CN116919347A - 一种呼吸暂停监测系统、方法及应急唤醒装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于呼吸监测技术领域，具体涉及一种呼吸暂停监测系统、方法及应急唤醒装置。该发明能够在用户存在呼吸暂停趋势的情况下进行告警操作，同时在此过程中，通过构建监测周期的方式还能够有效的区分出用户呼吸变化是否为瞬时数据，将瞬时数据筛除之后，能够得出更为准确的用户的呼吸变化趋势，结合此趋势值便能够预估出用户下次的摄氧量，再与预设的标准摄氧量进行比较，在其比较结果小于零的情况下才会发出告警信号，从而便可有效的规避误报警的现象发生，保证用户的睡眠过程不会受到干扰。
Description
技术领域
本发明属于呼吸监测技术领域，具体涉及一种呼吸暂停监测系统、方法及应急唤醒装置。
背景技术
呼吸暂停事件，是指每次呼吸时有10秒及以上处于气流中止的状态。另外如果每小时低通气的次数超过5次，也可以视为睡眠呼吸暂停，对于成年人而言，其能够由鼻腔呼吸转换至口腔呼吸，但是严重情况下仍然会使其脱离睡眠状态，对于新生儿而言，其就可能发生窒息现象，这时就需要将其唤醒，由此可见，无论对成年人还是新生儿均会受到呼吸暂停事件的影响，故而对于睡眠过程中呼吸暂停事件进行监测是十分必要的。
现有技术中，对用户的呼吸进行监测时，往往只是在确定其已经呼吸暂停之后，再行执行唤醒操作，但是此过程中会导致用户的血氧量降低，在血氧量降低之后，会使得用户的身体感到不适，很难再次进入二次睡眠，这无疑会影响用户的后续睡眠质量，基于此，本方案提供了一种能够在用户存在呼吸暂停趋势的情况下进行告警和唤醒的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种呼吸暂停监测系统、方法及应急唤醒装置，能够在用户存在呼吸暂停趋势的情况下进行告警和唤醒。
本发明采取的技术方案具体如下：
一种呼吸暂停监测方法，包括：
获取用户的呼吸参数以及血氧参数，其中，所述呼吸参数包括呼吸强度信息和呼吸频率信息；
将所述呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量；
获取用户的标准摄氧量和标准血氧量，并分别与实时摄氧量和实时血氧量进行比较；
若所述实时血氧量低于或等于标准血氧量，则表明用户呼吸暂停，并发出告警信号；
若所述实时血氧量高于标准血氧量，则表明用户呼吸正常，并对实时摄氧量和标准摄氧量进行比较；
若所述实时摄氧量大于或等于标准摄氧量，则表明用户呼吸正常；
若所述实时摄氧量小于标准摄氧量，则表明用户存在呼吸暂停的趋势，并以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期；
获取所述监测周期内的实时摄氧量，并标定为待评估参数，再将所述待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值；
获取当前摄氧量，并与所述待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量；
测算所述预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值，并标定为摄氧偏差量，且判断所述摄氧偏差量的取值是否小于零；
若是，则判定用户呼吸暂停，并同步发出告警信号；
若否，则判定用户呼吸正常。
在一种优选方案中，所述将所述呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量的步骤，包括：
构建取样时段，再统计所述取样时段内用户摄入气体的含量，并将其标定为样本参数；
获取用户的呼吸频率；
从所述评估模型中调用评估函数，并将所述样本参数以及用户的呼吸频率一同输入至评估函数中，且将输出结果标定为用户的实时摄氧量；
获取用户血红蛋白与氧气的结合率，并与所述实时摄氧量结合运算，且将测算结果标定为实时血氧量。
在一种优选方案中，所述实时血氧量与标准血氧量的比对优先级高于实时摄氧量与标准摄氧量的比对优先级。
在一种优选方案中，所述以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期的步骤，包括：
根据所述用户的呼吸频率确定用户的呼吸间隔；
获取标准取样次数；
将所述用户的呼吸间隔与标准取样次数进行结合运算，且将运算结果确定为监测周期。
在一种优选方案中，所述将所述待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值的步骤，包括：
获取监测周期内所有的待评估参数；
从所述趋势评估模型中调用趋势评估函数；
将所有所述待评估参数输入至趋势评估函数中，且将输出结果标定为待评估参数的变化趋势值。
在一种优选方案中，所述获取监测周期内所有的待评估参数时，将所有待评估参数按照发生时间的顺序进行排列；
对相邻所述待评估参数逐一进行比较，得到多个波动参数，并判断是否存在大于零的波动参数；
若不存在，则直接将所有待评估参数一同输入至趋势评估函数中；
若存在，则统计所有大于零的波动参数的发生节点，并将其标定为待校验节点，且将所有待校验节点下的波动参数输入至校验模型中，判断大于零的波动参数是否为瞬时数据；
若是，则将大于零的波动参数对应的待评估参数从监测周期内移除；
若否，则将其输入至趋势评估函数中。
在一种优选方案中，所述将所有待校验节点下的波动参数输入至校验模型中，判断大于零的波动参数是否为瞬时数据的步骤，包括：
获取监测周期结束节点下的波动参数，并以其为起始节点，向靠近监测周期起始节点的方向构建校验区间，并获取所述校验区间内待校验节点的数量；
获取校验阈值，并与所述校验区间内待校验节点的数量进行比较；
若所述校验区间内待校验节点的数量超出校验阈值，则表明大于零的波动参数不为瞬时数据，反之则表明其为瞬时数据。
