CN116013031A - 一种服务于老年人的智慧看护系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种服务于老年人的智慧看护系统，包括有IOT设备模块、IOP物联网模块、消息服务系统、大数据模块、算法模块和数据存储模块。本发明平台集成整合了各类智能监测设备，如智能床垫、监控摄像头、水浸探测器、烟雾探测器、智能手环等，将设备安装部署到老人家中或病房中，通过智能设备对老人生理特征数据，如血压、血氧、睡眠质量、定位、呼吸率、心率等，进行全方位全天候监控，能及时了解老人身体状态和处理老人特殊情况，如老人心率异常告警，系统自动监测出异常事件，并根据相关智能算法加强事件处理的准确度，同时根据已有数据及适配算法计算出最适合上门救助的人员，保障老人在最短时间内得到合理的救助。

Description

一种服务于老年人的智慧看护系统

技术领域

本发明属于居家养老照护技术领域，特别是涉及一种服务于老年人的智慧看护系统。

背景技术

目前国内主要的养老院看护系统包含养老机构运营管理体系、生命体征监测体系、紧急报警体系等，这种养老方式结合了当代物联网技术，不再是传统的养老，为老人的身体健康、心理健康做到了充分的保障，使子女更加放心，使老人能够安享晚年，此类系统多包含紧急呼叫、异常报警、离床报警、远程查看、历史数据查看及系统管理等主要功能；

现有IOT系统在居家照护领域的主要应用是，将各种监测设备进行简单的功能整合，属于被动接收设备告警信息，并进行人工确认告警情况及是否需要上门救助，这一过程有比较长的空档期，当有大量被照护人出现告警时，监管人员可能无法及时处理告警情况，导致老人因没有得到及时救助而产生不可挽回的事故。

发明内容

本发明提供了一种服务于老年人的智慧看护系统，解决了以上问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明的一种服务于老年人的智慧看护系统，包括有IOT设备模块、IOP物联网模块、消息服务系统、大数据模块、算法模块和数据存储模块，所述IOT设备模块包括有床垫、摄像头、烟雾探测器、水浸探测器和燃气探测器；

所述IOT物联网模块为设备数据接收存储模块；

所述消息服务系统为数据中转和本地简单处理的模块；

所述大数据模块用于对设备数据进行算法分析统计，提取数据特征模型；

所述算法模块结合各类设备采集的数据。

进一步的，所述IOT设备模块用于采集用户体征数据，睡眠数据，环境风险数据。

进一步的，所述IOT物联网模块用于设备实时采集数据，数据量比较大，数据需要存在在IOT物联网服务中，减少本地服务器的压力。

进一步的，所述消息服务系统用于对设备数据进行初步解析，关键数据存储在本地服务器，用于数据分析整合。

进一步的，所述大数据模块结合算法分析模块进行相关模型的训练，基于模型比对分析用户非告警时的身体状态及用户居住环境信息。

进一步的，所述算法模块根据设备种类分析当前设备所监测的对象信息，并进行警情预测及提醒。

进一步的，所述数据存储模块用于存储设备采集的原始数据及解析处理后的基本数据。

本发明相对于现有技术包括有以下有益效果：

本发明平台集成整合了各类智能监测设备，如智能床垫、监控摄像头、水浸探测器、烟雾探测器、智能手环等，将设备安装部署到老人家中或病房中，通过智能设备对老人生理特征数据，如血压、血氧、睡眠质量、定位、呼吸率、心率等，进行全方位全天候监控，能及时了解老人身体状态和处理老人特殊情况，如老人心率异常告警，系统自动监测出异常事件，并根据相关智能算法加强事件处理的准确度，同时根据已有数据及适配算法计算出最适合上门救助的人员，保障老人在最短时间内得到合理的救助。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明的一种服务于老年人的智慧看护系统示意图；

图2为本发明的智慧看护平台流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明的一种服务于老年人的智慧看护系统，包括有IOT设备模块、IOP物联网模块、消息服务系统、大数据模块、算法模块和数据存储模块，所述IOT设备模块包括有床垫、摄像头、烟雾探测器、水浸探测器和燃气探测器；

所述IOT物联网模块为设备数据接收存储模块；

所述消息服务系统为数据中转和本地简单处理的模块；

所述大数据模块用于对设备数据进行算法分析统计，提取数据特征模型；

所述算法模块结合各类设备采集的数据；

目前国内主要有阿里、腾讯、百度、小米、华为等几家头部公司在IOT领域占据重要地位，主要运用在智能家居、AI语音、消费、教育、政务、工业、医疗等多个领域，但针对居家养老智慧看护方面的应用尚处于起步阶段；

主要的养老院看护系统包含养老机构运营管理体系、生命体征监测体系、紧急报警体系等，这种养老方式结合了当代物联网技术，不再是传统的养老，为老人的身体健康、心理健康做到了充分的保障，使子女更加放心,使老人能够安享晚年，此类系统多包含紧急呼叫、异常报警、离床报警、远程查看、历史数据查看及系统管理等主要功能；

