CN108309261A - 一种猝死预警方法及装置和系统 - Google Patents

一种猝死预警方法及装置和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108309261A
CN108309261A CN201810142202.8A CN201810142202A CN108309261A CN 108309261 A CN108309261 A CN 108309261A CN 201810142202 A CN201810142202 A CN 201810142202A CN 108309261 A CN108309261 A CN 108309261A
Authority
CN
China
Prior art keywords
heart rate
early warning
sudden death
information
alarm
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810142202.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108309261B (zh
Inventor
陈翔
李津
白中博
张旭
杨华奎
黄培原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shaanxi Huachen Petroleum Technology Co ltd
Suzhou Sanlang Medical Technology Co ltd
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN201810142202.8A priority Critical patent/CN108309261B/zh
Publication of CN108309261A publication Critical patent/CN108309261A/zh
Priority to US16/967,422 priority patent/US11363996B2/en
Priority to PCT/CN2018/124055 priority patent/WO2019153929A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108309261B publication Critical patent/CN108309261B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275—Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/0022—Monitoring a patient using a global network, e.g. telephone networks, internet
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02438—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate with portable devices, e.g. worn by the patient
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
    • A61B5/0816—Measuring devices for examining respiratory frequency
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7405—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using sound
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/746—Alarms related to a physiological condition, e.g. details of setting alarm thresholds or avoiding false alarms
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B7/00—Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00
    • G08B7/06—Signalling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00; Personal calling systems according to more than one of groups G08B3/00 - G08B6/00 using electric transmission, e.g. involving audible and visible signalling through the use of sound and light sources
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7455—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means characterised by tactile indication, e.g. vibration or electrical stimulation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

本发明公开一种猝死预警方法及装置和系统，方法包括，1.生理信息提取检测；提取测试对象的检测其呼吸、血氧饱和度、心率和心率变异性信息，得到呼吸率、AHI指数、动脉血氧饱和度、心率、彭加莱图指标SD1和SD2共计六项监测指标；2.生理信息异常检测；对步骤1获得的各项生理信息进行异常检测并计算预警等级；异常检测时，结果异常则执行步骤3，结果正常则继续检测；3.声、光和振动报警；驱动报警器发声、发光和发出振动，并给出相应的预警等级；预警等级越高表明猝死危险性越高，预警等级大于3需要就医，大于5则需要紧急就医。装置包括，呼吸传感器模块、血氧饱和度传感器模块、心率传感器模块、微处理器模块。

