CN110575148A - 一种中医远程诊脉方法、装置和服务器 - Google Patents

一种中医远程诊脉方法、装置和服务器 Download PDF

Info

Publication number
CN110575148A
CN110575148A CN201910931023.7A CN201910931023A CN110575148A CN 110575148 A CN110575148 A CN 110575148A CN 201910931023 A CN201910931023 A CN 201910931023A CN 110575148 A CN110575148 A CN 110575148A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pulse
patient
heart rate
patients
pulse condition
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.)
Pending
Application number
CN201910931023.7A
Other languages
English (en)
Inventor
张航
薛成江
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.)
Beijing Yiyao Conscience Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Yiyao Conscience Information Technology Co Ltd
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 Beijing Yiyao Conscience Information Technology Co Ltd filed Critical Beijing Yiyao Conscience Information Technology Co Ltd
Priority to CN201910931023.7A priority Critical patent/CN110575148A/zh
Publication of CN110575148A publication Critical patent/CN110575148A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—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
    • 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
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4854—Diagnosis based on concepts of traditional oriental medicine
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
    • 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
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • 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

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Alternative & Traditional Medicine (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

本申请涉及一种中医远程诊脉方法、装置和服务器，该方法包括：采集患者的心率脉搏信息；根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象。本申请提供的技术方案，实现了中医远程诊脉，为医疗事业做出了贡献。

