CN116509350A - 一种基于智能手环的医疗监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于智能手环的医疗监控系统，涉及医疗监控技术领域，该系统能够将智能手环终端配置到对应的患者身上，并获取其病史信息和习惯特征。这样可以实现对每个患者的个性化监控和管理；服务中心利用存储的患者病史信息和习惯特征，进行针对性的分析和计算。通过分析，系统能够获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx，这些参数能更准确地适应患者的生理状况和习惯特征；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q并触发预警时，智能手环终端内的微型摄像头会被启动，识别患者的面容特征，并将其与第一习惯系数xgx相关联，通过计算异常度Yc，系统可以更准确地判断患者的异常情况，并根据预设阈值发送加强警报信息。
Description
技术领域
本发明涉及医疗监控技术领域，具体为一种基于智能手环的医疗监控系统。
背景技术
智能手环可以监测用户的生理指标，如心率、血压、睡眠质量、步数等。这些数据可以帮助用户了解自己的健康状况，并提供实时的健康反馈。智能手环可以用于对医疗患者进行监控，尤其是出院的一些慢性病人群，对于患有慢性疾病的人群，智能手环可以帮助监测和管理疾病。例如，对于糖尿病患者，智能手环可以监测血糖水平，并提供警报和建议，以便及时采取控制措施。
现有的医疗监控系统，在配置智能手环的情况下，无法做到个性化针对患者进行监控管理，只是简单设置一个标准的阈值，例如心率阈值、血压阈值和监测运动量，但是对于一些患者在医院外，例如家庭场景、户外场景，无法匹配病史等信息，无法做到针对性的进行监控管理，导致阈值会有偏差，如果病人病史严重的话，可能在阈值内的生理监测信息也会有偏差，导致不能及时预警和方案处理。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于智能手环的医疗监控系统，通过预输入患者的个人信息和面容特征识别，系统能够将智能手环终端配置到对应的患者身上，并获取其病史信息和习惯特征。这样可以实现对每个患者的个性化监控和管理；服务中心利用存储的患者病史信息和习惯特征，进行针对性的分析和计算。通过分析，系统能够获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx，这些参数能更准确地适应患者的生理状况和习惯特征；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q并触发预警时，智能手环终端内的微型摄像头会被启动，识别患者的面容特征，并将其与第一习惯系数xgx相关联，通过计算异常度Yc，系统可以更准确地判断患者的异常情况，并根据预设阈值发送加强警报信息。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于智能手环的医疗监控系统，生理监测模块的用以实现管理监控的服务中心，所述生理监测模块包括佩戴在患者身上的智能手环终端，且智能手环终端与服务中心通过无线收发器传输数据；
所述智能手环终端与患者进行配置的方法为：在患者就诊时，预输入患者的个人信息，配置与患者对应的智能手环终端，并扫描患者的面容视频，识别面容特征后，连同手环编码输入服务中心中，进行存储，并通过医疗系统智能调取该患者的病史信息和习惯特征，存储在手环编码类目中；
所述服务中心在获取该患者的病史信息和习惯特征后进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx并发送至智能手环终端内；
智能手环终端内置传感器组和微型摄像头，所述传感器组用于实时监测患者的生理监测信息；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q时，智能手环终端及时发出预警信息至服务中心，并开启智能手环终端内微型摄像头，识别患者的面容特征，并与第一习惯系数xgx进行相关联，计算获取异常度Yc，当异常度Yc高于预设阈值，及发送加强警报信息，并联通医疗系统进行紧急救护方案。
优选的，所述生理监测信息包括温度、呼吸率、步数、心率、睡眠时长、血压和血氧饱和度。
优选的，所述服务中心包括个人信息模块、面容识别模块、数据存储模块和调取模块；
所述个人信息模块用于预输入患者的个人信息，包括姓名、年龄、性别和联系方式；
所述面容识别模块，通过智能手环终端内置的微型摄像头，扫描和识别患者的面容特征；