Description

一种猝死预警方法及装置和系统
技术领域
本发明涉及生物医学工程领域，具体为一种猝死预警方法及装置和系统。
背景技术
世界卫生组织定义猝死(Sudden Death)为：“平素身体健康或貌似健康的患者，在出乎意料的短时间内，因自然疾病而突然死亡。”根据世界卫生组织报告，全球十大死亡原因中，与猝死直接相关的就有缺血性心脏病、卒中以及高血压心脏病。仅此三条，2000至2012年间全球死亡1520万人，占全部死亡原因的25％以上；猝死死亡人数逐年上升、死亡分布范围从中低收入国家、中高收入国家到高收入国家十分广泛。具有死亡人数多、发病比例高、死亡人数逐年升高、发病人群分布广范的特点，是世界范围内的严重疾病。我国每年有180万人死于猝死，平均每分钟有3～4人猝死。
绝大多数的猝死源于心搏骤停，40％的心搏骤停没有被发现或发生在睡眠中；70％～80％心搏骤停发生在家中，死于医院外或家中者占72％～80％。从猝死的原因和分类上来看，主要原因是心血管系统、呼吸系统以及神经系统的疾病，三者合计占到猝死事件的80～90％。而消化系统、泌尿生殖系统以及其它疾病的总和仅占10～20％。按照现有的猝死预防体系，分别对疾病人群和高危人群进行一级预防和二级预防来提高发病后的生存率。但由于近1/3的猝死事件事先没有明显心血管病征兆，使得现有公共卫生预防体系难以对全部人群提供有效防护。
中国专利CN 103932688A公布了一种猝死预警装置及应用猝死装置的手表，通过绿光LED检测脉搏信息并结合三轴加速度传感器获取的人体运动信息对猝死进行预警，能够在一定程度上反映心血管系统疾病引起的异常。中国专利CN 104688250A公布了一种用于精神紧张判断及心脏性猝死的预警方法及预警系统，通过集成的肌电传感器和心率传感器获得精神紧张导致的肌电异常信号以及心率异常导致的心率减速力、连续心率减速力异常信号，能够反映心理以及心血管系统疾病引起的异常。
以上述方法为代表的现有猝死预警方法和预警装置，通常以光电容积脉搏波为主检测脉搏或心率信号，辅以运动信息监测、精神紧张程度导致的肌电异常监测分别实现对心血管系统疾病引起异常的监测预警，监测指标单一，对于呼吸系统、神经系统等其它系统疾病引起的异常难以监测、预警。漏警率、虚警率较高，不足以对绝大多数猝死因素以及全部人群提供监测和预警。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种猝死预警方法及装置和系统，所述方法通过对四个生理信号的监测以多源信息融合的方式实现对主要导致80～90％猝死的心血管系统、神经系统以及呼吸系统疾病的预防监测；所述装置结构简单、易于实现、小体积、低功耗。
本发明是通过以下技术方案来实现：
一种猝死预警方法，包括如下步骤，
步骤1，生理信息提取检测；提取测试对象的检测其呼吸、血氧饱和度、心率和心率变异性信息，得到呼吸率、AHI指数、动脉血氧饱和度、心率、彭加莱图指标SD1和SD2共计六项监测指标；
步骤2，生理信息异常检测；对步骤1获得的各项生理信息进行异常检测并计算预警等级；
异常检测时，结果异常则执行步骤3，结果正常则继续检测；
计算预警等级时，初始预警等级为0，当呼吸率、动脉血氧饱和度、心率、SD1和SD2之中每出现一种指标异常则预警等级加1，当AHI指数轻度异常加1、中度异常加2和重度异常加3；
步骤3，声、光和振动报警；驱动报警器发声、发光和发出振动中的至少一种报警提醒使用者或使用者监护人，并给出相应的预警等级；预警等级越高表明猝死危险性越高，预警等级大于3需要就医，大于5则需要紧急就医。
优选的，步骤3之后还包括如下步骤，
步骤4，报警或监测日志生成；步骤2中的异常检测结果为正常则记录生成监测日志；步骤2中的异常检测结果为异常通过步骤3的报警后，记录生成报警日志；
步骤5，网络数据传输；将所获得的原始生理信号、生成的报警和监测日志传输至网络服务器端，进行数据分析处理和存储备份；
步骤6，专家诊疗信息反馈；网络服务器将监测所得异常数据推送至医护终端，由医学专家进行猝死风险预警评估，并制定相应的诊疗指导意见，通过网络反馈给使用者或使用者监护人。
优选的，呼吸信息用于反映呼吸系统的工作状态，分别监测呼吸率以及睡眠时的呼吸暂停低通气指数AHI；
所述呼吸率由公式(1)检测描述：
其中，TRESP为检测所得呼吸波中的呼吸间期；
所述呼吸暂停低通气指数AHI指每小时睡眠时间内呼吸暂停加低通气的次数。
优选的，动脉的血氧饱和度信息用于同时反映呼吸系统和心血管系统工作状态；
