CN111180091A - 面向智慧医疗社区服务的监护系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种面向智慧医疗社区服务的监护系统,涉及物联网大数据医疗监护技术领域。该系统包括可穿戴医疗设备、陪护机器人、远程监护终端、云服务器控制端以及社区监测管理平台;可穿戴医疗设备由被监护人贴身穿戴,包括微处理器、供电电源以及与微处理器和供电电源均相连的姿态传感器、生命体征检测器和蓝牙通讯模块;陪护机器人包括可移动机器人主体以及环境检测模块、图像采集模块、主控制器、语音提示模块和传输模块;云服务器控制端对接收的信息进行分析存储;远程监护终端和社区监测管理平台均与云服务器控制端相连。本系统能实现养老社区服务的身体健康在线实时监测,形成基于陪护机器人的身体健康状态监测预警技术。
Description
技术领域
本发明涉及物联网大数据医疗监护技术领域,尤其涉及面向智慧医疗社区服务的监护系统。
背景技术
随着社会老龄化的到来,截至2017年年底,全国60岁以上老年人口达2.4亿,占总人口比重达17.3%,平均近4个劳动力赡养一位老人。然而在经济高速发展的今天,大多说中年人都需要投身于工作,不可能有大量的时间对家中的老人进行全天候陪护,这就会导致老人在跌倒受伤,心脑血管疾病,高血压等突发事件或疾病发生时,不能够及时被发现,从而耽误最佳治疗时期,甚至危机生命。因而,智慧医疗,健康养老需求广泛。
而现阶段智慧医疗物联网的出现,既满足了人民群众关注自身健康的需要,又推动了医疗卫生信息化产业的发展。虽然国内出现了不少基于物联网的智慧医疗应用,但是由于技术水平和规模的限制,部分领域应用水平与系统性较低,目前还难以实现规模化的发展。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,提供一种面向智慧医疗社区服务的监护系统,实现养老社区服务的身体健康在线实时监测,形成基于陪护机器人的身体健康状态监测预警技术,有效提高老人社区生活陪护的生命安全可靠性和舒适性。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:面向智慧医疗社区服务的监护系统,包括可穿戴医疗设备、陪护机器人、远程监护终端、云服务器控制端以及社区监测管理平台;所述可穿戴医疗设备由被监护人贴身穿戴,包括微处理器、供电电源以及与微处理器和供电电源均相连的姿态传感器、生命体征检测器和蓝牙通讯模块;所述供电电源与微处理器也相连;所述生命体征检测器采集被监护人的各项生命健康指标;所述姿态传感器采集被监护人运动状态信息;所述微处理器接收姿态传感器、生命体征检测器采集的数据并处理后通过蓝牙通讯模块传输到陪护机器人;所述陪护机器人包括可移动机器人主体以及安装在可移动机器人主体上的环境检测模块、图像采集模块、主控制器、语音提示模块和传输模块;所述环境检测模块用于检测被监护人的居住环境信息并传输到主控制器;所述图像采集模块实现被监护人实时图像信息的读取,记录被监护人当前状况并传输到主控制器;所述语音提示模块实现对被监护人的必要生命活动进行提醒;所述主控制器控制可移动机器人主体的运动,并将环境检测模块采集的被监护人居住环境数据和接收的可穿戴医疗设备传输的数据进行分析处理后,根据不同的分析结果通过传输模块传输到远程监护终端或云服务器控制端,同时,根据不同的处理结果向语音模块发送不同的指令;所述主控制器还将图像采集模块采集的被监护人实时图像信息直接通过传输模块传输到云服务器控制端;所述云服务器控制端对接收的信息进行分析存储;所述远程监护终端和社区监测管理平台均与云服务器控制端相连。
优选地,所述可穿戴医疗设备还包括由被监护人穿戴的承载件,所述微处理器、供电电源、姿态传感器、生命体征检测器以及蓝牙通讯模块均安装在承载件上。