数据存储模块，将患者的面容特征和手环编码连同个人信息一起输入服务中心进行存储；
调取模块，从大数据或医疗诊疗系统中，匹配患者个人信息，智能调取患者的病史信息和习惯特征，并存储在手环编码类目中。
优选的，所述服务中心还包括分析计算模块，用于根据患者的病史信息进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q；
所述病史信息包括疾病记录、手术历史、药物使用情况和年龄影响范围；
所述第一生理参数阈值Q包括心率阈值Q1和血压阈值Q2；所述心率阈值Q1和血压阈值Q2通过以下公式进行获取：
；
；
式中，T表示年龄；表示患者具体疾病对心率产生的影响值，参考疾病的严重程
度和类型来确定；表示患者习惯特征对心率产生的影响值，Fw1表示最大影响心率范围
区间值；表示患者具体疾病对血压产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；表示患者习惯特征对血压产生的影响值，Fw2表示最大影响血压范围区间值。
优选的，所述第一生理参数阈值Q还包括血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4；所述血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4通过以下公式获取：
；
；
式中，Ty表示年龄对血氧饱和度的影响值；表示患者具体疾病对血氧饱和度产
生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；表示患者习惯特征对血氧饱和度产生
的影响值，包括抽烟、喝酒和喝茶习惯特征对血氧饱和度产生的影响值；Fw3表示最大影响
血氧饱和度范围区间值；MedicationFactor表示药物情况对血氧饱和度的影响值；
Base表示基准值，设置一个常数或根据研究得出的平均值；Fw4表示患者修正最大范围值；T4表示基于年龄的修正值；M表示基于药物情况的修正因素值；BR表示基础呼吸频率阈值，根据相关研究参考范围确定。
优选的，所述第一生理参数阈值Q还包括活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7；所述活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7通过以下公式获取：
；
；
；
式中，B5表示基准活动水平平均值；T5表示为年龄因子，根据年龄的影响调整；T表示年龄；i表示药物因子，考虑药物对活动水平影响值；m5表示患者药物情况参数；
B6表示睡眠时间平均值；T6表示年龄影响睡眠质量浮动值，表示与患者存在的
疾病影响的因素值；表示个人生活习惯和行为导致睡眠时间影响度；
S36.5°C表示人体基准体温，ΔP1表示为根据疾病和习惯特征对体温的影响进行调整，根据已知的疾病情况和习惯特征，设定相应的温度调整；ΔP2表示考虑睡眠质量对体温的影响，根据睡眠质量的评估结果，设定相应的温度调整值；ΔP3表示依据患者年龄对体温影响值，设定相应的温度调整值；K表示根据药物影响体温情况，设定相应的温度调整值。
优选的，所述服务中心还包括习惯分析模块，所述习惯分析模块用于根据患者的习惯特征进行针对性的分析计算，获取第一习惯系数xgx；
所述习惯特征通过手机到的数据进行分析和处理，以提取患者的习惯特征，包括活动模型、睡眠习惯、日常部署和运动时间；
所述第一习惯系数xgx通过以下公式计算获取：
；
式中，AM代表活动模型，根据患者的日常活动模式进行评估和量化获得量化值；包括久坐时间、站立时间、步行时间和运动时间作为活动模型的指标；SH表示睡眠习惯，考虑患者的睡眠质量、睡眠时长、睡眠起床时间因素，量化患者睡眠习惯值；DA表示日常活动水平，包括患者的日常步数、活动强度和运动频率指标；ET表示运动时间，参考患者每天进行运动的时间长度，包括有氧运动、力量训练和休闲运动不同类型的运动时间；w1、w2、w3、w4为相应指标的权重，用于根据实际需求和数据分析结果进行调整和权衡；c表示修正常数。
优选的，所述服务中心还包括对比阈值模块、预警模块和关联模块；
所述对比阈值模块用于当胜利监测信息超过第一生理参数阈值Q时，生成第一预警信息发送至预警模块，预警模块获取第一预警信息并传输至智能手环终端，并触发智能手环终端的微型摄像头进行开启，获取患者的面容影像和患者周围环境特征，并进行识别面容特征和环境识别，并通过关联模块，与第一习惯系数xgx相关联，计算获取异常度Yc；
再次将异常度Yc与预设阈值进行对比，若高于预设阈值，声场加强警报信息，发送至预警模块进行第二次警报预警。
优选的，还包括定位模块和联合处理模块；