Description

一种中医远程诊脉方法、装置和服务器
技术领域
本申请涉及医疗技术领域，具体涉及一种中医远程诊脉方法、装置和服务器。
背景技术
中医学是研究人体生理病理，疾病诊断与防治以及摄生康复的一门医学科学，至今已有数千年的历史。中医学是以中医药理论与实践经验为主体，研究人类生命活动中医学中健康与疾病转化规律及其预防、诊断、治疗、康复和保健的综合性科学。
目前，中医远程医疗面临着线上诊断的主要问题是，中医诊断所依赖的望闻问切“四诊”，其中“望闻问”通过线上文字、语音、视频都可以解决，只有“切脉”的问题不能得到解决。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种中医远程诊脉方法、装置和服务器。
根据本申请实施例的第一方面，提供一种中医远程诊脉方法，包括：
采集患者的心率脉搏信息；
根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象。
优选的，所述根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象，包括：
根据所述患者的心率脉搏信息，利用预先建立的脉象模型获取所述患者的脉象。
进一步的，根据所述患者的心率脉搏信息，利用预先建立的脉象模型获取所述患者的脉象，包括：
以所述患者的心率脉搏信息为预先建立的脉象模型的输入，获取预先建立的脉象模型。
进一步的，所述根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象之前，包括：
建立所述预先建立的脉象模型。
进一步的，所述建立所述预先建立的脉象模型，包括：
获取第一采样集的脉象直方图；
基于所述脉象直方图，通过数据拟合的方式建立所述预先建立的脉象模型。
具体的，所述第一采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
进一步的，所述建立所述预先建立的脉象模型，还包括：
从第二采样集中随机选择若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象作为验证数据；
将所述验证数据中若干个患者的心率脉搏信息输入所述预先建立的脉象模型，得到预测的若干个患者的脉象；
判断所述预测的若干个患者的脉象和实际的若干个患者的脉象是否一致，若一致，则所述预先建立的脉象模型验证通过；若不一致，则再次获取新的采样集，重新建立预先建立的脉象模型。
具体的，所述第二采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
根据本申请实施例的第二方面，提供一种中医远程诊脉装置，包括：
采集单元，用于采集患者的心率脉搏信息；
获取单元，用于根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象。
根据本申请实施例的第三方面，提供一种服务器，包括：
存储器，其上存储有可执行程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本申请提供的技术方案，通过采集患者的心率脉搏信息，根据患者的心率脉搏信息获取患者的脉象，实现了中医远程诊脉，为医疗事业做出了贡献。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种中医远程诊脉方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的因果模型中变量的关系图；
图3是根据二示例性实施例示出的一种中医远程诊脉装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种中医远程诊脉方法的流程图，如图1所示，该方法可以但不限于用于终端中，包括以下步骤：
步骤101：采集患者的心率脉搏信息；
步骤102：根据患者的心率脉搏信息获取患者的脉象。
容易理解的是，采集患者的心率脉搏信息可以但不限于通过智能穿戴设备。
需要说明的是，本发明实施例中涉及的“智能穿戴设备”，是本领域技术人员所熟知的，因此，其具体实现方式不做过多描述。
本实施例提供的中医远程诊脉方法，通过采集患者的心率脉搏信息，根据患者的心率脉搏信息获取患者的脉象，实现了中医远程诊脉，为医疗事业做出了贡献。
心率是指正常人安静状态下每分钟心跳的次数，也叫安静心率，一般为60～100次/分，可因年龄、性别或其他生理因素产生个体差异。一般来说，年龄越小，心率越快，老年人心跳比年轻人慢，女性的心率比同龄男性快，这些都是正常的生理现象。安静状态下，成人正常心率为60～100次/分钟，理想心率应为55～70次/分钟(运动员的心率较普通成人偏慢，一般为50次/分钟左右)。
心动过速是指成人安静时心率超过100次/分钟(一般不超过160次/分钟)，称为窦性心动过速，常见于兴奋、激动、吸烟、饮酒、喝浓茶或咖啡后，或见于感染、发热、休克、贫血、缺氧、甲亢、心力衰竭等病理状态下，或见于应用阿托品、肾上腺素、麻黄素等药物后。
心动过缓是指成人安静时心率低于60次/分钟(一般在45次/分钟以上)，称为窦性心动过缓，可见于长期从事重体力劳动的健康人和运动员；或见于甲状腺机能低下、颅内压增高、阻塞性黄疸以及洋地黄、奎尼丁或心得安类药物过量。如果心率低于40次/分钟，应考虑有病态窦房结综合征、房室传导阻滞等情况。如果脉搏强弱不等、不齐且脉率少于心率，应考虑心房纤颤。
研究表明正常人的心率与脉搏频率是均匀的，而病人的心率与脉搏频率是强弱交替的。