优选地,所述生命体征检测器包括体温传感器和心率、脉搏、血氧饱和度传感器;所述心率、脉搏、血氧饱和度传感器采用MAX30102型心率、脉搏、血氧饱和度传感器实时采集被监护人血氧浓度、心率和脉搏信息。
优选地,所述环境检测模块包括温湿度传感器、烟雾检测传感器、气体传感器、光强度传感器;所述图像采集模块采用摄像头,实时记录被监护人的图像信息。
优选地,所述传输模块包括蓝牙模块、GPRS模块和WIFI模块;所述蓝牙模块采用蓝牙通讯协议传输数据,所述WIFI模块采用TCP/IP协议传输数据。
优选地,所述云服务器控制端接收的的信息数据包括被监护人的体温、血压、心率、血氧饱和度数据、XYZ轴姿态与加速度、环境温湿度、烟雾浓度、空气中氧气浓度、环境光强度以及被监护人实时图像信息;云服务器控制端采用深度学习算法对各项数据进行二次分析与记录,并将处理后的各项数据保存在云服务器控制端的数据库中,供社区监测管理平台通过IP协议访问与操作;
优选地,所述远程监护终端采用内置程序的手机或平板电脑。
优选地,所述社区监测管理平台采用计算机,所述计算机内置基于Web架构的管理软件系统,平台管理人员通过Web浏览器访问云服务器控制端的数据库,操作管理界面,完成对上传数据展示、查询、统计和下载分析。
优选地,所述主控制器采用单片机控制可移动机器人主体的运动,并对接收的一维信号数据进行分析处理后通过传输模块传输到云服务器控制端;所述一维信号数据包括被监护人的脉搏波、心率、血氧饱和度数据,体温数据和姿态数据,被监护人居住的室内环境温湿度、烟雾浓度数据、氧气浓度数据和环境光强度数据;所述对接收的一维信号数据进行分析处理的具体方法为:
首先按照小波分解重构算法对接收的一维信号数据进行降噪去趋势操作,消除高频工频干扰与低频漂移趋势信号,保证各项信号平稳无噪点且大于70dB信噪比,然后按照设定的多重阈值对各项数据运算后进行初步判断,其中多重阈值设置按照信息异常程度分为初步设定阈值与严重预警阈值;若接收的各项信号数据小于等于初步设定阈值,则令所有传感器以根据采样定理设定的最低采样频率采集各项数据,并选定部分数据通过WIFI模块以TCP协议传送传递至云服务器控制端,若某项信号数据超过初步设定阈值但未超过严重预警阈值,则令负责采集该项信号数据的传感器以出厂推荐的采样频率采集此项数据,并通过WIFI模块以TCP协议将该项异常数据的全部信息传递至云服务器控制端,若某项信号超过严重预警阈值,则令负责采集该项数据的传感器以高于出厂推荐的采样频率采集该项数据,同时,通过WIFI模块以TCP协议将该项异常数据传递至云服务器控制端,而且通过GPRS模块向远程监护终端发出异常数据预警。
优选地,所述主控制器将接收的图像采集模块采集的二维图像信号通过WIFI模块直接传输至云服务器控制端;所述云服务器控制端采用深度神经网络模型对图像进行人体姿态转移趋势预测与实时跌倒状态判断,若判断结果为未跌倒,云服务器控制端则保存部分图片信息到数据库,用于远程监护终端或社区监测管理平台调取查看;若判断结果为跌倒,则不仅在云服务器控制端保留全部异常图片数据,并将其加入深度神经网络模型的训练库,并由云服务器控制端向远程监护终端发出异常数据预警。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:本发明提供的面向智慧医疗社区服务的监护系统,通过记录被监护人的各项生命健康指标以及用于防跌倒的运动状态信息采集,并实现与陪护机器人主体的通讯;陪护机器人主体上安装的图像采集模块,对被监护人进行图像记录,通过图像识别来判断老人是否跌倒,可与可穿戴医疗设备采集的老人姿态判断跌倒结合,提高监护精度。本监测系统形成了基于陪护机器人的身体健康状态监测预警技术,不仅对被监护人常见各项生命健康指标进行监控,也对所居住环境指标进行了监控,同时,根据不同监护情况初步判断完成向远程监护终端或云服务器端传输的不同策略,弥补常规的老人医疗检测服务方法的不足,节省了陪护系统所占用硬件及服务器资源,有效提高老人社区生活陪护的生命安全可靠性和舒适性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的面向智慧医疗社区服务的监护系统的结构框图;
