CN112259244B - 一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统 - Google Patents
一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112259244B CN112259244B CN202011123997.1A CN202011123997A CN112259244B CN 112259244 B CN112259244 B CN 112259244B CN 202011123997 A CN202011123997 A CN 202011123997A CN 112259244 B CN112259244 B CN 112259244B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- oxygen saturation
- blood oxygen
- matching
- user information
- module
- 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.)
- Active
Links
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 164
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 164
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 title claims abstract description 164
- 239000008280 blood Substances 0.000 title claims abstract description 159
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 title claims abstract description 159
- 201000010099 disease Diseases 0.000 title claims abstract description 45
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 title claims abstract description 45
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 13
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 8
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 3
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 3
- 206010021143 Hypoxia Diseases 0.000 description 3
- 230000007954 hypoxia Effects 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 2
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 2
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 108010064719 Oxyhemoglobins Proteins 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 description 1
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2455—Query execution
- G06F16/24553—Query execution of query operations
-
- 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
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统。包括:采集模块,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧饱和度数据进行预处理,获取待匹配血氧饱和度;构建模块,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,根据该血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;匹配模块,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并获取对应的匹配结果。本发明通过对初始血氧饱和度数据进行预处理,能够提前对数据进行预处理,使数据满足后期处理的要求,通过将数据划分为多个子集,进行多次匹配,能够有效保护数据,减少信息匹配时需要计算的数据量,降低电脑负担,避免电脑卡顿。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域,尤其涉及一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配 系统。
背景技术
血样饱和度是用来检测人体有没有缺氧以及氧合血红蛋白结合情况的一个 重要指标,它的正常值一般是在95%-99%mmHg之间,正常人应该都在这个范 围之内。
目前的测量方法是采用指套式光电传感器,通过指套式光电传感器可以测 量出人体的血红蛋白浓度及血氧饱和度,在测量出血红蛋白浓度及血氧饱和度 之后,需要根据血红蛋白浓度及血氧饱和度完成对应的信息匹配,但是由于医 院数据库中的数据可能比较多,在进行信息匹配过程中很容易造成数据卡顿, 严重的甚至会引起数据丢失。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案,并不代表承认上述内容是现 有技术。
发明内容
有鉴于此,本发明提出了一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统,旨在 解决现有技术无法解决大量数据引起的医院数据匹配卡顿以及丢失的技术问 题。
本发明的技术方案是这样实现的:
一方面,本发明提供了一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统,所述基 于血氧饱和度的疾病信息匹配系统包括:
采集模块,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧饱和度数据进 行预处理,获取待匹配血氧饱和度;
构建模块,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,根据 该血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;
