CN112022124A - 生理监测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种生理监测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户终端传输的用户当前生理参数；将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；将特征匹配结果传输给用户终端，利用将获取到的用户当前生理参数与标准生理参数和历史生理参数进行对比分析，若得到用户当前生理参数为病理性异常参数，说明用户健康出现问题，将相应的特征匹配结果传输至用户的用户终端，使得用户依据特征匹配结果对自己的健康问题进行有效的举措。
Description
技术领域
本申请涉及生理监测技术领域，特别是涉及一种生理监测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着生活水平的提高，人们越来越关心自己的健康问题，应对人们的需要市面上也出现了各种用于监测生理参数的设备，人们利用这些设备可以采集心电、血压数、血氧、心率等生理参数，但是，在实现过程中，发明人发现传统技术中至少存在如下问题：传统技术虽然能够监测单项的生理参数，但无法指导人们有效管理其健康。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效指导人们管理其健康的生理监测方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种生理监测方法，包括以下步骤：
获取用户终端传输的用户当前生理参数；
将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；
将特征匹配结果传输给用户终端。
在其中一个实施例中，包括以下步骤：
在用户权限被验证通过时，将用户当前生理参数和特征匹配结果传输至在线医疗平台；
在线医疗平台获取医生依据用户当前生理参数和特征匹配做出的诊断书，并将诊断书传输给用户终端。
在其中一个实施例中，包括以下步骤：
若分析结果为用户当前生理参数是生理性危机参数，则向在线急救中心发送用户信息；用户信息至少包括用户地址和用户联系电话。
在其中一个实施例中，包括以下步骤：
若分析结果为用户当前生理参数是正常参数，则将用户当前生理参数存入用户数据库。
在其中一个实施例中，将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果的步骤中：
基于用户当前生理参数搜索对应的病理性参数模型库；
若搜索到匹配的病理性参数模型，则生成病例分析报告作为特征匹配结果；病例分析报告上记载的信息至少包括疾病类型。
在其中一个实施例中，
若未搜索到匹配的病理性参数模型，则生成处置建议报告作为特征匹配结果；处置建议报告上记载的信息至少包括就医建议事项。
在其中一个实施例中，用户当前生理参数为由生理参数监测设备采集，并传输给用户终端的参数。
一种生理监测装置，包括：
参数接收模块，用于获取用户终端传输的用户当前生理参数；
比对分析模块，用于将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
特征匹配模块，用于若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；
数据输出模块，用于将特征匹配结果传输给用户终端。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
本申请各实施例提供的生理监测方法，包括步骤：获取用户终端传输的用户当前生理参数；将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；将特征匹配结果传输给用户终端，利用将获取到的用户当前生理参数与标准生理参数和历史生理参数进行对比分析，若得到用户当前生理参数为病理性异常参数，说明用户健康出现问题，将相应的特征匹配结果传输至用户的用户终端，使得用户依据特征匹配结果对自己的健康问题进行有效的举措，从而本申请生理监测方法实现指导人们有效管理其健康。
附图说明
图1为一个实施例中生理监测方法的应用环境图；
图2为一个实施例中生理监测方法的流程示意图；
图3为一个实施例中生成病例分析报告步骤的流程示意图；
图4为一个实施例中生成处置建议报告步骤的流程示意图；
图5为另一个实施例中生理监测方法的流程示意图；
图6为又一个实施例中生理监测方法的流程示意图；
图7为还一个实施例中生理监测方法的流程示意图；
图8为一个实施例中生理监测装置的结构框图；
图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的生理监测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，用户终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，服务器104获取用户终端传输的用户当前生理参数，并将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；服务器104在分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数时将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；最后服务器将特征匹配结果传输给用户终端。其中，用户终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种生理监测方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S210，获取用户终端传输的用户当前生理参数。
需要说明的是，用户当前生理参数是表征人体的生理指标。在一个示例中，用户当前生理参数为心率参数；在另一个示例中，用户当前生理参数为血压参数；在又一个示例中，用户当前生理参数为HRV(Heart rate variablity，心率变异性)参数。其中，用户是指在服务器内注册登记了个人信息的用户，进一步的，可依据用户当前的健康状况对用户进行分类管理，例如，明确患有疾病的用户、较高风险罹患疾病的用户、潜在风险的健康用户。
用户当前生理参数为由生理参数监测设备采集，并传输给用户终端的参数，其中，用户终端与生理参数监测设备无线连接，生理参数监测设备检测人体的生理参数，通过无线方式传输给用户终端。在一个示例中，生理参数监测设备为智能手环；在另一个示例中，生理参数监测设备为血压测量设备；在又一个示例中，生理参数监测设备为具备心电检测功能的充电宝。