所述动脉血氧饱和度由波长分别为660nm红光和940nm红外光双波长光电容积波传感器检测，由公式(2)和(4)或(3)和(4)描述：
SpO2＝α-βR (2)
SpO2＝α-βR-γR2 (3)
其中，分别为红光、红外光强度的交流分量，分别为红光、红外光强度的直流分量；α、β以及γ分别为经验值；
公式(2)为血氧饱和度与R值的一阶线性关系，在一阶关系不能满足线性度要求时，采用二阶公式(3)来描述。
优选的，心率信息用于反应心血管系统工作状态；
所述心率的由公式(5)检测描述：
其中，TRR为体表心电图或光电容积波中的心率间期。
优选的，彭加莱图指标SD1和SD2用于同时反映心血管系统和神经系统的工作状态；
所述心率变异性的提取与检测采用心率变异性的非线性分析方法，计算心率间期彭家莱图的标准差SD1和SD2，如公式(6)和(7)描述；
其中，D′i和D″i如公式(8)和(9)描述，N为心率间期总数：
其中，TRRn和TRRn+1分别为第n与第n+1个心率间期，为全部心率间期序列的间期均值，n为自然数。
优选的，步骤2中，
正常呼吸率为10～24次/分钟，超过24次/分钟或低于10次/分钟为异常；
AHI小于等于5为正常，大于5且小于等于15为轻度异常，大于15且小于等于30为中度异常，大于30为重度异常；
动脉血氧饱和度正常值为大于等于90％，低于90％为异常；
心率正常值在60～100次/分钟之间，超过100次/分钟或低于60次/分钟为异常；
彭加莱图指标SD1和SD2，以经验值SD1大于等于10ms且SD2大于等于20ms为正常，SD1小于10ms或SD2小于20ms为异常。
一种猝死预警装置，包括，
用于提取检测使用者呼吸信息的呼吸传感器模块；
用于提取检测使用者血氧饱和度信息的血氧饱和度传感器模块；
用于提取检测使用者心率信息和心率变异性信息的心率传感器模块；
用于进行异常检测并计算预警等级的微处理器模块；微处理器模块接收呼吸传感器模块、血氧饱和度传感器模块和心率传感器模块传来的生理信号；输出报警信息和原始数据至报警模块、数据传输模块和数据存储模块；报警模块用于根据微处理器模块的输出进行声、光和振动报警；数据传输模块和数据存储模块分别用于原始数据的传输和存储。
优选的，所述的微处理器模块采用MSP430单片机；数据存储模块采用MicroSD卡模块或FLASH模块。
一种猝死预警系统，包括，
如上所述的猝死预警装置，用于采集各项生理信号、判断生理信号是否异常并对异常信息进行报警处理；
用于将猝死预警装置采集到的生理信息以及报警、监测日志传送到网络服务器的移动终端或计算机；
用于对移动终端或计算机送来的生理信息以及报警、监测日志进行进一步的大数据分析处理及存储备份的网络服务器；
连接至网络服务器的医护终端；用于医生对上传的生理信息以及报警、监测日志进行分析、处理，形成诊疗指导意见并反馈给使用者或使用者监护人执行；
所述猝死预警装置通过有线或无线方式与移动终端或计算机之间进行数据通信。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明通过对四种生理信息的六个监测指标以多源信息融合的方式构建了预警等级，以同时监测与心血管系统、呼吸系统以及神经系统性能高度相关的呼吸RESP、血氧饱和度SpO2、心率HR以及可以表征自主神经活动状态的心率变异性HRV信息，代替现有仅对心血管系统心率信息进行监测的技术。通过对这四种生理信号的监测对主要导致80～90％猝死的心血管系统、神经系统以及呼吸系统疾病进行了预防监测。扩大了监测范围，降低了预警的漏警率，解决了近1/3的猝死事件事先没有明显心血管病征兆的问题；通过对预警等级的具体化进行等级划分，解决了虚警率高的现状。能够通过互联网方便地构建猝死预警网络系统，扩大了猝死预警保护范围，能够满足家庭、社区、大中型医疗机构等不同应用场合的需求。
附图说明
图1为本发明猝死预警方法的步骤流程示意图。
图2为本发明猝死预警装置的结构示意图。
图3为本发明构成的猝死预警系统网络结构图。
图4a为猝死者生前心率变异性分析的彭加莱图。
图4b为健康人心率变异性分析的彭加莱图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
本发明一种猝死预警方法及装置和系统，能够解决现有猝死预警方法监测指标单一，对于呼吸系统、神经系统等其它系统疾病引起的异常难以监测和预警；漏警率、虚警率较高，不足以对绝大多数猝死因素以及全部人群提供监测和预警的问题。