所述定位模块用于对智能手环终端进行定位，并根据所述患者周围环境特征进行识别后，获取环境是室内救助环境还是室外救助环境，通过联合处理模块生成处理方案，判断为室内救助环境时，联系患者的紧急联系人，社区、物业联合上门救助处理，判断为室外救助环境时，并联系室外救助环境匹配就近3km以内的医疗中心进行调度派车去救助处理。
优选的，所述服务中心还包括响应时间单元，所述响应时间单元用于在第一预警信息或第二次警报预警发送至智能手环终端和预警模块中，在超过3～5分钟响应还未处理后，划分为优先级进行紧急处理。
（三）有益效果
本发明提供了一种基于智能手环的医疗监控系统。具备以下有益效果：
（1） 该一种基于智能手环的医疗监控系统，通过预输入患者的个人信息和面容特征识别，系统能够将智能手环终端配置到对应的患者身上，并获取其病史信息和习惯特征。这样可以实现对每个患者的个性化监控和管理；服务中心利用存储的患者病史信息和习惯特征，进行针对性的分析和计算。通过分析，系统能够获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx，这些参数能更准确地适应患者的生理状况和习惯特征；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q并触发预警时，智能手环终端内的微型摄像头会被启动，识别患者的面容特征，并将其与第一习惯系数xgx相关联，通过计算异常度Yc，系统可以更准确地判断患者的异常情况，并根据预设阈值发送加强警报信息；
这种基于智能手环的医疗监控系统通过个性化配置、生理监测、面容特征识别和紧急救护方案等功能，可以提供更准确、个性化的监测和管理服务，帮助患者及时预警和处理潜在的健康问题。
（2）基于智能手环的医疗监控系统中的服务中心通过个人信息模块、面容识别模块、数据存储模块和调取模块等功能，可以实现个人信息管理、面容识别与存储以及病史信息和习惯特征的智能调取。这有助于提供个性化的监测和管理服务，为患者提供更准确、全面的健康监护。
（3）该一种基于智能手环的医疗监控系统，通过习惯分析模块，系统可以根据患者的习惯特征计算出第一习惯系数。这样的分析计算有助于了解患者的习惯行为、活动模式、睡眠习惯和运动习惯等方面的特征，为个性化的医疗监测和健康管理提供基础。通过调整不同指标的权重，可以根据患者的具体情况和需求来量化和评估习惯特征，进而提供针对性的建议和指导，有助于改善患者的生活习惯和健康状况。
（4）该一种基于智能手环的医疗监控系统，通过定位模块对智能手环终端进行定位，并根据周围环境特征进行识别，服务中心可以快速判断当前是室内救助环境还是室外救助环境。根据判断结果，联合处理模块能够生成相应的处理方案，提供针对性的救助措施。对于室内救助环境，服务中心能够及时联系患者的紧急联系人，并协调社区和物业等相关方进行上门救助处理，提供迅速的帮助。对于室外救助环境，服务中心将与室外救助环境联系，并调度派车去就近3公里范围内的医疗中心进行救助处理，确保患者能够及时获得专业医疗支持。通过定位和联合处理的综合应用，服务中心能够提供更加精准和迅速的救助服务，有效保障患者的安全和健康。
附图说明
图1为本发明基于智能手环的医疗监控系统框图流程示意图；
图中：10、生理监测模块；11、智能手环终端；12、传感器组；13、微型摄像头；20、服务中心；21、个人信息模块；22、面容识别模块；23、数据存储模块；24、调取模块；25、分析计算模块；26、习惯分析模块；27、对比阈值模块；28、关联模块；29、预警模块；30、定位模块；31、联合处理模块；32、响应时间单元。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
智能手环可以监测用户的生理指标，如心率、血压、睡眠质量、步数等。这些数据可以帮助用户了解自己的健康状况，并提供实时的健康反馈。智能手环可以用于对医疗患者进行监控，尤其是出院的一些慢性病人群，对于患有慢性疾病的人群，智能手环可以帮助监测和管理疾病。例如，对于糖尿病患者，智能手环可以监测血糖水平，并提供警报和建议，以便及时采取控制措施。
现有的医疗监控系统，在配置智能手环的情况下，无法做到个性化针对患者进行监控管理，只是简单设置一个标准的阈值，例如心率阈值、血压阈值和监测运动量，但是对于一些患者在医院外，例如家庭场景、户外场景，无法匹配病史等信息，无法做到针对性的进行监控管理，导致阈值会有偏差，如果病人病史严重的话，可能在阈值内的生理监测信息也会有偏差，导致不能及时预警和方案处理。
实施例1