图2为本发明实施例提供的面向智慧医疗社区服务的监护系统的监护过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
本实施例中,面向智慧医疗社区服务的监护型机器人数据监测系统,如图1和图2所示,包括可穿戴医疗设备、陪护机器人、远程监护终端、云服务器控制端以及社区监测管理平台;所述可穿戴医疗设备由被监护人贴身穿戴,包括微处理器、供电电源以及与微处理器和供电电源均相连的姿态传感器、生命体征检测器和蓝牙通讯模块;所述供电电源与微处理器也相连;所述生命体征检测器采集被监护人的各项生命健康指标;所述姿态传感器采集用于防止被监护人跌倒的运动状态信息;所述微处理器接收姿态传感器、生命体征检测器采集的数据并处理后通过蓝牙通讯模块传输到陪护机器人;所述生命体征检测器包括体温传感器和心率、脉搏、血氧饱和度传感器;所述心率、脉搏、血氧饱和度传感器采用MAX30102型心率、脉搏、血氧饱和度传感器实时采集被监护人血氧浓度、心率和脉搏信息。所述陪护机器人包括可移动机器人主体以及安装在可移动机器人主体上的环境检测模块、图像采集模块、主控制器,语音提示模块和传输模块;所述环境检测模块用于检测被监护人的居住环境信息并传输到主控制器;所述图像采集模块用于被监护人实时图像信息的读取,记录被监护人当前状况并传输到主控制器;所述语音提示模块用于对被监护人的必要生命活动进行提醒;所述主控制器控制可移动机器人主体的运动,并将环境检测模块采集的被监护人居住环境数据和接收的可穿戴医疗设备传输的数据进行分析处理后根据不同的分析结果通过传输模块传输到远程监护终端或云服务器控制端,同时,根据不同的处理结果向语音模块发送不同的指令;所述主控制器将图像采集模块采集的被监护人实时图像信息直接通过传输模块传输到云服务器控制端;所述云服务器控制端对接收的信息进行分析存储;所述远程监护终端和社区监测管理平台均与云服务器控制端相连。所述环境检测模块包括温湿度传感器、烟雾检测传感器、气体传感器、光强度传感器和摄像头;所述传输模块包括蓝牙模块、GPRS模块和WIFI模块;所述WIFI模块采用TCP/IP协议传输数据。所述社区监测管理平台与云服务器控制端相连。所述可穿戴医疗设备还包括由被监护人穿戴的承载件,所述微处理器、供电电源、姿态传感器、生命体征检测器以及蓝牙通讯模块均安装在承载件上。
本实施例中,可穿戴医疗设备由被监护人穿戴,负责采集被监护人的各项生命健康指标,通过MPU6050型三轴陀螺仪姿态传感器可采集被监护人X,Y,Z轴的位置角度及其各轴的加速度,通过Risym DS18B2型体温传感器可实时采集被监护人体温信息,通过MAX30102型心率、脉搏、血氧饱和度传感器实时采集被监护人血氧浓度、心率、脉搏信息,通过蓝牙模块如JDY-18以蓝牙通讯协议完成向陪护机器的信息传输。由于可穿戴医疗设备仅负责采集被监护人的各项生命健康指标并与陪护机器人进行通讯传输其所采集信息,并不进行复杂运算等操作,因此,可穿戴医疗设备配套电源较小,对其运算能力要求也较小,因此采用如STM32F10X型号的微处理器系列即可完成可穿戴医疗设备的设计,节省资源的同时其体积也大大减小。
陪护机器人通过安装在可移动机器人主体上的DHT11型温湿度传感器来实时采集监护人居住的环境温度与湿度,通过MQ-5型烟雾检测传感器来完成对居住环境烟雾浓度指标的采集,通过AAY80-390R型气体传感器如来完成对环境氧气浓度的采集,通过OPT101型光强度传感器如来完成居住环境光照强度的采集,通过语音模块来完成对老人的必要生命活动进行提醒,通过蓝牙模块如JDY-18可完成与可穿戴设备的通信,实时获取可穿戴设备采集的老人的生命健康数据,通过图像采集模块采用的摄像头完成老人实时画面的读取,记录老人当前状况;并通过GPRS模块如完成对远程监护终端的拨号与短信提醒,通过WIFI模块将各项异常数据传递至云服务器控制端。
