CN107330241A - 一种心血管疾病预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种心血管疾病预警系统，运行于服务器中，所述服务器与医院信息系统连接，所述医院信息系统与监测系统连接，所述监测系统收集到的医疗数据传输到所述医院信息系统中，所述心血管疾病预警系统包括：数据收集模块、数据分析模块和疾病预警模块。本发明的一种心血管疾病预警系统，在焦虑值的基础上结合患者的身体状态、生命体征、自身情况，通过大数据云计算建立个体的各种状态下的数据常模，后期对患者进行监测获得的大数据与常模对比分析可以有效的提前发现心血管疾病的发生征兆，给予健康方案指导，更可以降低心血管疾病发生引起的风险。

Description

一种心血管疾病预警系统

技术领域

本发明涉及医疗大数据处理技术领域，尤其涉及一种心血管疾病预警系统。

背景技术

心血管疾病，又称为循环系统疾病，循环系统指人体内运送血液的器官和组织，主要包括心脏和血管(动脉、静脉、微血管)。心血管疾病的常见症状有：心悸、气短、端坐呼吸、夜间阵发性呼吸困难、胸闷不适、发绀、晕厥等。心血管疾病具有高患病率、高致残率和高死亡率的特点，即使采用目前最先进、完善的治疗手段，仍会有50％以上的心血管疾病幸存者生活不能完全自理，给自身和家庭造成很大经济负担和心理压力。

近年来在对心血管疾病的研究中发现，焦虑因素和心血管疾病有着密切的联系。来自荷兰自由大学医学院(VU University Medical Centre)的精神科专家对160万样本数据进行分析，Meta分析结果表明：若患者存在焦虑症状，心血管疾病发病率提高了52％(风险比＝1.52,95％CI 1.36-1.71)，即使将发表偏倚计算在内，风险比也达到了1.41。研究者认为，焦虑与心血管疾病两者间的因果关系是成立的，焦虑与超重、肥胖、代谢综合征这些传统的危险因素对引起心血管疾病的影响程度类似，将其作为心血管疾病的独立危险因素来进行二级预防是有积极意义的。

国内有文献提出干预心血管疾病患者的焦虑情绪，可以改善预后，在2014年河北的一项随机对照试验中，针对伴随有抑郁焦虑的114例冠心病患者，在扩张冠状动脉、调节血脂、抗血小板凝聚、活血化瘀等常规冠心病治疗基础上，57例实验组患者联合抗焦虑药坦度螺酮20-60mg/d治疗，经过60天治疗后发现，接受抗焦虑治疗的患者HAMA得分、HAMD得分、生活质量得分及心绞痛、心律失常、心肌梗死发生率均优于对照组。

基于以上研究，可将心血管疾病患者的医疗信息进行收集、分析，借助大数据技术，帮助人们存储管理好医疗数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，对心血管疾病进行预警。现阶段的医疗数据分析系统在对数据进行分析处理时，并没有考虑到焦虑因素对心血管疾病的影响，降低了医疗数据的准确性。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种心血管疾病预警系统，该系统对患者的情绪进行监测、分析并获得焦虑值，再将焦虑值与患者其他的医疗数据相结合进行分析、判断，以此对患者的心血管疾病进行预警。

一种心血管疾病预警系统，运行于服务器中，所述服务器与医院信息系统连接，所述医院信息系统与监测系统连接，所述监测系统收集到的医疗数据传输到所述医院信息系统中，所述心血管疾病预警系统包括：

数据收集模块，从医院信息系统中获取患者的医疗数据；

数据分析模块，将获取的医疗数据进行分析，建立常模；

疾病预警模块，将患者的医疗数据分析结果生成预警，发送给医院信息系统。

优选地，所述数据收集模块获得的医疗信息包括心率、血氧饱和度、呼吸比、血压和心电图数据。

优选地，所述数据分析模块的流程包括：

S1：将数据收集模块获得的医疗信息进行分析，得出焦虑值，当患者处于兴奋、高兴、生气、恐惧、抑郁或焦虑的状态下，交感神经末端都会产生生物电，我们通过采集该数据进行统计分析，根据交感神经的变化判别人体是否处于一种异常状态；