为实现以上目的，本发明提出一种基于智能手环的医疗监控系统，请参照图1，包括生理监测模块10的用以实现管理监控的服务中心20，所述生理监测模块10包括佩戴在患者身上的智能手环终端11，且智能手环终端11与服务中心20通过无线收发器传输数据；
所述智能手环终端11与患者进行配置的方法为：在患者就诊时，预输入患者的个人信息，配置与患者对应的智能手环终端11，并扫描患者的面容视频，识别面容特征后，连同手环编码输入服务中心20中，进行存储，并通过医疗系统智能调取该患者的病史信息和习惯特征，存储在手环编码类目中；
所述服务中心20在获取该患者的病史信息和习惯特征后进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx并发送至智能手环终端11内；服务中心存储了患者的病史信息和习惯特征，使监控系统能够根据个体差异进行针对性分析和计算。
智能手环终端11内置传感器组12和微型摄像头13，所述传感器组12用于实时监测患者的生理监测信息；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q时，智能手环终端11及时发出预警信息至服务中心20，并开启智能手环终端11内微型摄像头13，识别患者的面容特征，并与第一习惯系数xgx进行相关联，计算获取异常度Yc，当异常度Yc高于预设阈值，及发送加强警报信息，并联通医疗系统进行紧急救护方案。通过开启微型摄像头，促进系统以识别患者的面容特征，并与习惯特征相关联，计算异常度Yc；当异常度Yc超过预设阈值时，系统发送加强警报信息，并与医疗系统联通以提供紧急救护方案。
本实施例中，通过预输入患者的个人信息和面容特征识别，系统能够将智能手环终端配置到对应的患者身上，并获取其病史信息和习惯特征。这样可以实现对每个患者的个性化监控和管理；服务中心利用存储的患者病史信息和习惯特征，进行针对性的分析和计算。通过分析，系统能够获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx，这些参数能更准确地适应患者的生理状况和习惯特征；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q并触发预警时，智能手环终端内的微型摄像头会被启动，识别患者的面容特征，并将其与第一习惯系数xgx相关联，通过计算异常度Yc，系统可以更准确地判断患者的异常情况，并根据预设阈值发送加强警报信息；
这种基于智能手环的医疗监控系统通过个性化配置、生理监测、面容特征识别和紧急救护方案等功能，可以提供更准确、个性化的监测和管理服务，帮助患者及时预警和处理潜在的健康问题。
实施例2，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，具体的，所述生理监测信息包括温度、呼吸率、步数、心率、睡眠时长、血压和血氧饱和度。通过智能手环终端内置的传感器组，系统可以实时监测这些生理指标，提供全面的健康状况评估，结合心率、血压和血氧饱和度等数据，可以获得心血管健康的综合信息。智能手环监测步数和睡眠时长，帮助患者了解自己的活动量和睡眠质量。这有助于促进运动和睡眠的合理管理，改善生活方式，维护健康。
实施例3，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述服务中心20包括个人信息模块21、面容识别模块22、数据存储模块23和调取模块24；
所述个人信息模块21用于预输入患者的个人信息，包括姓名、年龄、性别和联系方式；这有助于建立每个患者的个人档案，方便管理和跟踪患者的健康数据和监测结果；
所述面容识别模块22，通过智能手环终端11内置的微型摄像头13，扫描和识别患者的面容特征；将患者的面容特征和手环编码连同个人信息一起输入数据存储模块23进行存储。这样，系统可以根据面容识别的结果进行个体化的监测和管理。
数据存储模块23，将患者的面容特征和手环编码连同个人信息一起输入服务中心20进行存储；
调取模块24，从大数据或医疗诊疗系统中，匹配患者个人信息，智能调取患者的病史信息和习惯特征，并存储在手环编码类目中。这样，系统可以根据患者的病史和习惯特征进行更准确的分析和计算，实现个体化的监测和管理。
本实施例中，基于智能手环的医疗监控系统中的服务中心20通过个人信息模块、面容识别模块、数据存储模块和调取模块等功能，可以实现个人信息管理、面容识别与存储以及病史信息和习惯特征的智能调取。这有助于提供个性化的监测和管理服务，为患者提供更准确、全面的健康监护。
实施例4，本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述服务中心20还包括分析计算模块25，用于根据患者的病史信息进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q；