本发明以同时监测与心血管系统、呼吸系统以及神经系统性能高度相关的呼吸RESP、血氧饱和度SpO2、心率HR以及可以表征自主神经活动状态的心率变异性HRV信息，代替现有仅对心血管系统心率信息进行监测的技术。通过对这四种生理信号的监测以多源信息融合的方式实现对主要导致80～90％猝死的心血管系统、神经系统以及呼吸系统疾病的预防监测。扩大了监测范围，降低了预警的漏警率，解决了近1/3的猝死事件事先没有明显心血管病征兆的问题。通过对四种生理信息的六个监测指标以多源信息融合的方式构建了预警等级，对呼吸率、动脉血氧饱和度、心率、SD1、SD2之中每出现一种指标异常则预警等级加1；AHI指数严重程度每增加一级则预警等级加1；使用者预警等级越高表明猝死危险性越高，预警等级大于3需要就医，大于5则需要紧急就医。改变了现有技术缺乏预警等级划分，虚警率高的现状。
参见图1，本发明的猝死预警方法包括下述步骤：
步骤1，生理信息提取检测。对测试对象以相应的单个或多个传感器分别提取检测其呼吸、血氧饱和度、心率和心率变异性信息。呼吸信息主要反映呼吸系统的工作状态，分别监测呼吸率以及睡眠时的呼吸暂停低通气指数(apnea hypopnea index，AHI)；动脉的血氧饱和度信息同时反映呼吸系统和心血管系统工作状态；心率信息主要反应心血管系统工作状态；心率变异性非线性分析方法获得的彭加莱图指标SD1、SD2同时反映心血管系统和神经系统的工作状态。通过对上述生理参数的监测，可以简单、方便地了解心血管系统、呼吸系统以及神经系统的工作状况。其中，检测呼吸信息、血氧饱和度信息、心率信息和心率变异性信息为并列关系，执行时不存在先后关系；
步骤2，生理信息异常检测。对步骤1获得的各项生理信息进行异常检测并计算预警等级。
步骤3，声、光和振动报警。如由步骤2所得生理信息异常检测结果为异常，则驱动报警器发声、发光和发出振动中的至少一种提醒使用者或使用者监护人密切关注使用者身体状况，根据提示的预警等级采取相应就医或急救措施。如检测结果为正常则忽略此步骤进行步骤4。
步骤4，报警或监测日志生成。根据步骤2所得生理信息异常检测结果分别建立报警或监测日志，如结果为异常则记录报警日志，如结果为正常则记录监测日志。
步骤5，网络数据传输。将所获得的原始生理信号和生成的报警、监测日志通过互联网传输至网络服务器端，进行进一步的数据分析处理和存储备份。
步骤6，专家诊疗信息反馈。网络服务器将监测所得异常数据推送至医护终端，由医学专家进行猝死风险预警评估，并制定相应的诊疗指导意见，通过网络反馈给使用者或使用者监护人。
优选地，步骤1中，所述呼吸率的检测由公式(1)描述：
其中，TRESP为检测所得呼吸波中的呼吸间期，单位为秒。
优选地，步骤1中，所述呼吸暂停低通气指数(AHI)指每小时睡眠时间内呼吸暂停加低通气的次数。呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻呼吸气流完全停止10秒以上；低通气是指睡眠过程中呼吸气流强度较基础水平降低50％以上，并伴有血氧饱和度较基础水平下降>4％或微觉醒。
优选地，步骤1中，所述动脉血氧饱和度由波长分别为660nm红光和940nm红外光双波长光电容积波传感器检测，由公式(2)和(4)或(3)和(4)描述：
SpO2＝α-βR (2)
SpO2＝α-βR-γR2 (3)
其中，分别为红光、红外光强度的交流分量，分别为红光、红外光强度的直流分量。因此，在一个心搏间期内获得了红光和红外光强度的直流和交流分量时，就可以计算出R值，进而计算出该心搏周期内的血氧饱和度。
α、β以及γ分别为经验值，通过定标来确定。公式(2)为血氧饱和度与R值的一阶线性关系，在一阶关系不能满足线性度要求时，可以采用二阶公式(3)来描述.
优选地，步骤1中，所述心率的检测由公式(5)描述：
其中，TRR为体表心电图或光电容积波中的心率间期，单位为秒。
优选地，步骤1中，心率变异性的提取与检测采用心率变异性的非线性分析方法，计算心率间期彭家莱图的标准差SD1、SD2，如公式(6)，(7)描述；
其中，D′i和D″i如公式(8)、(9)描述，N为心率间期总数：
其中，TRRn和TRRn+1分别为第n与第n+1个心率间期，为全部心率间期序列的间期均值，n为自然数：
优选地，步骤2中，具体地，在临床应用中，正常成人呼吸率为10～24次/分钟，超过24次/分钟(称为浅呼吸)或低于10次/分钟(称为呼吸频率减慢)为异常；