匹配模块,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并获 取对应的匹配结果。
在以上技术方案的基础上,优选的,采集模块包括预处理模块,用于采集 初始血氧饱和度数据,并添加用户信息标签,所述用户信息标签包括:性别以 及年龄,对初始血氧饱和度数据完整性进行验证,筛选出通过验证的初始血氧 饱和度数据作为待匹配血氧饱和度,并标记对应的用户信息标签。
在以上技术方案的基础上,优选的,构建模块包括数据整理模块,用于获 取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,提取病例号数据库,所述历 史用户信息包括:性别、年龄、历史疾病信息以及对应的病例号,并根据病例 号数据库对病例号进行检索,当成功检索时,保留该病例号对应的历史用户信 息。
在以上技术方案的基础上,优选的,构建模块包括分类模块,用于根据血 氧饱和度参考范围建立不同的参考范围表,根据历史用户信息建立信息集合, 将性别作为总集合,年龄作为第一子集存入性别总集合中,将历史疾病信息作 为第二子集存入年龄第一子集中,并将对应的病例号与之标记。
在以上技术方案的基础上,优选的,构建模块包括标准表构架模块,用于 根据血氧饱和度不同的参考范围表与性别总集合建立血氧饱和度标准表,不同 的参考范围表与性别总集合对应。
在以上技术方案的基础上,优选的,匹配模块包括第一匹配模块,用于通 过血氧饱和度标准表根据用户信息标签进行初次匹配,筛选出满足用户信息的 血氧饱和度参考范围以及历史疾病信息。
在以上技术方案的基础上,优选的,匹配模块包括第一匹配模块,用于通 过血氧饱和度标准表根据用户信息标签进行初次匹配,筛选出满足用户信息的 血氧饱和度参考范围以及历史疾病信息。
更进一步优选的,所述基于血氧饱和度的疾病信息匹配设备包括:
采集单元,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧饱和度数据进 行预处理,获取待匹配血氧饱和度;
构建单元,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,根据 该血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;
匹配单元,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并获 取对应的匹配结果。
本发明的一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统相对于现有技术具有以 下有益效果:
(1)通过对血氧饱和度数据划分为不同的子集,每个子集存放对应的数据, 通过对子集进行递进匹配,能够极大减少电脑在同一时间处理数据的量,避免 电脑出现卡顿现象;
(2)通过对初始血氧饱和度数据添加用户信息标签,能够更好对数据进行区 分,提高系统的整体匹配效率,同时减少数据处理量,提高数据处理速度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述 中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付 出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统第一实施例的结构框图;
图2为本发明基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统的第二实施例结构框图;
图3为本发明基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统的第三实施例结构框图;
图4为本发明基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统的第四实施例结构框图;
图5为本发明基于血氧饱和度的疾病信息匹配设备结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式,对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、 完整地描述,显然,所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式,而不是 全部的实施方式。基于本发明中的实施方式,本领域普通技术人员在没有做出 创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,图1为本发明基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统第一实施 例的结构框图。其中,所述基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统包括:采集模 块10、构建模块20、匹配模块30。
采集模块10,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧饱和度数据 进行预处理,获取待匹配血氧饱和度;
构建模块20,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,根 据该血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;
匹配模块30,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并获取对应的匹配结果。
进一步地,如图2所示,基于上述各实施例提出本发明基于血氧饱和度的 疾病信息匹配系统的第二实施例结构框图,在本实施例中,采集模块10还包 括:
采集模块包括预处理模块101,用于采集初始血氧饱和度数据,并添加用户 信息标签,所述用户信息标签包括:性别以及年龄,对初始血氧饱和度数据完 整性进行验证,筛选出通过验证的初始血氧饱和度数据作为待匹配血氧饱和度, 并标记对应的用户信息标签。
应当理解的是,本实施例中,系统会采集初始血氧饱和度数据,并添加用 户信息标签,所述用户信息标签包括:性别以及年龄,同时,为了保证数据的 有效性,提高整个系统的运算速度,系统会对初始血氧饱和度数据完整性进行 验证,同时筛选出通过验证的初始血氧饱和度数据作为待匹配血氧饱和度,并 标记对应的用户信息标签。
进一步地,如图3所示,基于上述各实施例提出本发明基于血氧饱和度的 疾病信息匹配系统的第三实施例结构框图,在本实施例中,构建模块20还包 括:
数据整理模块201,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信 息,提取病例号数据库,所述历史用户信息包括:性别、年龄、历史疾病信息 以及对应的病例号,并根据病例号数据库对病例号进行检索,当成功检索时, 保留该病例号对应的历史用户信息。
分类模块202,用于根据血氧饱和度参考范围建立不同的参考范围表,根据 历史用户信息建立信息集合,将性别作为总集合,年龄作为第一子集存入性别 总集合中,将历史疾病信息作为第二子集存入年龄第一子集中,并将对应的病 例号与之标记。
标准表构架模块203,用于根据血氧饱和度不同的参考范围表与性别总集 合建立血氧饱和度标准表,不同的参考范围表与性别总集合对应。