所述病史信息包括疾病记录、手术历史、药物使用情况和年龄影响范围；
所述第一生理参数阈值Q包括心率阈值Q1和血压阈值Q2；所述第一生理参数阈值Q包括心率阈值Q1和血压阈值Q2通过以下公式获取：
；
；
式中，T表示年龄；表示患者具体疾病对心率产生的影响值，参考疾病的严重程
度和类型来确定；表示患者习惯特征对心率产生的影响值，Fw1表示最大影响心率范围
区间值；表示患者具体疾病对血压产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；表示患者习惯特征对血压产生的影响值，Fw2表示最大影响血压范围区间值。
本实施例中，分析计算模块25根据患者的病史信息进行针对性的分析计算。根据分析计算的结果，系统可以获取第一生理参数阈值Q。该阈值包括心率阈值Q1和血压阈值Q2。这些阈值是根据患者的病史信息、年龄影响范围以及疾病和习惯特征的影响值来确定的。阈值的计算中考虑了患者的年龄和病史对心率和血压的影响。通过对这些因素进行量化评估。通过个体化的阈值设定，系统可以更精确地监测患者的生理状态并提供个性化的警报和管理；
基于智能手环的医疗监控系统中的服务中心20通过分析计算模块25针对患者的病史信息，获取个体化的第一生理参数阈值Q。这样的设计可以更好地考虑患者的病史和个体差异，提供准确的监测和管理，帮助患者及时发现异常情况并采取相应的措施。
实施例5，本实施例是在实施例4中进行的解释说明，具体的，所述第一生理参数阈值Q还包括血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4；所述血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4通过以下公式进行获得：
；
；
式中，Ty表示年龄对血氧饱和度的影响值；表示患者具体疾病对血氧饱和度产
生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；表示患者习惯特征对血氧饱和度产生
的影响值，包括抽烟、喝酒和喝茶习惯特征对血氧饱和度产生的影响值；Fw3表示最大影响
血氧饱和度范围区间值；MedicationFactor表示药物情况对血氧饱和度的影响值；通过考
虑这些因素，系统可以计算出个体化的血氧饱和度阈值，以更准确地监测和管理患者的血
氧状况。
Base表示基准值，设置一个常数或根据研究得出的平均值；Fw4表示患者修正最大范围值；T4表示基于年龄的修正值；M表示基于药物情况的修正因素值；BR表示基础呼吸频率阈值，根据相关研究参考范围确定；通过综合考虑这些因素，系统可以计算出个体化的呼吸频率阈值，以更准确地监测和管理患者的呼吸状态。
通过血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4，该系统可以提供更全面的生理监测。考虑到患者的年龄、疾病情况、习惯特征和药物使用等因素，系统可以根据个体差异调整阈值，更准确地判断血氧饱和度和呼吸频率的异常情况，并及时发出警报。这有助于及早发现可能存在的健康问题，并采取适当的干预措施，提供更准确的医疗监护和健康管理服务。
实施例6，本实施例是在实施例4中进行的解释说明，具体的，所述第一生理参数阈值Q还包括活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7；所述活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7通过以下公式获得：
；
；
；
式中，B5表示基准活动水平平均值；T5表示为年龄因子，根据年龄的影响调整；T表示年龄；i表示药物因子，考虑药物对活动水平影响值；m5表示患者药物情况参数；通过综合考虑这些因素，系统可以计算出个体化的活动水平阈值，以更准确地监测和管理患者的日常活动情况。
B6表示睡眠时间平均值；T6表示年龄影响睡眠质量浮动值，表示与患者存在的
疾病影响的因素值；表示个人生活习惯和行为导致睡眠时间影响度；通过考虑这些因
素，系统可以计算出个体化的睡眠质量阈值，以更准确地监测和评估患者的睡眠状况。
S36.5°C表示人体基准体温，ΔP1表示为根据疾病和习惯特征对体温的影响进行调整，根据已知的疾病情况和习惯特征，设定相应的温度调整；ΔP2表示考虑睡眠质量对体温的影响，根据睡眠质量的评估结果，设定相应的温度调整值；ΔP3表示依据患者年龄对体温影响值，设定相应的温度调整值；K表示根据药物影响体温情况，设定相应的温度调整值。通过综合考虑这些因素，系统可以计算出个体化的体温阈值，以更准确地监测和管理患者的体温状态。