优选地，步骤2中，具体地，在临床应用中，AHI小于等于5为正常，大于5且小于等于15为轻度异常，大于15且小于等于30为中度异常，大于30为重度异常；
优选地，步骤2中，具体地，在临床应用中，动脉血氧饱和度正常值为大于等于90％，低于90％(称为低氧血症)为异常；
优选地，步骤2中，具体地，在临床应用中，正常成年人安静时的心率正常值在60～100次/分钟之间，超过100次/分钟(称为窦性心动过速)或低于60次/分钟(称为窦性心动过缓)为异常；
优选地，步骤2中，具体地，在临床应用中，正常成年人的心率变异性非线性分析方法获得的彭加莱图指标SD1、SD2暂时没有相应的判断标准，以经验值SD1大于等于10ms且SD2大于等于20ms为正常，SD1小于10ms或SD2小于20ms为异常。
附图4a和图4b给出了猝死者生前与健康人心率变异性分析的彭加莱图对比，图4a为猝死者生前心率变异性分析的彭加莱图，其SD1为7.8ms，SD2为12.4ms；图4b为健康人心率变异性分析的彭加莱图，其SD1为17.5ms，SD2为64.4ms；两者图形分布有明显差异。
优选地，步骤2中，具体地，预警等级计算方法如下：
上述呼吸率、AHI指数、动脉血氧饱和度、心率、心率变异性非线性分析方法获得的彭加莱图指标SD1、SD2共计6项监测指标中，呼吸率、动脉血氧饱和度、心率、SD1、SD2之中每出现一种指标异常则预警等级加1；AHI指数轻度异常加1、中度异常加2、重度异常加3；预警等级越高表明猝死危险性越高，预警等级大于3需要就医，大于5则需要紧急就医。
与之相应地，猝死预警装置，参见图2，包括下述模块：
模块1，呼吸传感器模块。即呼吸绑带、口鼻气流传感器、心电导联经胸阻抗或光电容积波传感器等各种呼吸率传感器，优选地，为可以提供口鼻气流信息的口鼻气流传感器或低成本光电容积波传感器。用于提取检测使用者呼吸信息。
模块2，血氧饱和度传感器模块。可以检测指端毛细血管床、腕部桡动脉以及耳垂毛细血管床等部位血氧饱和度的光电传感器。可以是透射式或反射式。通过生物组织对波长为660nm的红光以及波长为940nm的红外光吸收和衰减获得氧合血红蛋白在血红蛋白中的比例来检测血液中的氧含量。优选地，为不受使用部位限制的双波长反射式光电容积波传感器。
模块3，心率传感器模块。可以获得心率信息的单导联体表心电、透射式或反射式单/双波长光电脉搏心率计、脉搏血氧仪。用于提取检测反应自主神经状态的心率变异性信息，优选地，为采样率在500S/s以上的反射式双波长光电容积波传感器。
模块4，微处理器模块。控制预警装置工作的中央处理器、控制器。优选地，使用TI公司的MSP430系列低功耗单片机。
模块5，声、光、振动报警模块。由微型喇叭、LED报警灯和振动电机构成的声、光、振动报警模块。其声、光、振动报警频率由预警等级决定，预警等级越高则使用者面临的危险性越高，报警频率就越高。优选地，使用手机、平板电脑等移动终端。
模块6，数据传输模块。通过蓝牙、WIFI等无线或有线数据传输方式将各传感器获得的原始数据传送至手机、平板电脑等移动终端或个人计算机等设备，再通过网络传输至网络服务器。优选地，使用手机、平板电脑等移动终端。
模块7，数据存储模块。MicroSD卡模块、FLASH模块等数据存储模块，用于存储、记录各传感器获得的原始数据。根据需要上传至网络服务器端。优选地，使用手机、平板电脑等移动终端。
相应地，猝死预警系统，参见图3，包括下述组件：
组件1，预警装置。即本发明提出的猝死预警装置。用于采集各项生理信号、判断生理信号是否异常并对异常信息进行报警处理。所述猝死预警装置可通过有线或无线方式与组件2移动终端或组件3个人计算机之间进行数据通信。
组件2，移动终端。智能手机或平板电脑等，用于将猝死预警装置采集到的生理信息以及报警、监测日志传送到组件4网络服务器。
组件3，计算机。个人计算机或笔记本电脑等，用于将猝死预警装置采集到的生理信息以及报警、监测日志传送到组件4网络服务器。
组件4，网络服务器。对组件2移动终端或组件3计算机送来的生理信息以及报警、监测日志进行进一步的大数据分析处理及存储备份。
组件5，医护终端。连接至网络服务器，由医生操作，对上传的生理信息以及报警、监测日志进行分析、处理，形成诊疗指导意见并反馈给使用者或使用者监护人执行。
所形成的预警系统网络中，包括大量的预警装置、移动终端、计算机、医护终端以及多台网络服务器，可确保运行中及时、准确地处理所有使用者的各种异常生理信号和预警信息。