本实施例中,安装在陪护机器人主体上的主控制器对接收的一维信号数据处理后通过WIFI模块传输到云服务器控制端或远程监护终端,具体处理过程为:
安装在陪护机器人主体上的主控制器接收的一维信号数据包括通过蓝牙通讯由可穿戴医疗设备上MAX30102传感器采集的脉搏波、心率、血氧饱和度数据、体温传感器采集的体温数据、三轴陀螺仪采集的被监护人姿态如各轴加速度数据,温湿度传感器采集的被监护人居住的室内环境温湿度、烟雾浓度传感器采集的烟雾浓度数据、气体传感器采集的氧气浓度数据、光强度传感器采集的环境光强度数据。主控制器在接收到这些数据后,首先按照既定的高级滤波算法如创新小波阈值设置的小波分解重构算法对其进行降噪去趋势操作,消除高频工频干扰与低频漂移趋势信号,保证各项信号平稳无噪点且大于70dB信噪比,然后按照设定的多重阈值对各项数据运算后进行初步判断,其中多重阈值设置按照信息异常程度为初步设定阈值与严重预警阈值,若接收的各项信号数据小于等于初步设定阈值,平稳且无异常,则所有传感器以根据采样定理设定的最低采样频率采集各项数据,并选定部分数据通过WIFI模块以TCP协议传送传递至云服务器控制端,若某项信号数据超过初步设定阈值但未超过严重预警阈值,则负责采集该项信号数据的传感器以出厂推荐的采样频率采集此项数据,并通过WIFI模块以TCP协议将该项异常数据的全部信息传递至云服务器控制端,若某项信号超过严重预警阈值,则令负责采集该项数据的传感器以出厂推荐的采样频率采集该项数据,同时通过WIFI模块以TCP协议将该项异常数据传递至云服务器控制端,而且按照已预留的监护人电话号码通过GPRS模块向远程监护终端发出异常数据预警,预警可包括电话留言或短信内容预警,短信内容可根据异常数据的不同分别设置,如心率异常时提醒家人远程催促被监护老人服用特定药物,令其监护人及时对老人进行看护,避免导致严重后果,多重预警阈值的设定大大节约了硬件资源与服务器资源,使得系统性能更优。除此之外,被监护人也可在远程监护终端实时调取各项数据完成监护。
主控制器将接收的图像采集模块采集的二维图像信号通过WIFI模块直接传输至云服务器控制端;云服务器控制端以深度神经网络模型对图像进行人体姿态转移趋势预测与实时跌倒状态判断,若此时判断结果为未跌倒,云服务器控制端则保存部分图片信息,如保存策略为五张图片抽取一张,来用于远程监护终端的监护人或社区监测管理平台的管理员实时调取查看。若此时判断结果为跌倒,则不仅在云服务器控制端保留全部异常图片数据,将其加入深度学习的训练库,为后续异常状态分析保留数据,而且将按照已预留的监护人电话号码及其对应的APP由云服务器监控终端向远程监护终端发出异常数据预警,提醒其对老人进行看护,避免导致严重后果。
除此之外,陪护机器人上也配备了语音模块,通过语音模块陪护机器人可以按照监护人设置的时间以及语言对老人进行日常生活行动的提醒,如久坐活动、锻炼身体、按时服药等提醒、以保证健忘老人能够按时完成日常所需促进生命健康的活动。同时,当主控制器判断出温湿度传感器测量到室内温度过高时由语音模块提醒老人开窗通风,室内温度过低时由语音模块提醒老人打开辅助取暖设备,在光照强度传感器检测的光照强度较低时由语音模块提醒老人开灯,防止暗光环境老人摔倒,在气体传感器检测的室内氧气浓度较低时由语音模块提醒老人开窗通风或打开供氧设备。当烟雾检测传感器检测的烟雾浓度较高时由语音模块通知老人检查室内设备情况并及时转移至室外,避免导致严重后果,避免火灾等不可抗灾害发生。