本实施例中，通过引入活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7，该系统可以提供更全面的生理监测和健康管理。考虑到患者的年龄、药物情况、疾病情况以及个人生活习惯和行为等因素，系统可以根据个体差异调整阈值，更准确地判断患者的活动水平、睡眠质量和体温异常情况。
实施例7，本实施例是在实施例4中进行的解释说明，具体的，所述服务中心20还包括习惯分析模块26，所述习惯分析模块26用于根据患者的习惯特征进行针对性的分析计算，获取第一习惯系数xgx；
所述习惯特征通过手机到的数据进行分析和处理，以提取患者的习惯特征，包括活动模型、睡眠习惯、日常部署和运动时间；
所述第一习惯系数xgx通过以下公式计算获取：
；
式中，AM代表活动模型，根据患者的日常活动模式进行评估和量化获得量化值；包括久坐时间、站立时间、步行时间和运动时间作为活动模型的指标；SH表示睡眠习惯，考虑患者的睡眠质量、睡眠时长、睡眠起床时间因素，量化患者睡眠习惯值；DA表示日常活动水平，包括患者的日常步数、活动强度和运动频率指标；ET表示运动时间，参考患者每天进行运动的时间长度，包括有氧运动、力量训练和休闲运动不同类型的运动时间；w1、w2、w3、w4为相应指标的权重，用于根据实际需求和数据分析结果进行调整和权衡，c表示修正常数，用于对计算获得有小数点的后的数据进行修正成整数。
本实施例中，通过习惯分析模块26，系统可以根据患者的习惯特征计算出第一习惯系数。这样的分析计算有助于了解患者的习惯行为、活动模式、睡眠习惯和运动习惯等方面的特征，为个性化的医疗监测和健康管理提供基础。通过调整不同指标的权重，可以根据患者的具体情况和需求来量化和评估习惯特征，进而提供针对性的建议和指导，有助于改善患者的生活习惯和健康状况。
实施例8，本实施例是在实施例7中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述服务中心20还包括对比阈值模块27、预警模块29和关联模块28；
所述对比阈值模块27用于当胜利监测信息超过第一生理参数阈值Q时，生成第一预警信息发送至预警模块29，预警模块29获取第一预警信息并传输至智能手环终端11，并触发智能手环终端11的微型摄像头13进行开启，获取患者的面容影像和患者周围环境特征，并进行识别面容特征和环境识别，并通过关联模块28，与第一习惯系数xgx相关联，计算获取异常度Yc；
再次将异常度Yc与预设阈值进行对比，若高于预设阈值，声场加强警报信息，发送至预警模块29进行第二次警报预警。这包括声音加强的警报信息，以进一步提醒患者或相关人员注意异常情况。
本实施例中，通过这些模块的协同工作，服务中心20能够监测生理参数并与预设阈值进行对比，及时发现异常情况并触发预警。使用智能手环终端的摄像头，可以获取患者的面容影像和周围环境特征，以进一步识别和分析。关联模块28将面容特征和环境识别信息与第一习惯系数xgx进行关联，计算出异常度Yc，从而更准确地评估患者的状况。如果异常度Yc超过预设阈值，第二次警报预警将被触发，以确保患者和相关人员及时采取适当的措施。这种综合的监测和预警系统有助于提高健康管理的精准度和效果，为患者的健康提供及时支持和保障。
实施例9，本实施例是在实施例7中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述服务中心20还包括定位模块30和联合处理模块31；
所述定位模块30用于对智能手环终端11进行定位，并根据所述患者周围环境特征进行识别后，获取环境是室内救助环境还是室外救助环境，通过联合处理模块31生成处理方案，判断为室内救助环境时，联系患者的紧急联系人，社区、物业联合上门救助处理，判断为室外救助环境时，再联系室外救助环境匹配就近3km以内的医疗中心进行调度派车去救助处理。
本实施例中，通过定位模块30对智能手环终端进行定位，并根据周围环境特征进行识别，服务中心20可以快速判断当前是室内救助环境还是室外救助环境。根据判断结果，联合处理模块31能够生成相应的处理方案，提供针对性的救助措施。对于室内救助环境，服务中心20能够及时联系患者的紧急联系人，并协调社区和物业等相关方进行上门救助处理，提供迅速的帮助。对于室外救助环境，服务中心20将与室外救助环境联系，并调度派车去就近3公里范围内的医疗中心进行救助处理，确保患者能够及时获得专业医疗支持。通过定位和联合处理的综合应用，服务中心能够提供更加精准和迅速的救助服务，有效保障患者的安全和健康。