S2：根据S1所得的焦虑值判断患者的情绪状态；

S3：确定患者情绪状态后，根据患者的身体状态、生命体征和自身情况，通过云计算判断患者的病情程度，并给出结论，该结论可分为正常、危险、异常和极限四个等级，通过对大数据的分析后建立常模；

S4：将后期对患者监测获取的数据流与常模进行对比分析，并将结论传输到疾病预警模块。

进一步的，所述S2中患者的情绪状态分为正常平稳和异常波动。

进一步的，所述S3中患者的身体状态包括运动、静止和睡眠。

进一步的，所述S3中患者的生命体征包括心率、血氧饱和度、呼吸比、血压、血管弹性、血液粘稠度、心电图数据。

进一步的，所述S3中患者的自身状况包括身高、体重、性别、年龄和病史。

一种心血管疾病预警系统用于临床预防和监测心血管疾病。

与现有技术相比，本发明具有的有益效果在于：

本发明提出的一种心血管疾病预警系统，加入对患者焦虑症状的监测，通过采集该数据进行统计分析，判断人体是否处于一种异常状态。该心血管疾病预警系统在焦虑值的基础上结合患者的身体状态、生命体征、自身情况，通过大数据云计算建立个体的各种状态下的数据常模，后期对患者进行监测获得的大数据与常模对比分析可以有效的提前发现心血管疾病的发生征兆，给予健康方案指导，更可以降低心血管疾病发生引起的风险。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明提出的一种心血管疾病预警系统的结构示意图；

图2为一种心血管疾病预警系统的数据分析流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。

一种心血管疾病预警系统，运行于服务器中，服务器与医院信息系统连接，医院信息系统与监测系统连接，监测系统收集到的医疗数据传输到所述医院信息系统中，心血管疾病预警系统包括：

数据收集模块，从医院信息系统中获取患者的医疗数据；数据收集模块获得的医疗信息包括心率、血氧饱和度、呼吸比、血压和心电图数据。

数据分析模块，将获取的医疗数据进行分析、建立常模；

疾病预警模块，将患者的医疗数据分析结果生成预警，发送给医院信息系统。

所述数据分析模块的流程包括：

S1：将数据收集模块获得的医疗信息进行分析，得出焦虑值；

S2：根据S1所得的焦虑值判断患者的情绪状态，确定患者的情绪状态是正常平稳还是异常波动；

S3：确定患者情绪状态后，根据患者的身体状态、生命体征和自身情况，患者的身体状态包括运动、静止和睡眠；患者的生命体征包括心率、血氧饱和度、呼吸比、血压、血管弹性、血液粘稠度、心电图数据；患者的自身状况包括身高、体重、性别、年龄和病史；通过云计算判断患者的病情程度，对病情做出结论，并建立常模。

S4：后期在对患者的体征进行监测后，将获取的数据流与常模进行对比分析，其评估结果传输到疾病预警模块，并反馈到医院信息系统。该心血管疾病预警系统可以有效的提前发现心血管疾病的发生征兆，给予健康方案指导，更可以降低心血管疾病发生引起的风险。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种心血管疾病预警系统，运行于服务器中，其特征在于：所述服务器与医院信息系统连接，所述医院信息系统与监测系统连接，所述监测系统收集到的医疗数据传输到所述医院信息系统中，所述心血管疾病预警系统包括：

数据收集模块，从医院信息系统中获取患者的医疗数据；

数据分析模块，将获取的医疗数据进行分析、建立常模；

疾病预警模块，将患者的医疗数据分析结果生成预警，发送给医院信息系统。

2.根据权利要求1所述的一种心血管疾病预警系统，其特征在于，所述数据收集模块获得的医疗信息包括心率、血氧饱和度、呼吸比、血压和心电图数据。

3.根据权利要求1-2任一项所述的一种心血管疾病预警系统用于临床预防和监测心血管疾病。