应当理解的是,系统会获取血氧饱和度正常、偏高和偏低参考范围数据, 并建立数据值区间判断模型。正常人体的动脉血的血氧饱和度为98%,静脉血 为75%。动脉血氧饱和度正常值在80-100%mmHg,如果低于80%mmHg称为低 氧血症,低于60%mmHg称为Ⅰ型呼吸衰竭,大于100%mmHg提示氧中毒的可 能。总之,血氧饱和度的正常值有波动范围,在80-100%mmHg之间能满足人 体各项机能的需要;如果严重缺氧、Ⅰ型呼吸衰竭会导致生命危险,必须给予 尽快的高浓度吸氧。
应当理解的是,然后系统会根据血氧饱和度参考范围建立不同的参考范围 表,根据历史用户信息建立信息集合,将性别作为总集合,年龄作为第一子集 存入性别总集合中,将历史疾病信息作为第二子集存入年龄第一子集中,并将 对应的病例号与之标记,最后根据血氧饱和度不同的参考范围表与性别总集合 建立血氧饱和度标准表,不同的参考范围表与性别总集合对应。
进一步地,如图4所示,基于上述各实施例提出本发明基于血氧饱和度的 疾病信息匹配系统的第四实施例结构框图,在本实施例中,匹配模块30包括:
第一匹配模块301,用于通过血氧饱和度标准表根据用户信息标签进行初 次匹配,筛选出满足用户信息的血氧饱和度参考范围以及历史疾病信息。
第二匹配模块302,用于根据待匹配血氧饱和度与筛选出的满足用户信息 的血氧饱和度参考范围进行匹配,根据匹配结果,从血氧饱和度标准表中标记 对应的历史用户信息。
应当理解的是,系统会通过血氧饱和度标准表根据用户信息标签进行初次 匹配,筛选出满足用户信息的血氧饱和度参考范围以及历史疾病信息,这一步 是为了减少系统的工作数据量,防止电脑一时间处理数据过多导致卡死。
应当理解的是,最后系统会根据待匹配血氧饱和度与筛选出的满足用户信 息的血氧饱和度参考范围进行匹配,根据匹配结果,从血氧饱和度标准表中标 记对应的历史用户信息,以此完成数据信息之间的匹配过程。
需要说明的是,以上仅为举例说明,并不对本申请的技术方案构成任何限 定。
通过上述描述不难发现,本实施例提出了一种基于血氧饱和度的疾病信息 匹配系统,包括:采集模块,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧 饱和度数据进行预处理,获取待匹配血氧饱和度;构建模块,用于获取血氧饱 和度参考范围以及对应的历史用户信息,根据该血氧饱和度参考范围以及对应 的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;匹配模块,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并获取对应的匹配结果。本实施例通过对初始 血氧饱和度数据进行预处理,能够提前对数据进行预处理,使数据满足后期处 理的要求,通过将数据划分为多个子集,进行多次匹配,能够有效保护数据,减少信息匹配时需要计算的数据量,降低电脑负担,避免电脑卡顿。
此外,本发明实施例还提出一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配设备。如 图5所示,该基于血氧饱和度的疾病信息匹配设备包括:采集单元10、构建单 元20、匹配单元30。
采集单元10,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧饱和度数据 进行预处理,获取待匹配血氧饱和度;
构建单元20,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,根 据该血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;
匹配单元30,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并 获取对应的匹配结果。
此外,需要说明的是,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,并不对 本发明的保护范围构成限定,在实际应用中,本领域的技术人员可以根据实际 的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的,此处不做限 制。
另外,未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明任意实施例所 提供的基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统,此处不再赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已,并不用以限制本发明,凡在本 发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本 发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统,其特征在于,所述基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统包括:
采集模块,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧饱和度数据进行预处理,获取待匹配血氧饱和度;
其中,采集模块包括预处理模块,用于采集初始血氧饱和度数据,并添加用户信息标签,所述用户信息标签包括:性别以及年龄,对初始血氧饱和度数据完整性进行验证,筛选出通过验证的初始血氧饱和度数据作为待匹配血氧饱和度,并标记对应的用户信息标签;
构建模块,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,根据该血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;
构建模块包括数据整理模块,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,提取病例号数据库,所述历史用户信息包括:性别、年龄、历史疾病信息以及对应的病例号,并根据病例号数据库对病例号进行检索,当成功检索时,保留该病例号对应的历史用户信息;
构建模块包括分类模块,用于根据血氧饱和度参考范围建立不同的参考范围表,根据历史用户信息建立信息集合,将性别作为总集合,年龄作为第一子集存入性别总集合中,将历史疾病信息作为第二子集存入年龄第一子集中,并将对应的病例号与之标记;
构建模块包括标准表构架模块,用于根据血氧饱和度不同的参考范围表与性别总集合建立血氧饱和度标准表,不同的参考范围表与性别总集合对应;
匹配模块,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并获取对应的匹配结果;
匹配模块包括第一匹配模块,用于通过血氧饱和度标准表根据用户信息标签进行初次匹配,筛选出满足用户信息的血氧饱和度参考范围以及历史疾病信息;
匹配模块包括第二匹配模块,用于根据待匹配血氧饱和度与筛选出的满足用户信息的血氧饱和度参考范围进行匹配,根据匹配结果,从血氧饱和度标准表中标记对应的历史用户信息。
2.一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配设备,其特征在于,所述基于血氧饱和度的疾病信息匹配设备包括:
