述用户的特征信息，将所述特征信息与所述生理数据发送至所述云平台，所述生理数据包括血压值和心率值，所述特征信息包括姓名、联系方式、性别、年龄和地理位置；
所述云平台，用于接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端。
2.根据权利要求1所述的血压检测系统，其特征在于，所述云平台包括采集服务器、处理服务器，其中，
所述采集服务器，用于存储所述检测终端上传的生理数据和特性信息；
所述处理服务器，用于将所述采集服务器存储的进行数据清洗，分析当前用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议发送至所述检测终端后发送至所述检测终端。
3.根据权利要求2所述的血压检测系统，其特征在于，所述处理服务器包括预处理模块、数据库模块、分析模块，其中，
所述预处理模块，用于接收所述检测终端发送的所述生理数据及所述特征信息，并利用匿名化技术进行处理；
所述数据库模块，用于存储所述预处理模块匿名化处理后后的数据；
所述分析模块，用于根据所述预处理模块匿名化操作后的数据进行分析，判断当前用户的健康等级并通过查询预设建议数据库获取相应的指导建议。
4.权利要求3所述的血压检测系统，其特征在于，所述分析模块包括
血压模型子模块，用于根据当次接收到的血压数据建立单次测量血压模型，并根据预设时间段内接收到的同一用户的血压数据建立中长期血压模型；
疾病分析子模块，用于根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型。
5.根据权利要求1所述的血压检测系统，其特征在于，所述分析模块还包括
预警子模块，用于根据所述血压数据判读用户是否为高血压患者，并实时分析所述高血压患者血压或心率是否超过临界值，实则生成预警信息。
6.根据权利要求1所述的血压检测系统，其特征在于，所述系统还包括厂商服务器，
所述厂商服务器，用于接收所述云平台发送的所述生理数据和所述特征信息。
7.一种血压分析方法，包括检测终端、云平台，其特征在于，包括如下步骤：
利用所述检测终端检测用户的生理数据并采集所述用户的特征信息，将所述特征信息与所述生理数据发送至所述云平台，所述生理数据包括血压值和心率值，所述特征信息包括姓名、联系方式、性别、年龄和地理位置；
通过所述云平台接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端。
8.根据权利要求7所述的血压检测方法，其特征在于，通过所述云平台接收并对所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理，分析用户的健康等级并根据所述健康等级查询预设数据库获取相应的指导建议后发送至所述检测终端包括
将所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理并进行存储；
查询预设数据库获取匿名化处理后的所述生理数据、所述特征信息的健康等级及对应的指导信息；
将所述健康等级及对应的指导信息发送至所述检测终端。
9.根据权利要求8所述的血压检测方法，其特征在于，将所述生理数据、所述特征信息进行匿名化处理并进行存储还包括
根据当次接收到的血压数据建立单次测量血压模型，并根据预设时间段内接收到的同一用户的血压数据建立中长期血压模型；
根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型。
10.根据权利要求9所述的血压检测方法，其特征在于，根据接收到的用户的血压数据建立高血压并发疾病模型还包括
根据所述血压数据判读用户是否为高血压患者，并实时分析所述高血压患者血压或心率是否超过临界值，实则生成预警信息。
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