现有IOT系统在居家照护领域的主要应用是将各种监测设备进行简单的功能整合，属于被动接收设备告警信息，并进行人工确认告警情况及是否需要上门救助，这一过程有比较长的空档期，当有大量被照护人出现告警时，监管人员可能无法及时处理告警情况，导致老人因没有得到及时救助而产生不可挽回的事故；

现有IOT照护平台基本都是一个人负责监管一批被照护人，可能存在监管不到位和出现风险无法及时排除的情况，所有告警都由监管人员人工处理，监管人员从发现告警到确认告警及确认是否报警及提供上门救助服务，这个过程需要花费一定的时间，在这段时间内如果存在其他老人的紧急报警，便无法得到及时处理；

现有IOT照护平台仅仅是对设备告警信息的简单处理及展示，没有对告警信息进行智能分级，多以人工主动确认哪个告警优先处理，并没有对告警信息的智能处理；

现有IOT照护平台均通过人工判定的方式确定老人是否需要进行上门救助，且上门救助人员需要监管人员主动联系并进行相应安排，如果救助人员当时正在进行其他救助，便无法及时响应。

本发明主要整合各类IOT智能监测设备，对设备进行统一管理维护，并对设备监测结果进行整合展示，管理员通过智慧大屏对老人实时状态进行监控，及时发现问题，及时处理；

平台集成大数据分析及人工智能等技术智能分析整合告警信息，并对告警信息进行分级，对高风险告警进行重点标注，当出现高风险告警时，平台会自动触发监控分析，分析告警出现前5分钟及告警出现后5分钟之间摄像头采集的视频数据，根据算法分析此段时间内老人存在的风险信息，并反馈给平台供监管人员参考；

通过对老人信息、居住环境信息、告警信息、护理员信息等关键信息的分析，当平台接收到设备告警时，平台根据算法分析结果自动生成处理方案，当需要上门服务时则会依据分析结果指定最适配的护理员进行上门救助。

如图2所示，将IOT智能设备安装到老人家里，将设备维护进智慧看护平台，并与老人建立绑定关系，设备实时采集数据推送至IOT云平台，消息服务中心订阅消息并进行初步处理，并将处理后的设备数据推送至智慧看护平台和数据分析平台，看护平台根据设备数据更新相关设备状态，数据分析平台对设备数据进行整合分析，大数据分析平台和算法分析平台对设备数据进行整合分析，大屏监管人员根据智慧看护平台设备反馈的告警信息进行相关警情确认，并根据实际情况确认是否需要进一步提供相关救助，当确认需要进行救助时，首先拨打120并通知老人监护人员，同时系统根据一定的算法匹配距离老人最近的高技能的护理员上门救助。

自动生成告警处理方案算法：

平台接口告警信息之后，会根据老人的历史记录及相关健康档案和监测数据，结合实际告警信息内容运用决策树的特征选择算法进行处理方案生成，并供监管人员参考；

健康档案是对老人历史数据的大数据分析结果生成的记录，是对老人整体数据的整合分析结果；

首先，我们引入决策树：

设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为

P(X＝x_i)＝p_i,i＝1,2,...,n

则随机变量X的熵定义为

设有随机变量(X,Y)，其联合概率分布为P(X＝x_i,Y＝y_i)＝p_ij,i＝1,2,...,n；j＝1,2,...,m；

条件熵

这里p_i＝P(X＝x_i),i＝1,2,...,n；

特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)，定义为集合D的经验熵H(D)与特征A在给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差，即g(D,A)＝H(D)-H(D|A)；

特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)，定义为集合D的经验熵H(D)与特征A在给定条件下D的经验条件熵H(D|A)之差，即g(D,A)＝H(D)-H(D|A)；

从上述公式易得，信息增益表示得知特征A的信息而使得数据集D的信息不确定性减少的程度。该信息增益越大，代表特征的加入使得信息不确定性减少的程度越大，特征的有效性越高；

根据信息增益准则的特征选择方法：对训练数据集(或子集)D，计算其每个特征的信息增益，并比较他们的大小，选择信息增益最大的特征；

计算数据集D的经验熵H(D)：

由熵定义的

其中p_k为数据取第k个分类的概率，即

带入公式得

计算特征A对数据集合的条件熵H(D|A)：

由条件熵的定义

其中p_i指特征A取第i个子集的概率，即

那么

而H(D|A＝x_i)是指在特征A在取第i个子集的条件下，数据集D的条件熵，实际上，特征A在取第i个子集的时，取值全部落在数据子集D_i中，所以

其中p_ik为属于数据子集D_i且分类为C_k的概率，所以

故此，

计算信息增益：

信息增益g(D,A)＝H(D)-H(D|A)。

匹配出最适合上门救护的护理员算法：

出现异常告警后，通过相关算法判定附近最适合进行上门救助的护理员，考虑距离、护理员相关救助能力、护理员目前的状态，如是否在服务等、服务的重要性；

在本项目中采用分级匹配护理员规则，对于不同设备不同情形的告警，会有不同的告警等级：紧急、较紧急、一般、不紧急四个等级，每当产生一个告警后，会依据其相应的告警等级将其加入到对应的待处理队列中，目前有4个告警等级，所以相应的有4个待处理队列，这四个待处理队列消费速率不一样，消费速率比例如下，v(紧急):v(较紧急):v(一般):v(不紧急)＝8:4:2:1；