实施例10，本实施例是在实施例9中进行的解释说明，请参照图1，具体的，所述服务中心20还包括响应时间单元32，所述响应时间单元32用于在第一预警信息或第二次警报预警发送至智能手环终端11和预警模块29中，在超过3～5分钟响应还未处理后，划分为优先级进行紧急处理。
本实施例中，响应时间单元32可以协调不同的应急资源，包括医护人员、急救车辆等，以便在紧急情况下能够快速响应并提供所需的帮助和救援；通过响应时间单元32的紧急处理机制，可以最大限度地减少因处理延迟而导致的风险和损害。这有助于提升患者的安全性和保障其健康。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：生理监测模块（10）的用以实现管理监控的服务中心（20），所述生理监测模块（10）包括佩戴在患者身上的智能手环终端（11），且智能手环终端（11）与服务中心（20）通过无线收发器传输数据；
所述智能手环终端（11）与患者进行配置的方法为：在患者就诊时，预输入患者的个人信息，配置与患者对应的智能手环终端（11），并扫描患者的面容视频，识别面容特征后，连同手环编码输入服务中心（20）中，进行存储，并通过医疗系统智能调取该患者的病史信息和习惯特征，存储在手环编码类目中；
所述服务中心（20）在获取该患者的病史信息和习惯特征后进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx并发送至智能手环终端（11）内；
智能手环终端（11）内设置传感器组（12）和微型摄像头（13），所述传感器组（12）用于实时监测患者的生理监测信息；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q时，智能手环终端（11）及时发出预警信息至服务中心（20），并开启智能手环终端（11）内微型摄像头（13），识别患者的面容特征，并与第一习惯系数xgx进行相关联，计算获取异常度Yc，当异常度Yc高于预设阈值，及发送加强警报信息，并联合医疗系统进行紧急救护方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述生理监测信息包括温度、呼吸率、步数、心率、睡眠时长、血压和血氧饱和度。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述服务中心（20）包括个人信息模块（21）、面容识别模块（22）、数据存储模块（23）和调取模块（24）；
所述个人信息模块（21）用于预输入患者的个人信息，包括姓名、年龄、性别和联系方式；
所述面容识别模块（22），通过智能手环终端（11）内设置的微型摄像头（13），扫描和识别患者的面容特征；
数据存储模块（23），将患者的面容特征和手环编码连同个人信息一起输入服务中心（20）进行存储；
调取模块（24），从大数据或医疗诊疗系统中，匹配患者个人信息，智能调取患者的病史信息和习惯特征，并存储在手环编码类目中。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述服务中心（20）还包括分析计算模块（25），用于根据患者的病史信息进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q；
所述病史信息包括疾病记录、手术历史、药物使用情况和年龄影响范围；
所述第一生理参数阈值Q包括心率阈值Q1和血压阈值Q2；所述心率阈值Q1和血压阈值Q2通过以下公式进行获取：
；
；
式中，T表示年龄；表示患者具体疾病对心率产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；/>表示患者习惯特征对心率产生的影响值，Fw1表示最大影响心率范围区间值；/>表示患者具体疾病对血压产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；/>表示患者习惯特征对血压产生的影响值，Fw2表示最大影响血压范围区间值。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述第一生理参数阈值Q还包括血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4；所述血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4通过以下公式获取：
；
；
式中，Ty表示年龄对血氧饱和度的影响值；表示患者具体疾病对血氧饱和度产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；/>表示患者习惯特征对血氧饱和度产生的影响值，包括抽烟、喝酒和喝茶习惯特征对血氧饱和度产生的影响值；Fw3表示最大影响血氧饱和度范围区间值；MedicationFactor表示药物情况对血氧饱和度的影响值；