步骤S220，将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果。
需要说明的是，标准生理参数基于统计学测量人体在健康状态下的参数，标准生理参数与用户当前生理参数的类型是对应的，例如，在一个示例中，用户当前生理参数为心率参数，标准生理参数为心率标准参数；在另一个示例中，用户当前生理参数为血压参数，标准生理参数为血压标准参数；在又一个示例中，用户当前生理参数为HRV(Heart ratevariablity，心率变异性)参数，标准生理参数为HRV标准参数。
历史生理参数是服务器内存储的用户过往的数据，标准生理参数与用户当前生理参数的类型是对应的，例如，在一个示例中，用户当前生理参数为心率参数，标准生理参数为历史心率参数；在另一个示例中，用户当前生理参数为血压参数，标准生理参数为历史血压参数；在又一个示例中，用户当前生理参数为HRV(Heart rate variablity，心率变异性)参数，标准生理参数为历史HRV参数。
步骤S230，若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果。
步骤S240，将特征匹配结果传输给用户终端。
需要说明的是，病理性异常参数表明人体已出现病变，为了进行分析是何种疾病，将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库中的病理性参数模型一一比对。各病理性参数模型用于表示对应的特定疾病的特征表现，病理性参数模型是基于大量的人体在特定疾病下的生理特征参数建立的模型。
将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库中的病理性参数模型进行分析比对，至少可以出现以下两种情况：
在一个示例中，如图3所示，将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果的步骤中：
步骤S310，基于用户当前生理参数搜索对应的病理性参数模型库；
步骤S320，若搜索到匹配的病理性参数模型，则生成病例分析报告作为特征匹配结果；病例分析报告上记载的信息至少包括疾病类型。
需要说明是，如果在病理性参数模型库中找到可匹配的病理性参数模型，则说明用户患有已知疾病，则可出具与该已知疾病相关的病例分析报告。在病例分析报告可以记载疾病类型，进一步的，病例分析报告上还可以记载处方、治疗注意事项、饮食注意事项、运动注意事项和/或进一步就医建议等信息。
在另一个示例中，如图4所示，将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果的步骤中：
步骤S410，基于用户当前生理参数搜索对应的病理性参数模型库；
步骤S420，若未搜索到匹配的病理性参数模型，则生成处置建议报告作为特征匹配结果；处置建议报告上记载的信息至少包括就医建议事项。
需要说明是，如果在病理性参数模型库中未找到可匹配的病理性参数模型，则说明用户患有未知疾病，则可出具处置建议报告。处置建议报告上记载有就医建议事项，指导用户尽快去就医。进一步的，处置建议报告上记载有推荐医院信息、推荐医生信息等信息，以指导用户尽快的就医。
进一步的，为了更加准确地指导人们管理健康，如图5所示，生理监测方法包括以下步骤：
步骤S560，在用户权限被验证通过时，将用户当前生理参数和特征匹配结果传输至在线医疗平台。
需要说明的是，服务器验证用户的权限，例如，服务器验证用户是否为付费用户、是否优先扶助用户等，在权限被验证通过后，服务器将将用户当前生理参数和特征匹配结果传输至在线医疗平台。其中，在线医疗平台为基于网络技术建立的医生在线看病的平台。
步骤S570，在线医疗平台获取医生依据用户当前生理参数和特征匹配做出的诊断书，并将诊断书传输给用户终端。
需要说明的是，医生在依据用户当前生理参数和特征匹配做出的诊断书后，将诊断书上传至在线医疗平台，有在线医疗平台传输给用户终端。同时，医生会依据诊断书的结果调整该用户的分类，例如，在明确患有疾病的用户、较高风险罹患疾病的用户和潜在风险的健康用户这三种分类中进行相应的调整。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种生理监测方法，包括以下步骤：
步骤S610，获取用户终端传输的用户当前生理参数；
步骤S620，将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
步骤S630，若分析结果为用户当前生理参数是生理性危机参数，则向在线急救中心发送用户信息；用户信息至少包括用户地址和用户联系电话；
步骤S640，将特征匹配结果传输给用户终端。
需要说明的是，该实施例中步骤S610、步骤S620和步骤S640请对应参照前述实施例步骤S210、步骤S220和步骤S240的相关描述，此处就不再赘述。
步骤S630中，生理性危机参数表示人体出现紧急危险状况，需要立即就医。在判定分析结果为用户当前生理参数是生理性危机参数时，服务器向在线急救中心发送用户信息，在线急救中心依据用户信息立即联系该用户。用户信息至少包括用户地址和用户联系电话，进一步的，用户信息还可以包括性别、年龄、紧急联系人电话等信息。
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种生理监测方法，生理监测方法，包括以下步骤：
步骤S710，获取用户终端传输的用户当前生理参数；
步骤S720，将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
步骤S730，若分析结果为用户当前生理参数是正常参数，则将用户当前生理参数存入用户数据库。
需要说明的是，该实施例中步骤S710和步骤S720请对应参照前述实施例步骤S210和步骤S220的相关描述，此处就不再赘述。
需要说明的是，步骤S730中，在分析结果为用户当前生理参数是正常参数时，说明用户身体正常，将用户当前生理参数存入用户数据库。
本申请各实施例提供的生理监测方法，包括步骤：获取用户终端传输的用户当前生理参数；将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；将特征匹配结果传输给用户终端，利用将获取到的用户当前生理参数与标准生理参数和历史生理参数进行对比分析，若得到用户当前生理参数为病理性异常参数，说明用户健康出现问题，将相应的特征匹配结果传输至用户的用户终端，使得用户依据特征匹配结果对自己的健康问题进行有效的举措，从而本申请生理监测方法实现指导人们有效管理其健康。