Claims (10)

1.一种猝死预警方法，其特征在于，包括如下步骤，
步骤1，生理信息提取检测；提取测试对象的检测其呼吸、血氧饱和度、心率和心率变异性信息，得到呼吸率、AHI指数、动脉血氧饱和度、心率、彭加莱图指标SD1和SD2共计六项监测指标；
步骤2，生理信息异常检测；对步骤1获得的各项生理信息进行异常检测并计算预警等级；
异常检测时，结果异常则执行步骤3，结果正常则继续检测；
计算预警等级时，初始预警等级为0，当呼吸率、动脉血氧饱和度、心率、SD1和SD2之中每出现一种指标异常则预警等级加1，当AHI指数轻度异常加1、中度异常加2和重度异常加3；
步骤3，声、光和振动报警；驱动报警器发声、发光和发出振动中的至少一种报警提醒使用者或使用者监护人，并给出相应的预警等级；预警等级越高表明猝死危险性越高，预警等级大于3需要就医，大于5则需要紧急就医。
2.根据权利要求1所述的一种猝死预警方法，其特征在于，步骤3之后还包括如下步骤，
步骤4，报警或监测日志生成；步骤2中的异常检测结果为正常则记录生成监测日志；步骤2中的异常检测结果为异常通过步骤3的报警后，记录生成报警日志；
步骤5，网络数据传输；将所获得的原始生理信号、生成的报警和监测日志传输至网络服务器端，进行数据分析处理和存储备份；
步骤6，专家诊疗信息反馈；网络服务器将监测所得异常数据推送至医护终端，由医学专家进行猝死风险预警评估，并制定相应的诊疗指导意见，通过网络反馈给使用者或使用者监护人。
3.根据权利要求1所述的一种猝死预警方法，其特征在于，呼吸信息用于反映呼吸系统的工作状态，分别监测呼吸率以及睡眠时的呼吸暂停低通气指数AHI；
所述呼吸率由公式(1)检测描述：
其中，TRESP为检测所得呼吸波中的呼吸间期；
所述呼吸暂停低通气指数AHI指每小时睡眠时间内呼吸暂停加低通气的次数。
4.根据权利要求1所述的一种猝死预警方法，其特征在于，动脉的血氧饱和度信息用于同时反映呼吸系统和心血管系统工作状态；
所述动脉血氧饱和度由波长分别为660nm红光和940nm红外光双波长光电容积波传感器检测，由公式(2)和(4)或(3)和(4)描述：
SpO2＝α-βR (2)
SpO2＝α-βR-γR2 (3)
其中，分别为红光、红外光强度的交流分量，分别为红光、红外光强度的直流分量；α、β以及γ分别为经验值；
公式(2)为血氧饱和度与R值的一阶线性关系，在一阶关系不能满足线性度要求时，采用二阶公式(3)来描述。
5.根据权利要求1所述的一种猝死预警方法，其特征在于，心率信息用于反应心血管系统工作状态；
所述心率的由公式(5)检测描述：
其中，TRR为体表心电图或光电容积波中的心率间期。
6.根据权利要求1所述的一种猝死预警方法，其特征在于，彭加莱图指标SD1和SD2用于同时反映心血管系统和神经系统的工作状态；
所述心率变异性的提取与检测采用心率变异性的非线性分析方法，计算心率间期彭家莱图的标准差SD1和SD2，如公式(6)和(7)描述；
其中，D′i和D″i如公式(8)和(9)描述，N为心率间期总数：
其中，TRRn和TRRn+1分别为第n与第n+1个心率间期，为全部心率间期序列的间期均值，n为自然数。
7.根据权利要求1所述的一种猝死预警方法，其特征在于，步骤2中，
正常呼吸率为10～24次/分钟，超过24次/分钟或低于10次/分钟为异常；
AHI小于等于5为正常，大于5且小于等于15为轻度异常，大于15且小于等于30为中度异常，大于30为重度异常；
动脉血氧饱和度正常值为大于等于90％，低于90％为异常；
心率正常值在60～100次/分钟之间，超过100次/分钟或低于60次/分钟为异常；
彭加莱图指标SD1和SD2，以经验值SD1大于等于10ms且SD2大于等于20ms为正常，SD1小于10ms或SD2小于20ms为异常。
8.一种猝死预警装置，其特征在于，包括，
用于提取检测使用者呼吸信息的呼吸传感器模块；
用于提取检测使用者血氧饱和度信息的血氧饱和度传感器模块；
用于提取检测使用者心率信息和心率变异性信息的心率传感器模块；
用于进行异常检测并计算预警等级的微处理器模块；微处理器模块接收呼吸传感器模块、血氧饱和度传感器模块和心率传感器模块传来的生理信号；输出报警信息和原始数据至报警模块、数据传输模块和数据存储模块；报警模块用于根据微处理器模块的输出进行声、光和振动报警；数据传输模块和数据存储模块分别用于原始数据的传输和存储。
9.根据权利要求8所述的一种猝死预警装置，其特征在于，所述的微处理器模块采用MSP430单片机；数据存储模块采用MicroSD卡模块或FLASH模块。
10.一种猝死预警系统，其特征在于，包括，
如权利要求8或9所述的猝死预警装置，用于采集各项生理信号、判断生理信号是否异常并对异常信息进行报警处理；
用于将猝死预警装置采集到的生理信息以及报警、监测日志传送到网络服务器的移动终端或计算机；
用于对移动终端或计算机送来的生理信息以及报警、监测日志进行进一步的大数据分析处理及存储备份的网络服务器；
连接至网络服务器的医护终端；用于医生对上传的生理信息以及报警、监测日志进行分析、处理，形成诊疗指导意见并反馈给使用者或使用者监护人执行；
所述猝死预警装置通过有线或无线方式与移动终端或计算机之间进行数据通信。
CN201810142202.8A 2018-02-11 2018-02-11 一种猝死预警方法及装置和系统 Active CN108309261B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810142202.8A CN108309261B (zh) 2018-02-11 2018-02-11 一种猝死预警方法及装置和系统
US16/967,422 US11363996B2 (en) 2018-02-11 2018-12-26 Early warning method, device and system of sudden death
PCT/CN2018/124055 WO2019153929A1 (zh) 2018-02-11 2018-12-26 一种猝死预警方法及装置和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810142202.8A CN108309261B (zh) 2018-02-11 2018-02-11 一种猝死预警方法及装置和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108309261A true CN108309261A (zh) 2018-07-24
CN108309261B CN108309261B (zh) 2020-05-22