采集单元,用于采集初始血氧饱和度数据,并对该初始血氧饱和度数据进行预处理,获取待匹配血氧饱和度;
其中,采集模块包括预处理模块,用于采集初始血氧饱和度数据,并添加用户信息标签,所述用户信息标签包括:性别以及年龄,对初始血氧饱和度数据完整性进行验证,筛选出通过验证的初始血氧饱和度数据作为待匹配血氧饱和度,并标记对应的用户信息标签;
构建单元,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,根据该血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息建立血氧饱和度标准表;
构建模块包括数据整理模块,用于获取血氧饱和度参考范围以及对应的历史用户信息,提取病例号数据库,所述历史用户信息包括:性别、年龄、历史疾病信息以及对应的病例号,并根据病例号数据库对病例号进行检索,当成功检索时,保留该病例号对应的历史用户信息;
构建模块包括分类模块,用于根据血氧饱和度参考范围建立不同的参考范围表,根据历史用户信息建立信息集合,将性别作为总集合,年龄作为第一子集存入性别总集合中,将历史疾病信息作为第二子集存入年龄第一子集中,并将对应的病例号与之标记;
构建模块包括标准表构架模块,用于根据血氧饱和度不同的参考范围表与性别总集合建立血氧饱和度标准表,不同的参考范围表与性别总集合对应;
匹配单元,用于将待匹配血氧饱和度与血氧饱和度标准表进行匹配,并获取对应的匹配结果;
匹配模块包括第一匹配模块,用于通过血氧饱和度标准表根据用户信息标签进行初次匹配,筛选出满足用户信息的血氧饱和度参考范围以及历史疾病信息;
匹配模块包括第二匹配模块,用于根据待匹配血氧饱和度与筛选出的满足用户信息的血氧饱和度参考范围进行匹配,根据匹配结果,从血氧饱和度标准表中标记对应的历史用户信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011123997.1A CN112259244B (zh) | 2020-10-20 | 2020-10-20 | 一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011123997.1A CN112259244B (zh) | 2020-10-20 | 2020-10-20 | 一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112259244A CN112259244A (zh) | 2021-01-22 |
CN112259244B true CN112259244B (zh) | 2024-04-30 |
Family
ID=74244177
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011123997.1A Active CN112259244B (zh) | 2020-10-20 | 2020-10-20 | 一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112259244B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116807467B (zh) * | 2023-07-12 | 2024-05-14 | 徐州市永康电子科技有限公司 | 基于指夹式脉搏血氧仪的血氧饱和度监测预警系统及方法 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101658424A (zh) * | 2009-06-19 | 2010-03-03 | 中卫莱康科技发展(北京)有限公司 | 一种移动通讯终端及远程血氧监护系统 |
WO2010083766A1 (zh) * | 2009-01-23 | 2010-07-29 | 理康互联科技(北京)有限公司 | 健康信息系统、方法及对应装置、设备及试剂载体 |
CN105536207A (zh) * | 2015-09-28 | 2016-05-04 | 首都医科大学宣武医院 | 一种基于高低氧联合的预适应训练方法 |
CN105534491A (zh) * | 2015-09-28 | 2016-05-04 | 首都医科大学宣武医院 | 一种基于高低氧联合的预适应训练系统 |
CN105912881A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-08-31 | 华南师范大学 | 基于大数据知识库的个性化治疗方案推荐系统 |
CN106021960A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-10-12 | 山东诺安诺泰信息系统有限公司 | 一种健康管理方法 |
CN105996987A (zh) * | 2016-04-26 | 2016-10-12 | 广东小天才科技有限公司 | 一种基于可穿戴设备的生理数据监测方法和系统 |
CN106295186A (zh) * | 2016-08-11 | 2017-01-04 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种基于智能推理的辅助疾病诊断的方法与系统 |
CN107330241A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-11-07 | 江苏八道信息科技有限公司 | 一种心血管疾病预警系统 |
WO2019088459A1 (ko) * | 2017-11-01 | 2019-05-09 | 주식회사 원소프트다임 | 헬스 케어 디바이스 및 이를 이용한 헬스 케어 시스템 |
CN109949941A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-28 | 南方医科大学顺德医院(佛山市顺德区第一人民医院) | 基于大数据精准医疗的心血管疾病风险监控系统 |
CN110602982A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-12-20 | 高驰运动科技(深圳)有限公司 | 高原风险预警方法及设备、电子设备、以及计算机可读存储介质 |
CN110742595A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-04 | 中润普达(十堰)大数据中心有限公司 | 基于认知云系统的异常血压监护系统 |
CN111710411A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-25 | 中润普达(十堰)大数据中心有限公司 | 一种基于血脂检查指标智能推测疾病系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180358113A1 (en) * | 2015-11-24 | 2018-12-13 | Koninklijke Philips N.V. | Two-factor authentication in a pulse oximetry system |