应该理解的是，虽然图2-7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种生理监测装置，包括：
参数接收模块81，用于获取用户终端传输的用户当前生理参数；
比对分析模块83，用于将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
特征匹配模块85，用于若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；
数据输出模块87，用于将特征匹配结果传输给用户终端。
在一个实施例中，生理监测装置还包括：
权限验证模块，用于在用户权限被验证通过时，将用户当前生理参数和特征匹配结果传输至在线医疗平台；
数据转发模块，用于在线医疗平台获取医生依据用户当前生理参数和特征匹配做出的诊断书，并将诊断书传输给用户终端。
在一个实施例中，特征匹配模块，还用于若分析结果为用户当前生理参数是生理性危机参数，则向在线急救中心发送用户信息；用户信息至少包括用户地址和用户联系电话。
在一个实施例中，特征匹配模块，还用于若分析结果为用户当前生理参数是正常参数，则将用户当前生理参数存入用户数据库。
在一个实施例中，特征匹配模块包括：
搜索单元，用于基于用户当前生理参数搜索对应的病理性参数模型库；
报告生成单元，用于若搜索到匹配的病理性参数模型，则生成病例分析报告作为特征匹配结果；病例分析报告上记载的信息至少包括疾病类型。
在其中一个实施例中，报告生成单元，还用于若未搜索到匹配的病理性参数模型，则生成处置建议报告作为特征匹配结果；处置建议报告上记载的信息至少包括就医建议事项。
关于生理监测装置的具体限定可以参见上文中对于生理监测方法的限定，在此不再赘述。上述生理监测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储生理参数。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种生理监测方法。
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取用户终端传输的用户当前生理参数；
将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；
将特征匹配结果传输给用户终端。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
在用户权限被验证通过时，将用户当前生理参数和特征匹配结果传输至在线医疗平台；
在线医疗平台获取医生依据用户当前生理参数和特征匹配做出的诊断书，并将诊断书传输给用户终端。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若分析结果为用户当前生理参数是生理性危机参数，则向在线急救中心发送用户信息；用户信息至少包括用户地址和用户联系电话。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若分析结果为用户当前生理参数是正常参数，则将用户当前生理参数存入用户数据库。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
基于用户当前生理参数搜索对应的病理性参数模型库；
若搜索到匹配的病理性参数模型，则生成病例分析报告作为特征匹配结果；病例分析报告上记载的信息至少包括疾病类型。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若未搜索到匹配的病理性参数模型，则生成处置建议报告作为特征匹配结果；处置建议报告上记载的信息至少包括就医建议事项。
在其中一个实施例中，用户当前生理参数为由生理参数监测设备采集，并传输给用户终端的参数。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户终端传输的用户当前生理参数；
将用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
若分析结果为用户当前生理参数是病理性异常参数，则将用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；
将特征匹配结果传输给用户终端。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
在用户权限被验证通过时，将用户当前生理参数和特征匹配结果传输至在线医疗平台；
在线医疗平台获取医生依据用户当前生理参数和特征匹配做出的诊断书，并将诊断书传输给用户终端。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若分析结果为用户当前生理参数是生理性危机参数，则向在线急救中心发送用户信息；用户信息至少包括用户地址和用户联系电话。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若分析结果为用户当前生理参数是正常参数，则将用户当前生理参数存入用户数据库。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
基于用户当前生理参数搜索对应的病理性参数模型库；
若搜索到匹配的病理性参数模型，则生成病例分析报告作为特征匹配结果；病例分析报告上记载的信息至少包括疾病类型。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若未搜索到匹配的病理性参数模型，则生成处置建议报告作为特征匹配结果；处置建议报告上记载的信息至少包括就医建议事项。
在其中一个实施例中，用户当前生理参数为由生理参数监测设备采集，并传输给用户终端的参数。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种生理监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户终端传输的用户当前生理参数；
将所述用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
若所述分析结果为所述用户当前生理参数是病理性异常参数，则将所述用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；