云服务器控制端接收的各传感器检测的信息包括被监护人体温、血压、心率、XYZ轴姿态与加速度、血氧饱和度数据、环境温湿度、烟雾浓度、空气中氧气浓度、环境光强度以及老人实时画面信息。云服务器控制端则采用深度学习算法对各项数据进行二次分析与记录,如通过强化学习算法对老人实时图像进行跌倒状态判断与预测,处理后的各项数据则保存在云服务器控制端的数据库中,供社区监测管理平台通过IP协议访问与操作。其中社区监测管理平台是基于Web架构的管理软件系统,管理人员通过Web浏览器均可以访问云服务器控制端的数据库,操作管理界面,完成对上传数据的展示、查询、统计和下载分析等功能。本实施例中,社区监测管理平台的应用层分为平台管理人员和监护人,平台管理人员通过设定IP可获取全部权限访问云服务器控制端的数据库,而监护人则根据管理员设定有部分权限访问云服务器控制端的数据库来在线获得被监护人的健康指标,同时监护人也可定期收到社区监测管理平台管理员的健康状况分析报告来衡量被监护老人近期健康状况,除此之外,若被监护老人某项生命健康指标或环境指标超过严重预警阈值,远程监护终端的监护人将得到以GPRS通信协议传输的数据预警短信或电话,提醒监护人按时对老人进行看护,避免导致严重后果。
本实施例中,陪护机器上的传输模块通过基于物联网的TCP/IP协议上报老人实时健康数据时,采用间隔帧解析为包的格式传输数据,其格式为<Header><SID><PID><DID><Operation><Length><Data><Trailer>,每包数据均由八个部分组成,如表1所示:
表1云服务器控制端上报采集间隔帧解析格式表
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。
Claims (10)
1.一种面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:包括可穿戴医疗设备、陪护机器人、远程监护终端、云服务器控制端以及社区监测管理平台;所述可穿戴医疗设备由被监护人贴身穿戴,包括微处理器、供电电源以及与微处理器和供电电源均相连的姿态传感器、生命体征检测器和蓝牙通讯模块;所述供电电源与微处理器也相连;所述生命体征检测器采集被监护人的各项生命健康指标;所述姿态传感器采集被监护人运动状态信息;所述微处理器接收姿态传感器、生命体征检测器采集的数据并处理后通过蓝牙通讯模块传输到陪护机器人;所述陪护机器人包括可移动机器人主体以及安装在可移动机器人主体上的环境检测模块、图像采集模块、主控制器、语音提示模块和传输模块;所述环境检测模块用于检测被监护人的居住环境信息并传输到主控制器;所述图像采集模块实现被监护人实时图像信息的读取,记录被监护人当前状况并传输到主控制器;所述语音提示模块实现对被监护人的必要生命活动进行提醒;所述主控制器控制可移动机器人主体的运动,并将环境检测模块采集的被监护人居住环境数据和接收的可穿戴医疗设备传输的数据进行分析处理后,根据不同的分析结果通过传输模块传输到远程监护终端或云服务器控制端,同时,根据不同的处理结果向语音模块发送不同的指令;所述主控制器还将图像采集模块采集的被监护人实时图像信息直接通过传输模块传输到云服务器控制端;所述云服务器控制端对接收的信息进行分析存储;所述远程监护终端和社区监测管理平台均与云服务器控制端相连。
2.根据权利要求1所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述可穿戴医疗设备还包括由被监护人穿戴的承载件,所述微处理器、供电电源、姿态传感器、生命体征检测器以及蓝牙通讯模块均安装在承载件上。
3.根据权利要求1所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述生命体征检测器包括体温传感器和心率、脉搏、血氧饱和度传感器;所述心率、脉搏、血氧饱和度传感器采用MAX30102型心率、脉搏、血氧饱和度传感器实时采集被监护人血氧浓度、心率和脉搏信息。