Base表示基准值，设置一个常数或根据研究得出的平均值；Fw4表示患者修正最大范围值；T4表示基于年龄的修正值；M表示基于药物情况的修正因素值；BR表示基础呼吸频率阈值，根据相关研究参考范围确定。
6.根据权利要求4所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述第一生理参数阈值Q还包括活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7；所述活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7通过以下公式获取：
；
；
；
式中，B5表示基准活动水平平均值；T5表示为年龄因子，根据年龄的影响调整；T表示年龄；i表示药物因子，考虑药物对活动水平影响值；m5表示患者药物情况参数；
B6表示睡眠时间平均值；T6表示年龄影响睡眠质量浮动值，表示与患者存在的疾病影响的因素值；/>表示个人生活习惯和行为导致睡眠时间影响度；
S36.5°C表示人体基准体温，ΔP1表示为根据疾病和习惯特征对体温的影响进行调整，根据已知的疾病情况和习惯特征，设定相应的温度调整；ΔP2表示考虑睡眠质量对体温的影响，根据睡眠质量的评估结果，设定相应的温度调整值；ΔP3表示依据患者年龄对体温影响值，设定相应的温度调整值；K表示根据药物影响体温情况，设定相应的温度调整值。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述服务中心（20）还包括习惯分析模块（26），所述习惯分析模块（26）用于根据患者的习惯特征进行针对性的分析计算，获取第一习惯系数xgx；
所述习惯特征通过手机到的数据进行分析和处理，以提取患者的习惯特征，包括活动模型、睡眠习惯、日常部署和运动时间；
所述第一习惯系数xgx通过以下公式计算获取：
；
式中，AM代表活动模型，根据患者的日常活动模式进行评估和量化获得量化值；包括久坐时间、站立时间、步行时间和运动时间作为活动模型的指标；SH表示睡眠习惯，考虑患者的睡眠质量、睡眠时长、睡眠起床时间因素，量化患者睡眠习惯值；DA表示日常活动水平，包括患者的日常步数、活动强度和运动频率指标；ET表示运动时间，参考患者每天进行运动的时间长度，包括有氧运动、力量训练和休闲运动不同类型的运动时间；w1、w2、w3、w4为相应指标的权重，用于根据实际需求和数据分析结果进行调整和权衡；c表示修正常数。
8.根据权利要求1所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述服务中心（20）还包括对比阈值模块（27）、预警模块（29）和关联模块（28）；
所述对比阈值模块（27）用于当胜利监测信息超过第一生理参数阈值Q时，生成第一预警信息发送至预警模块（29），预警模块（29）获取第一预警信息并传输至智能手环终端（11），并触发智能手环终端（11）的微型摄像头（13）进行开启，获取患者的面容影像和患者周围环境特征，并进行识别面容特征和环境识别，并通过关联模块（28），与第一习惯系数xgx相关联，计算获取异常度Yc；
再次将异常度Yc与预设阈值进行对比，若高于预设阈值，声场加强警报信息，发送至预警模块（29）进行第二次警报预警。
9.根据权利要求8所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：还包括定位模块（30）和联合处理模块（31）；
所述定位模块（30）用于对智能手环终端（11）进行定位，并根据所述患者周围环境特征进行识别后，获取环境是室内救助环境还是室外救助环境，通过联合处理模块（31）生成处理方案，判断为室内救助环境时，联系患者的紧急联系人，社区、物业联合上门救助处理，判断为室外救助环境时，再联系室外救助环境匹配就近3km以内的医疗中心进行调度派车去救助处理。
10.根据权利要求9所述的一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：所述服务中心（20）还包括响应时间单元（32），所述响应时间单元（32）用于在第一预警信息或第二次警报预警发送至智能手环终端（11）和预警模块（29）中，在超过3～5分钟响应还未处理后，划分为优先级进行紧急处理。
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