将所述特征匹配结果传输给所述用户终端。
2.根据权利要求1所述的生理监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
在用户权限被验证通过时，将所述用户当前生理参数和所述特征匹配结果传输至在线医疗平台；
所述在线医疗平台获取医生依据所述用户当前生理参数和所述特征匹配做出的诊断书，并将所述诊断书传输给所述用户终端。
3.根据权利要求1所述的生理监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
若所述分析结果为所述用户当前生理参数是生理性危机参数，则向在线急救中心发送用户信息；所述用户信息至少包括用户地址和用户联系电话。
4.根据权利要求1所述的生理监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
若所述分析结果为所述用户当前生理参数是正常参数，则将所述用户当前生理参数存入用户数据库。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的生理监测方法，其特征在于，将所述用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果的步骤中：
基于所述用户当前生理参数搜索对应的病理性参数模型库；
若搜索到匹配的病理性参数模型，则生成病例分析报告作为所述特征匹配结果；所述病例分析报告上记载的信息至少包括疾病类型。
6.根据权利要求5所述的生理监测方法，其特征在于，
若未搜索到匹配的病理性参数模型，则生成处置建议报告作为所述特征匹配结果；所述处置建议报告上记载的信息至少包括就医建议事项。
7.根据权利要求1至4任意一项所述的生理监测方法，其特征在于，所述用户当前生理参数为由生理参数监测设备采集，并传输给所述用户终端的参数。
8.一种生理监测装置，其特征在于，包括：
参数接收模块，用于获取用户终端传输的用户当前生理参数；
比对分析模块，用于将所述用户当前生理参数与对应的标准生理参数和历史生理参数进行比对分析，得到分析结果；
特征匹配模块，用于若所述分析结果为所述用户当前生理参数是病理性异常参数，则将所述用户当前生理参数与对应的病理性参数模型库进行特征匹配，得到特征匹配结果；
数据输出模块，用于将所述特征匹配结果传输给所述用户终端。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。
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|---|---|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112992350A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-18 | 联仁健康医疗大数据科技股份有限公司 | 一种体征数据的监测方法、装置、电子终端及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104866727A (zh) * | 2015-06-02 | 2015-08-26 | 陈宽 | 基于深度学习对医疗数据进行分析的方法及其智能分析仪 |
| US20160302712A1 (en) * | 2015-04-17 | 2016-10-20 | The Curators Of The University Of Missouri | Detection of Early Stage Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment |
| CN107133487A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-09-05 | 深圳市海威达信息技术有限公司 | 一种疾病防治方法、装置及疾病防治系统 |
| CN110141213A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-20 | 深圳中兴网信科技有限公司 | 心电监护方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110731766A (zh) * | 2018-07-19 | 2020-01-31 | 杭州星迈科技有限公司 | 健康监测方法和系统 |
-
2020
- 2020-09-14 CN CN202010959290.8A patent/CN112022124A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160302712A1 (en) * | 2015-04-17 | 2016-10-20 | The Curators Of The University Of Missouri | Detection of Early Stage Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment |
| CN104866727A (zh) * | 2015-06-02 | 2015-08-26 | 陈宽 | 基于深度学习对医疗数据进行分析的方法及其智能分析仪 |
| CN107133487A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-09-05 | 深圳市海威达信息技术有限公司 | 一种疾病防治方法、装置及疾病防治系统 |
| CN110731766A (zh) * | 2018-07-19 | 2020-01-31 | 杭州星迈科技有限公司 | 健康监测方法和系统 |
| CN110141213A (zh) * | 2019-04-16 | 2019-08-20 | 深圳中兴网信科技有限公司 | 心电监护方法、装置及计算机可读存储介质 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112992350A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-18 | 联仁健康医疗大数据科技股份有限公司 | 一种体征数据的监测方法、装置、电子终端及存储介质 |
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