进一步的可选的，一些实施例中，采集患者的心率脉搏信息之后，步骤102，包括：
根据患者的心率脉搏信息，利用预先建立的脉象模型获取患者的脉象。
进一步的可选的，一些实施例中，根据患者的心率脉搏信息，利用预先建立的脉象模型获取患者的脉象，包括：
以患者的心率脉搏信息为预先建立的脉象模型的输入，获取预先建立的脉象模型。
一些实施例中，如图2所示的因果模型中变量的关系图，假设患者的心率脉搏与中医诊断的脉象有关系，那么就可以建立两者之间的因果关系模型，并通过穿戴设备检测患者的心率脉搏频率来获得对应的脉象分类，实现中医远程诊脉的目的；
其中，该因果关系模型的控制变量可以但不限于包括中医水平、设备差异、患者差异、心理差异、病种差异、误诊率。
进一步的可选的，一些实施例中，步骤102之前，包括：
建立预先建立的脉象模型。
进一步的可选的，一些实施例中，建立预先建立的脉象模型，包括：
获取第一采样集的脉象直方图；
基于脉象直方图，通过数据拟合的方式建立预先建立的脉象模型。
本发明实施例对脉象直方图的获取方式不做限定，一些实施例中，可以由本领域技术人员根据工程需要进行选择。
进一步的可选的，一些实施例中，第一采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
需要说明的是，本发明实施例中涉及的“数据拟合”方式，是本领域技术人员所熟知的，因此，其具体实现方式不做过多描述。
例如，假设第一采样集包括5000个患者的心率脉搏信息、与该5000个患者的心率脉搏信息对应的脉象，以该5000个患者的心率脉搏信息为横坐标，以与该5000个患者的心率脉搏信息对应的脉象为纵坐标，建立脉象直方图；
利用数据拟合的方式获取与脉象直方图对应的预先建立的脉象模型。
进一步的可选的，一些实施例中，建立预先建立的脉象模型，还包括：
从第二采样集中随机选择若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象作为验证数据；
将验证数据中若干个患者的心率脉搏信息输入预先建立的脉象模型，得到预测的若干个患者的脉象；
判断预测的若干个患者的脉象和实际的若干个患者的脉象是否一致，若一致，则预先建立的脉象模型验证通过；若不一致，则再次获取新的采样集，重新建立预先建立的脉象模型。
例如，假设第二采样集包括1000个患者的心率脉搏信息、与该5000个患者的心率脉搏信息对应的脉象，从第二采样集中随机选择10个患者的心率脉搏信息为预先建立的脉象模型的输入，获取预测的该10个患者的脉象；
判断预测的该10个患者的脉象与实际的该10个患者的脉象是否一致，若一致，则预先建立的脉象模型验证通过；若不一致，则再次获取新的采样集，重新建立预先建立的脉象模型，直至建立的预先建立的脉象模型验证通过。
进一步的可选的，一些实施例中，第二采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
本实施例提供的中医远程诊脉方法，一方面，通过对预先建立的脉象模型进行验证，使得通过该预先建立的脉象模型获取的脉象信息更加准确；另一方面，采集患者的心率脉搏信息，根据患者的心率脉搏信息获取患者的脉象，实现了中医远程诊脉，排除了因中医的个人习惯差异引起的脉象结果不同，同时，为医疗事业做出了贡献。
具体的，一些实施例中，通过以下步骤获取患者的脉象：
步骤a：从国内10年以上经验的老中医名单中随机抽取10名老中医；其中，老中医名单可以但不限于从中华中医学会或北京中医学会获取；
步骤b：从中医常见主病症列表中，随机确定一种主病，并且编码为M001；其中，如表1所示的二十八种脉象鉴别表，主病可以但不限于从中医28种脉象鉴别表中获取；
表1二十八种脉象鉴别表
步骤c：从已经确诊的100万个患者中，随机抽取100人作为研究样本；其中，患者数据可以但不限于从医院患者数据库中获取；
步骤d：以专家义诊的名义，邀约患者来医院，正常挂号就诊；
步骤e：将中医专家与患者随机分组，每组1个中医10个患者；
步骤f：为患者佩带心率脉搏检测设备；其中，上述患者的心率脉搏检测设备最好是同一批次采购的设备，并且对同一人检测结果最稳定的设备；
步骤g：中医专家在不同的时间接诊患者，进行切脉，并做出脉象判断，同时记录下切脉前后的心率脉搏数据，共采集3次共300组数据；例如，如表2所示的患者的诊断数据；
表2患者的诊断数据
需要说明的是，表1中的心率、脉搏和处方在这里没办法具体展示，在实际工程中，本领域技术人员可根据需要，填写心率、脉搏和处方。
步骤h：把该300组数据带入直方图，判断该直方图是否呈正态分布，且中位数和平均数是否为零；利用数据拟合的方法，获取该直方图的多元回归方程，令该多元回归方程为多元回归模型，该多元回归方程可以但不限于按下式确定：
C＝K+S1XA+S2XB
上式中，XA为自变量心率，XB为自变量脉搏，S1为自变量心率与因变量脉象之间的相关系数，S2为自变量脉搏与因变量脉象之间的相关系数，K为截距；
步骤i：再从步骤c中100人的研究样本患者中，随机抽取10个患者，将该10个患者的心率脉搏信息为多元回归模型的输入，获取该10个患者预测的脉象诊断；
选择一位老中医对该10个患者进行把脉，获取脉象信息；
将预测的脉象诊断和中医把脉获取的脉象信息进行对比，判断对比结果是否一致，如果一致，说明这种分类模型有效，可以扩大样本数据，进一步训练该模型；如果不一致，则需要考虑更多排除干扰变量，或引入其他变量，直至对比结果一致；
其中，干扰变量可以但不限于包括血压，引入的其他变量可以但不限于包括血压；