Family

ID=62903714

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810142202.8A Active CN108309261B (zh) 2018-02-11 2018-02-11 一种猝死预警方法及装置和系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11363996B2 (zh)
CN (1) CN108309261B (zh)
WO (1) WO2019153929A1 (zh)

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108903927A (zh) * 2018-07-26 2018-11-30 成都江雪医疗器械有限公司 一种预警睡眠呼吸暂停综合征猝死风险的检测方法
CN109222927A (zh) * 2018-07-27 2019-01-18 努比亚技术有限公司 一种基于健康状态的处理方法、智能穿戴设备及存储介质
CN109589100A (zh) * 2018-10-09 2019-04-09 天津大学 基于topsis算法的医疗体检装置及健康评估方法
WO2019153929A1 (zh) * 2018-02-11 2019-08-15 西安交通大学 一种猝死预警方法及装置和系统
CN110639113A (zh) * 2019-09-25 2020-01-03 苏州维伟思医疗科技有限公司 一种减少可穿戴医疗设备报警影响睡眠质量的系统和方法
CN110755086A (zh) * 2019-10-29 2020-02-07 北京大众益康科技有限公司 一种坐姿状态下的生理特性数据分析方法及装置
CN110893099A (zh) * 2019-11-26 2020-03-20 江苏大学 一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法
CN111110218A (zh) * 2019-12-31 2020-05-08 北京品驰医疗设备有限公司 一种癫痫猝死预测方法及设备
CN112150768A (zh) * 2020-09-30 2020-12-29 江苏开放大学（江苏城市职业学院） 一种溺水早期报警可穿戴设备及其监测方法
CN112169110A (zh) * 2020-10-24 2021-01-05 湖南万脉医疗科技有限公司 一种带有测试心率的呼吸机
CN112957021A (zh) * 2021-03-23 2021-06-15 贵州佳优康健科技有限责任公司 一种心率健康预警系统及实现方法
CN113706823A (zh) * 2021-03-04 2021-11-26 罗勇 一种基于智慧养老的自动看护报警系统及其处理方法
CN114257683A (zh) * 2020-09-21 2022-03-29 Oppo广东移动通信有限公司 消息提示方法及装置、可穿戴设备、计算机可读存储介质
CN114533014A (zh) * 2020-11-26 2022-05-27 深圳市科瑞康实业有限公司 一种根据不同心律类型的心率范围进行预警的方法
CN116327188A (zh) * 2023-05-29 2023-06-27 深圳市亿米生命科技有限公司 一种基于指夹式血氧仪的血氧分析方法
CN116369876A (zh) * 2023-04-13 2023-07-04 中国人民解放军空军特色医学中心 一种飞行员呼救装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115337025A (zh) * 2022-09-21 2022-11-15 广东省第二人民医院（广东省卫生应急医院） 一种带报警功能的多床位遥测血氧系统
CN117110555B (zh) * 2023-10-24 2024-01-19 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 一种高压电力线缆施工作业沟道环境监测预警系统
CN117653066B (zh) * 2023-11-02 2024-09-17 中国消防救援学院 基于训练伤解析的训练质量预测方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101911083A (zh) * 2008-01-07 2010-12-08 通用电气公司 用于预测心脏猝死风险的系统、方法和装置
US20130023776A1 (en) * 2009-12-28 2013-01-24 Gambro Lundia Ab Monitoring a property of the cardiovascular system of a subject
CN103462597A (zh) * 2013-09-18 2013-12-25 温州医科大学 一种基于智能手机控制的预防阻塞性睡眠猝死的方法及装置
CN103932688A (zh) * 2014-05-15 2014-07-23 成都天奥电子股份有限公司 猝死预警装置及应用猝死预警装置的手表
CN104055499A (zh) * 2014-06-16 2014-09-24 朱宇东 连续监控人体生理体征的可穿戴式智能手环及方法
CN104688250A (zh) * 2015-03-16 2015-06-10 深圳大学 用于精神紧张判断及心脏性猝死的预警方法及预警系统
US20160135706A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Zoll Medical Corporation Medical Premonitory Event Estimation
CN106021941A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 成都信汇聚源科技有限公司 获取猝死风险预测人工神经网络权重值矩阵的方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8852093B2 (en) 2006-08-31 2014-10-07 Health Hero Network, Inc. Home care logistics and quality assurance system
CN201814561U (zh) * 2010-09-16 2011-05-04 复旦大学附属中山医院 一种用于建立心肺功能辅助分级预警的系统
US20160324442A1 (en) * 2015-05-08 2016-11-10 Proteus Digital Health, Inc. Loose wearable receiver systems
EP3313270B1 (en) * 2015-06-24 2023-07-26 Cardiac Pacemakers, Inc. Event detection using a variable threshold
WO2017040331A1 (en) * 2015-08-28 2017-03-09 Awarables, Inc. Determining sleep stages and sleep events using sensor data
CN107126203A (zh) * 2016-02-28 2017-09-05 南京全时陪伴健康科技有限公司 人体健康信息实时测量显示系统
US20180049652A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 United Arab Emirates University Diagnostic method and system
EP3518753A4 (en) * 2016-09-27 2020-08-26 Spry Health, Inc. SYSTEMS AND METHODS FOR MEASURING BIOLOGICAL METRICS
US11123313B2 (en) * 2017-04-28 2021-09-21 The Brigham And Women's Hospital, Inc. Methods and compositions for treating sleep apnea
CN108309261B (zh) * 2018-02-11 2020-05-22 西安交通大学 一种猝死预警方法及装置和系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101911083A (zh) * 2008-01-07 2010-12-08 通用电气公司 用于预测心脏猝死风险的系统、方法和装置
US20130023776A1 (en) * 2009-12-28 2013-01-24 Gambro Lundia Ab Monitoring a property of the cardiovascular system of a subject
CN103462597A (zh) * 2013-09-18 2013-12-25 温州医科大学 一种基于智能手机控制的预防阻塞性睡眠猝死的方法及装置
CN103932688A (zh) * 2014-05-15 2014-07-23 成都天奥电子股份有限公司 猝死预警装置及应用猝死预警装置的手表
CN104055499A (zh) * 2014-06-16 2014-09-24 朱宇东 连续监控人体生理体征的可穿戴式智能手环及方法
US20160135706A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Zoll Medical Corporation Medical Premonitory Event Estimation
CN104688250A (zh) * 2015-03-16 2015-06-10 深圳大学 用于精神紧张判断及心脏性猝死的预警方法及预警系统
CN106021941A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 成都信汇聚源科技有限公司 获取猝死风险预测人工神经网络权重值矩阵的方法