-
2020
- 2020-10-20 CN CN202011123997.1A patent/CN112259244B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010083766A1 (zh) * | 2009-01-23 | 2010-07-29 | 理康互联科技(北京)有限公司 | 健康信息系统、方法及对应装置、设备及试剂载体 |
CN101658424A (zh) * | 2009-06-19 | 2010-03-03 | 中卫莱康科技发展(北京)有限公司 | 一种移动通讯终端及远程血氧监护系统 |
CN105536207A (zh) * | 2015-09-28 | 2016-05-04 | 首都医科大学宣武医院 | 一种基于高低氧联合的预适应训练方法 |
CN105534491A (zh) * | 2015-09-28 | 2016-05-04 | 首都医科大学宣武医院 | 一种基于高低氧联合的预适应训练系统 |
CN105996987A (zh) * | 2016-04-26 | 2016-10-12 | 广东小天才科技有限公司 | 一种基于可穿戴设备的生理数据监测方法和系统 |
CN105912881A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-08-31 | 华南师范大学 | 基于大数据知识库的个性化治疗方案推荐系统 |
CN106021960A (zh) * | 2016-06-16 | 2016-10-12 | 山东诺安诺泰信息系统有限公司 | 一种健康管理方法 |
CN106295186A (zh) * | 2016-08-11 | 2017-01-04 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种基于智能推理的辅助疾病诊断的方法与系统 |
CN107330241A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-11-07 | 江苏八道信息科技有限公司 | 一种心血管疾病预警系统 |
WO2019088459A1 (ko) * | 2017-11-01 | 2019-05-09 | 주식회사 원소프트다임 | 헬스 케어 디바이스 및 이를 이용한 헬스 케어 시스템 |
CN110602982A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-12-20 | 高驰运动科技(深圳)有限公司 | 高原风险预警方法及设备、电子设备、以及计算机可读存储介质 |
CN109949941A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-28 | 南方医科大学顺德医院(佛山市顺德区第一人民医院) | 基于大数据精准医疗的心血管疾病风险监控系统 |
CN110742595A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-04 | 中润普达(十堰)大数据中心有限公司 | 基于认知云系统的异常血压监护系统 |
CN111710411A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-25 | 中润普达(十堰)大数据中心有限公司 | 一种基于血脂检查指标智能推测疾病系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Stability Evaluation of a Tissue Oxygen Saturation Measurement System;Esuabom Dijemeni等;2014 International Conference on Applied Electronics;20150119;第67-70页 * |
化验单管理及疾病筛查系统的设计与实现;邬少飞;肖锐;汪慧;李挺;朱俊明;张泽;;信息技术与信息化;20180925(09);第49-51页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112259244A (zh) | 2021-01-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104915561B (zh) | 疾病特征智能匹配方法 | |
CN108053838A (zh) | 结合音频分析和视频分析的欺诈识别方法、装置及存储介质 | |
CN105844612A (zh) | 用于分析生物生理周期性数据的装置和方法 | |
CN104970789A (zh) | 心电图分类方法及系统 | |
CN109524073A (zh) | 一种医院检查报告自动解读方法、系统及设备 | |
CN101773394A (zh) | 身份识别方法及应用该方法的身份识别系统 | |
CN109009102B (zh) | 一种基于脑电图深度学习的辅助诊断方法及系统 | |
CN106725376B (zh) | 体征信号检测方法及装置 | |
CN109645989A (zh) | 一种麻醉深度估计方法及系统 | |
CN113069080A (zh) | 一种基于人工智能的困难气道评估方法及装置 | |
CN104799865B (zh) | 指纹识别系统 | |
Hever et al. | Machine learning applied to multi-sensor information to reduce false alarm rate in the ICU | |
CN106446765A (zh) | 一种基于多维生理大数据深度学习的健康状态评价系统 | |
CN112259244B (zh) | 一种基于血氧饱和度的疾病信息匹配系统 | |
CN107374646A (zh) | 基于近红外技术的血糖检测装置及方法、电子装置 | |
CN108836269A (zh) | 一种融合心率呼吸体动的自动睡眠分期方法 | |
CN107945804A (zh) | 基于语音识别的任务管理与量具数据提取系统及其方法 | |
CN108511064A (zh) | 基于深度学习自动分析人体健康数据的系统 | |
CN108877924A (zh) | 一种哮喘概率的确定方法及装置 | |
CN110491519A (zh) | 一种医学数据的检验方法 | |
CN113576472A (zh) | 一种基于全卷积神经网络的血氧信号分割方法 | |
CN109598275A (zh) | 特征选择装置、方法及电子设备 | |
CN116631558B (zh) | 一种基于互联网的医学检测项目的构建方法 | |
CN111062345B (zh) | 静脉识别模型的训练方法、装置和静脉图像识别装置 | |
CN112835893A (zh) | 一种基于聚类的医保欺诈行为的检测方法及系统 |
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 |