步骤j：将模型应用于中医远程诊疗系统，实现中医的远程诊疗；
本实施例提供中医远程诊脉方法是针对中医远程诊脉的问题，基于循证医学中的实证循环研究方法的实验成果。
图3是根据二示例性实施例示出的一种中医远程诊脉装置框图。参照图3，该装置包括：
采集单元，用于采集患者的心率脉搏信息；
获取单元，用于根据患者的心率脉搏信息获取患者的脉象。
进一步可选的，一些实施例中，获取单元，包括：
第一获取模块，用于根据患者的心率脉搏信息，利用预先建立的脉象模型获取患者的脉象。
进一步可选的，一些实施例中，获取模块，具体用于：
以患者的心率脉搏信息为预先建立的脉象模型的输入，获取预先建立的脉象模型。
进一步可选的，一些实施例中，装置，还包括：
建立单元，用于建立预先建立的脉象模型。
进一步可选的，一些实施例中，建立单元，包括：
第二获取模块，用于获取第一采样集的脉象直方图；
建立模块，用于基于脉象直方图，通过数据拟合的方式建立预先建立的脉象模型。
进一步可选的，一些实施例中，第一采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
进一步可选的，一些实施例中，建立单元，还包括：
选择模块，用于从第二采样集中随机选择若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象作为验证数据；
第三获取模块，用于将验证数据中若干个患者的心率脉搏信息输入预先建立的脉象模型，得到预测的若干个患者的脉象；
判断模块，用于判断预测的若干个患者的脉象和实际的若干个患者的脉象是否一致，若一致，则预先建立的脉象模型验证通过；若不一致，则再次获取新的采样集，重新建立预先建立的脉象模型。
进一步可选的，一些实施例中，第二采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
本实施例提供的中医远程诊脉装置，一方面，通过对预先建立的脉象模型进行验证，使得通过该预先建立的脉象模型获取的脉象信息更加准确；另一方面，通过采集单元采集患者的心率脉搏信息，再利用获取单元根据患者的心率脉搏信息获取患者的脉象，实现了中医远程诊脉，排除了因中医的个人习惯差异引起的脉象结果不同，同时，为医疗事业做出了贡献。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本发明还提供一种服务器，包括：
存储器，其上存储有可执行程序；
处理器，用于执行存储器中的可执行程序，以实现上述中医远程诊方法的步骤。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种中医远程诊脉方法，其特征在于，所述方法包括：
采集患者的心率脉搏信息；
根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象，包括：
根据所述患者的心率脉搏信息，利用预先建立的脉象模型获取所述患者的脉象。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述患者的心率脉搏信息，利用预先建立的脉象模型获取所述患者的脉象，包括：
以所述患者的心率脉搏信息为预先建立的脉象模型的输入，获取预先建立的脉象模型。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象之前，包括：
建立所述预先建立的脉象模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述建立所述预先建立的脉象模型，包括：
获取第一采样集的脉象直方图；
基于所述脉象直方图，通过数据拟合的方式建立所述预先建立的脉象模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述建立所述预先建立的脉象模型，还包括：
从第二采样集中随机选择若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象作为验证数据；
将所述验证数据中若干个患者的心率脉搏信息输入所述预先建立的脉象模型，得到预测的若干个患者的脉象；
判断所述预测的若干个患者的脉象和实际的若干个患者的脉象是否一致，若一致，则所述预先建立的脉象模型验证通过；若不一致，则再次获取新的采样集，重新建立预先建立的脉象模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二采样集包括若干个患者的心率脉搏信息和若干个患者的脉象。
9.一种中医远程诊脉装置，其特征在于，所述装置包括：
采集单元，用于采集患者的心率脉搏信息；
获取单元，用于根据所述患者的心率脉搏信息获取所述患者的脉象。
10.一种服务器，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有可执行程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。
CN201910931023.7A 2019-09-29 2019-09-29 一种中医远程诊脉方法、装置和服务器 Pending CN110575148A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910931023.7A CN110575148A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种中医远程诊脉方法、装置和服务器