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019153929A1 (zh) * 2018-02-11 2019-08-15 西安交通大学 一种猝死预警方法及装置和系统
US11363996B2 (en) 2018-02-11 2022-06-21 Xi'an Jiaotong University Early warning method, device and system of sudden death
CN108903927A (zh) * 2018-07-26 2018-11-30 成都江雪医疗器械有限公司 一种预警睡眠呼吸暂停综合征猝死风险的检测方法
CN109222927A (zh) * 2018-07-27 2019-01-18 努比亚技术有限公司 一种基于健康状态的处理方法、智能穿戴设备及存储介质
CN109589100A (zh) * 2018-10-09 2019-04-09 天津大学 基于topsis算法的医疗体检装置及健康评估方法
CN110639113A (zh) * 2019-09-25 2020-01-03 苏州维伟思医疗科技有限公司 一种减少可穿戴医疗设备报警影响睡眠质量的系统和方法
CN110755086A (zh) * 2019-10-29 2020-02-07 北京大众益康科技有限公司 一种坐姿状态下的生理特性数据分析方法及装置
CN110893099A (zh) * 2019-11-26 2020-03-20 江苏大学 一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法
CN111110218A (zh) * 2019-12-31 2020-05-08 北京品驰医疗设备有限公司 一种癫痫猝死预测方法及设备
CN111110218B (zh) * 2019-12-31 2024-03-08 北京品驰医疗设备有限公司 一种癫痫猝死预测方法及设备
CN114257683A (zh) * 2020-09-21 2022-03-29 Oppo广东移动通信有限公司 消息提示方法及装置、可穿戴设备、计算机可读存储介质
CN112150768A (zh) * 2020-09-30 2020-12-29 江苏开放大学（江苏城市职业学院） 一种溺水早期报警可穿戴设备及其监测方法
CN112169110A (zh) * 2020-10-24 2021-01-05 湖南万脉医疗科技有限公司 一种带有测试心率的呼吸机
CN114533014A (zh) * 2020-11-26 2022-05-27 深圳市科瑞康实业有限公司 一种根据不同心律类型的心率范围进行预警的方法
CN113706823A (zh) * 2021-03-04 2021-11-26 罗勇 一种基于智慧养老的自动看护报警系统及其处理方法
CN112957021A (zh) * 2021-03-23 2021-06-15 贵州佳优康健科技有限责任公司 一种心率健康预警系统及实现方法
CN116369876A (zh) * 2023-04-13 2023-07-04 中国人民解放军空军特色医学中心 一种飞行员呼救装置
CN116327188A (zh) * 2023-05-29 2023-06-27 深圳市亿米生命科技有限公司 一种基于指夹式血氧仪的血氧分析方法
CN116327188B (zh) * 2023-05-29 2023-09-08 深圳市亿米生命科技有限公司 一种基于指夹式血氧仪的血氧分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20210212639A1 (en) 2021-07-15
CN108309261B (zh) 2020-05-22
WO2019153929A1 (zh) 2019-08-15
US11363996B2 (en) 2022-06-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108309261B (zh) 一种猝死预警方法及装置和系统
RU2615907C2 (ru) Способ и устройство для обнаружения начала гипогликемии
EP2732757B1 (en) Non-invasive, wireless, portable device applicable to the finger to reduce the risk of sudden infant death syndrome and reduce the risk of apnea, slower heart rate, and heart arrest in all age groups
JP3824615B2 (ja) 睡眠無呼吸の診断装置及び方法
EP3843623B1 (en) Photoplethysmography based detection of transitions between awake, drowsiness, and sleep phases of a subject
EP2563217B1 (en) Method for respiration rate and blood pressure alarm management
Wendelken et al. The feasibility of using a forehead reflectance pulse oximeter for automated remote triage
US9615781B2 (en) Systems and methods for monitoring depth of consciousness
EP2701131A2 (en) Monitoring, predicting and treating clinical episodes
US20100262025A1 (en) Apparatus for measurement of heart rate variability
US10463299B1 (en) Systems and methods for monitoring medication effectiveness
TWM542444U (zh) 穿戴式多功能脈搏波診斷與分析裝置
JP6056946B2 (ja) 生体情報測定モジュール、および生体情報測定機器
JP5880747B1 (ja) 脈波測定モジュール、および電子機器
EP3986265B1 (en) Sleep staging using an in-ear photoplethysmography (ppg)
US11612352B1 (en) Systems and methods for monitoring medication effectiveness
JP6128241B2 (ja) 脈波測定モジュール、および電子機器
JP2017140439A (ja) 脈波測定モジュール、および電子機器
JP5850190B1 (ja) 生体情報測定モジュール、および生体情報測定機器
CN116648188A (zh) 生命体征监测装置
JP2016165331A (ja) 生体情報測定モジュール、および生体情報測定機器
KR102569058B1 (ko) 패치형 수면다원검사 장치 및 방법
US20240324953A1 (en) Opioid overdose detection using pattern recognition
CN213030635U (zh) 便携式睡眠监测指环
CN115061586A (zh) 一种智能鼠标、人体健康状态监测系统、方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230831

Address after: West side of the second floor of Building 3, No. 8-3 Chunwang Road, Panyang Industrial Park, Huangdai Town, Xiangcheng District, Suzhou City, Jiangsu Province, 215000

Patentee after: Suzhou Sanlang Medical Technology Co.,Ltd.

Address before: 710000 workshop 2 in yard 5, West Qinling Third Road, Caotang science and technology industry base, high tech Zone, Xi'an, Shaanxi Province

Patentee before: SHAANXI HUACHEN PETROLEUM TECHNOLOGY CO.,LTD.

Effective date of registration: 20230831

Address after: 710000 workshop 2 in yard 5, West Qinling Third Road, Caotang science and technology industry base, high tech Zone, Xi'an, Shaanxi Province

Patentee after: SHAANXI HUACHEN PETROLEUM TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: Beilin District Xianning West Road 710049, Shaanxi city of Xi'an province No. 28

Patentee before: XI'AN JIAOTONG University