对于匹配的护理员也有多维度的评价：距离、护理员评级、护理员工龄、护理员好评度等，距离为高德地图上护理员到告警设备的路程距离，护理员评级是公司个每位护理员评定的等级，护理员工龄是护理员从事护理工作年限，护理员好评度是每次护理员服务完成后客户对护理员的打分，每个纬度都有一个权重因子；

当有一个待处理告警到达智慧看护系统后，依据告警地点，搜寻附近2公里内的空闲的护理员，对搜寻到的若干护理员的四个纬度的数据进行归一化处理，然后结合权重因子得到该名护理员的匹配度，方法如下，然后从这些护理员中寻找匹配度最高的护理员即为处理该告警的护理员；

其中x_i为第i项影响因素归一化后的值，w_i为第i项影响因素的权重，该权重依据大数据和业务需求给出，且满足

P为计算得到的某个护理员对某个匹配度；

若2公里内没有护理员，则成倍扩大搜索范围；

整体而言，依据告警等级不同，控制不同的消费速率，优先处理等级高的告警，而对于单个的待处理的告警，则使用局部“贪心”算法，为之匹配最优的护理员。

其中，所述IOT设备模块用于采集用户体征数据，睡眠数据，环境风险数据。

其中，所述IOT物联网模块用于设备实时采集数据，数据量比较大，数据需要存在在IOT物联网服务中，减少本地服务器的压力。

其中，所述消息服务系统用于对设备数据进行初步解析，关键数据存储在本地服务器，用于数据分析整合。

其中，所述大数据模块结合算法分析模块进行相关模型的训练，基于模型比对分析用户非告警时的身体状态及用户居住环境信息。

其中，所述算法模块根据设备种类分析当前设备所监测的对象信息，并进行警情预测及提醒。

其中，所述数据存储模块用于存储设备采集的原始数据及解析处理后的基本数据。

有益效果：

集中管理用户及设备信息有利于监管人员及时发现告警信息，集中式管理有利于对监管对象进行统一维护，需要能够高效、快速地从大量数据中发现问题，尽可能保证时效性，在同时产生大量告警的情况下，需要有一定的降噪机制，避免海量通知，能够根据告警信息灵活地决定如何发送通知。例如不同服务的告警发送给不同的人，或者不同严重度的告警使用不同的方式来通知，能够支持丰富的通知渠道和通知内容，从而便于快速触达，并且能够提供充足的上下文信息，方便快速查看和发现问题，出现事件后，通过相关算法系统自动计算出合适的处置方式给管理人员进行参考，提高了事件处理的准确度，出现事件后，系统匹配出最适合上门救助的护理员，使得老人可以最快速度被救助，提高老人的人身安全。

本方法覆盖了建筑行业供应商企业常见的信息维度，通过灵活调整参数可以适用于综合性与个性的多种业务应用场景，拥有极强的泛化能力。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种服务于老年人的智慧看护系统，包括有IOT设备模块、IOP物联网模块、消息服务系统、大数据模块、算法模块和数据存储模块，其特征在于，所述IOT设备模块包括有床垫、摄像头、烟雾探测器、水浸探测器和燃气探测器；

所述IOT物联网模块为设备数据接收存储模块；

所述消息服务系统为数据中转和本地简单处理的模块；

所述大数据模块用于对设备数据进行算法分析统计，提取数据特征模型；

所述算法模块结合各类设备采集的数据。

2.根据权利要求1所述的一种服务于老年人的智慧看护系统，其特征在于，所述IOT设备模块用于采集用户体征数据，睡眠数据，环境风险数据。

3.根据权利要求1所述的一种服务于老年人的智慧看护系统，其特征在于，所述IOT物联网模块用于设备实时采集数据，数据量比较大，数据需要存在在IOT物联网服务中，减少本地服务器的压力。

4.根据权利要求1所述的一种服务于老年人的智慧看护系统，其特征在于，所述消息服务系统用于对设备数据进行初步解析，关键数据存储在本地服务器，用于数据分析整合。

5.根据权利要求1所述的一种服务于老年人的智慧看护系统，其特征在于，所述大数据模块结合算法分析模块进行相关模型的训练，基于模型比对分析用户非告警时的身体状态及用户居住环境信息。

6.根据权利要求1所述的一种服务于老年人的智慧看护系统，其特征在于，所述算法模块根据设备种类分析当前设备所监测的对象信息，并进行警情预测及提醒。

7.根据权利要求1所述的一种服务于老年人的智慧看护系统，其特征在于，所述数据存储模块用于存储设备采集的原始数据及解析处理后的基本数据。

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