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910931023.7A CN110575148A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种中医远程诊脉方法、装置和服务器

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110575148A true CN110575148A (zh) 2019-12-17

Family

ID=68813960

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910931023.7A Pending CN110575148A (zh) 2019-09-29 2019-09-29 一种中医远程诊脉方法、装置和服务器

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110575148A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113229798A (zh) * 2021-05-18 2021-08-10 平安科技（深圳）有限公司 模型迁移训练方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200841860A (en) * 2007-04-20 2008-11-01 Nat Res Inst Of Chinese Medicine Analysis system and method for pulse diagnosis of Chinese medicine
US20100081946A1 (en) * 2008-09-26 2010-04-01 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for non-invasive cuff-less blood pressure estimation using pulse arrival time and heart rate with adaptive calibration
CN104739389A (zh) * 2015-04-15 2015-07-01 中国人民解放军国防科学技术大学 曲面应变片、脉搏信号提取装置及方法和脉象诊疗系统
CN105433916A (zh) * 2014-09-19 2016-03-30 株式会社日立制作所 脉搏特征提取装置及脉搏特征提取方法
CN106388788A (zh) * 2016-09-27 2017-02-15 中国科学院微电子研究所 一种兼具心功能信息采集的脉搏波诊断系统
CN108056762A (zh) * 2017-12-28 2018-05-22 曹亮明 一种心功能数据获取系统
CN108670209A (zh) * 2018-03-29 2018-10-19 中国科学院微电子研究所 一种自动识别中医脉象的方法和系统
CN108836261A (zh) * 2018-03-23 2018-11-20 北京松投科技有限公司 智能中医脉诊方法及系统
CN110236498A (zh) * 2019-05-30 2019-09-17 北京理工大学 一种多生理信号同步采集、数据共享与在线实时处理系统
CN110279404A (zh) * 2019-06-17 2019-09-27 清华大学 一种脉搏波采集装置及方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200841860A (en) * 2007-04-20 2008-11-01 Nat Res Inst Of Chinese Medicine Analysis system and method for pulse diagnosis of Chinese medicine
US20100081946A1 (en) * 2008-09-26 2010-04-01 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for non-invasive cuff-less blood pressure estimation using pulse arrival time and heart rate with adaptive calibration
CN105433916A (zh) * 2014-09-19 2016-03-30 株式会社日立制作所 脉搏特征提取装置及脉搏特征提取方法
CN104739389A (zh) * 2015-04-15 2015-07-01 中国人民解放军国防科学技术大学 曲面应变片、脉搏信号提取装置及方法和脉象诊疗系统
CN106388788A (zh) * 2016-09-27 2017-02-15 中国科学院微电子研究所 一种兼具心功能信息采集的脉搏波诊断系统
CN108056762A (zh) * 2017-12-28 2018-05-22 曹亮明 一种心功能数据获取系统
CN108836261A (zh) * 2018-03-23 2018-11-20 北京松投科技有限公司 智能中医脉诊方法及系统
CN108670209A (zh) * 2018-03-29 2018-10-19 中国科学院微电子研究所 一种自动识别中医脉象的方法和系统
CN110236498A (zh) * 2019-05-30 2019-09-17 北京理工大学 一种多生理信号同步采集、数据共享与在线实时处理系统
CN110279404A (zh) * 2019-06-17 2019-09-27 清华大学 一种脉搏波采集装置及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王璐: "《基于MEMS技术的硅脉象传感与检测系统的研究》", 31 May 2013 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113229798A (zh) * 2021-05-18 2021-08-10 平安科技（深圳）有限公司 模型迁移训练方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN113229798B (zh) * 2021-05-18 2023-08-22 平安科技（深圳）有限公司 模型迁移训练方法、装置、计算机设备及可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2728855C2 (ru) Количественный показатель предупреждения об ухудшении работы сердечно-сосудистой системы
CN105792758B (zh) 推定装置、记录介质以及推定系统
CN112669967B (zh) 一种主动式健康医疗决策辅助方法及设备
JP2019509101A (ja) 小児対象に関する血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステム及び方法
Alisherovna et al. FEATURES OF THE QUALITY OF LIFE OF PATIENTS WITH CHRONIC RENAL FAILURE IN THE TREATMENT OF HEMODIALYSIS
US20240008813A1 (en) Smart wearable device and method for estimating traditional medicine system parameters
WO2021225744A1 (en) Heart rate variability monitoring and analysis
Stuifbergen et al. Complementary and alternative therapy use in persons with multiple sclerosis
CN111916213A (zh) 一种基于云计算的医疗服务方法和装置
Doncov et al. Health savings as a modern direction of preventive medicine
Kalyakulina et al. eXplainable Artificial Intelligence (XAI) in aging clock models
WO2022008694A1 (en) Method for determining probability of a mood disorder
CN110575148A (zh) 一种中医远程诊脉方法、装置和服务器
KR102152957B1 (ko) 심박 변이도(hrv)에 기초한 기타 불안장애로부터 공황장애 감별 방법 및 그 장치
Rezaee et al. A direct classification approach to recognize stress levels in virtual reality therapy for patients with multiple sclerosis
Mohamed et al. Evidence-based prediction of Atrial Fibrillation using physiological signals
Amira et al. Stress level classification using heart rate variability
EP4367609A1 (en) Integrative system and method for performing medical diagnosis using artificial intelligence
Huang et al. A new direction to promote the implementation of artificial intelligence in natural clinical settings
Udayakumar et al. Automated diagnosis of heart disease using artificial intelligence
KR102427263B1 (ko) 빅데이터를 이용한 맞춤형 물리치료장치 및 그 제어방법
Jayashree et al. A Review on mobile based intelligent systems for homecare monitoring of diabetic mellitus foot ulcer
DeBuc AI for identification of systemic biomarkers from external eye photos: a promising field in the oculomics revolution
Patibandla A Review on the Detection of the Post COVID-19 Symptoms for Long Term Diseased Patients using Machine Learning Algorithms
JP7304203B2 (ja) 医用情報処理装置及びプログラム

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191217