4.根据权利要求3所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述环境检测模块包括温湿度传感器、烟雾检测传感器、气体传感器、光强度传感器;所述图像采集模块采用摄像头,实时记录被监护人的图像信息。
5.根据权利要求4所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述传输模块包括蓝牙模块、GPRS模块和WIFI模块;所述蓝牙模块采用蓝牙通讯协议传输数据,所述WIFI模块采用TCP/IP协议传输数据。
6.根据权利要求5所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述云服务器控制端接收的的信息数据包括被监护人的体温、血压、心率、血氧饱和度数据、XYZ轴姿态与加速度、环境温湿度、烟雾浓度、空气中氧气浓度、环境光强度以及被监护人实时图像信息;云服务器控制端采用深度学习算法对各项数据进行二次分析与记录,并将处理后的各项数据保存在云服务器控制端的数据库中,供社区监测管理平台通过IP协议访问与操作。
7.根据权利要求6所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述远程监护终端采用内置程序的手机或平板电脑。
8.根据权利要求7所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述社区监测管理平台采用计算机,所述计算机内置基于Web架构的管理软件系统,平台管理人员通过Web浏览器访问云服务器控制端的数据库,操作管理界面,完成对上传数据展示、查询、统计和下载分析。
9.根据权利要求8所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述主控制器采用单片机控制可移动机器人主体的运动,并对接收的一维信号数据进行分析处理后通过传输模块传输到云服务器控制端;所述一维信号数据包括被监护人的脉搏波、心率、血氧饱和度数据,体温数据和姿态数据,被监护人居住的室内环境温湿度、烟雾浓度数据、氧气浓度数据和环境光强度数据;所述对接收的一维信号数据进行分析处理的具体方法为:
首先按照小波分解重构算法对接收的一维信号数据进行降噪去趋势操作,消除高频工频干扰与低频漂移趋势信号,保证各项信号平稳无噪点且大于70dB信噪比,然后按照设定的多重阈值对各项数据运算后进行初步判断,其中多重阈值设置按照信息异常程度分为初步设定阈值与严重预警阈值;若接收的各项信号数据小于等于初步设定阈值,则令所有传感器以根据采样定理设定的最低采样频率采集各项数据,并选定部分数据通过WIFI模块以TCP协议传送传递至云服务器控制端,若某项信号数据超过初步设定阈值但未超过严重预警阈值,则令负责采集该项信号数据的传感器以出厂推荐的采样频率采集此项数据,并通过WIFI模块以TCP协议将该项异常数据的全部信息传递至云服务器控制端,若某项信号超过严重预警阈值,则令负责采集该项数据的传感器以高于出厂推荐的采样频率采集该项数据,同时,通过WIFI模块以TCP协议将该项异常数据传递至云服务器控制端,而且通过GPRS模块向远程监护终端发出异常数据预警。
10.根据权利要求9所述的面向智慧医疗社区服务的监护系统,其特征在于:所述主控制器将接收的图像采集模块采集的二维图像信号通过WIFI模块直接传输至云服务器控制端;所述云服务器控制端采用深度神经网络模型对图像进行人体姿态转移趋势预测与实时跌倒状态判断,若判断结果为未跌倒,云服务器控制端则保存部分图片信息到数据库,用于远程监护终端或社区监测管理平台调取查看;若判断结果为跌倒,则不仅在云服务器控制端保留全部异常图片数据,并将其加入深度神经网络模型的训练库,并由云服务器控制端向远程监护终端发出异常数据预警。
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