在一种优选方案中，所述获取当前摄氧量，并与待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量的步骤，包括：
获取用户的当前摄氧量、待评估参数的变化趋势值以及呼吸间隔；
从所述预估模型中调用预估函数；
将所述当前摄氧量、待评估参数的变化趋势值以及呼吸间隔一同输入至预估函数中，且将输出结果标定为预估摄氧量。
本发明还提供了，一种呼吸暂停监测系统，应用于上述的呼吸暂停监测方法，包括：
数据采集模块，所述数据采集模块用于获取用户的呼吸参数以及血氧参数，其中，所述呼吸参数包括呼吸强度信息和呼吸频率信息；
评估模块，所述评估模块用于将所述呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量；
比对模块，所述比对模块用于获取用户的标准摄氧量和标准血氧量，并分别与实时摄氧量和实时血氧量进行比较；
若所述实时血氧量低于或等于标准血氧量，则表明用户呼吸暂停，并发出告警信号；
若所述实时血氧量高于标准血氧量，则表明用户呼吸正常，并对实时摄氧量和标准摄氧量进行比较；
若所述实时摄氧量大于或等于标准摄氧量，则表明用户呼吸正常；
若所述实时摄氧量小于标准摄氧量，则表明用户存在呼吸暂停的趋势，并以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期；
趋势评估模块，所述趋势评估模块用于获取所述监测周期内的实时摄氧量，并标定为待评估参数，再将所述待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值；
预估模块，所述预估模块用于获取当前摄氧量，并与所述待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量；
判定模块，所述判定模块用于测算所述预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值，并标定为摄氧偏差量，且判断所述摄氧偏差量的取值是否小于零；
若是，则判定用户呼吸暂停，并同步发出告警信号；
若否，则判定用户呼吸正常。
以及，一种呼吸暂停应急唤醒装置，包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的呼吸暂停监测方法。
本发明取得的技术效果为：
本发明能够在用户存在呼吸暂停趋势的情况下进行告警操作，同时在此过程中，通过构建监测周期的方式还能够有效的区分出用户呼吸变化是否为瞬时数据，将瞬时数据筛除之后，能够得出更为准确的用户的呼吸变化趋势，结合此趋势值便能够预估出用户下次的摄氧量，再与预设的标准摄氧量进行比较，在其比较结果小于零的情况下才会发出告警信号，从而便可有效的规避误报警的现象发生，保证用户的睡眠过程不会受到干扰。
附图说明
图1是本发明提供的方法流程示意图；
图2是本发明提供的系统模块图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个较佳的实施方式中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
请参阅图1和图2所示，本发明提供了一种呼吸暂停监测方法，包括：
S1、获取用户的呼吸参数以及血氧参数，其中，呼吸参数包括呼吸强度信息和呼吸频率信息；
S2、将呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量；
S3、获取用户的标准摄氧量和标准血氧量，并分别与实时摄氧量和实时血氧量进行比较；
若实时血氧量低于或等于标准血氧量，则表明用户呼吸暂停，并发出告警信号；
若实时血氧量高于标准血氧量，则表明用户呼吸正常，并对实时摄氧量和标准摄氧量进行比较；
若实时摄氧量大于或等于标准摄氧量，则表明用户呼吸正常；
若实时摄氧量小于标准摄氧量，则表明用户存在呼吸暂停的趋势，并以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期；
S4、获取监测周期内的实时摄氧量，并标定为待评估参数，再将待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值；
S5、获取当前摄氧量，并与待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量；
S6、测算预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值，并标定为摄氧偏差量，且判断摄氧偏差量的取值是否小于零；
若是，则判定用户呼吸暂停，并同步发出告警信号；
若否，则判定用户呼吸正常。
如上述步骤S1-S6所述，呼吸暂停事件，是指每次呼吸时有10秒及以上处于气流中止的状态，另外如果每小时低通气的次数超过5次，也可以视为睡眠呼吸暂停，对于成年人而言，其能够由鼻腔呼吸转换至口腔呼吸，但是严重情况下仍然会使其脱离睡眠状态，对于新生儿而言，其就可能发生窒息现象，这时就需要将其唤醒，避免其由呼吸暂停向窒息状态进行转变，而呼吸暂停的现象发生之前，人体摄入的气体量会有一个减少的状态，此过程人体摄入的氧气量也是不足的，这就会导致其血液中的血氧浓度降低，从而就会使得人体感到不适，并且在被唤醒之后很难进入二次睡眠，本实施例中，首先获取用户的呼吸参数和血氧参数，再通过评估模型来监测用户的实时摄氧量和实时的血氧量，并与标准摄氧量和标准血氧量进行比较，以此来判断用户睡眠过程中的呼吸状态是否正常，对于不同年龄段或者不同体质的人体而言，其对应的标准摄氧量和标准血氧量也有所不同，在实时血氧量低于标准血氧量时，需要对用户执行呼吸唤醒，而在实时血氧量降低之前，用户的实时摄氧量必然会降低，进而便可体现用户呼吸暂停的趋势，本实施方式以用户的实时摄氧量低于标准摄氧量的节点为起始节点构建监测周期，防止用户呼吸的波动造成误报警的现象发生，并在监测周期内对其实时摄氧量进行评估，这里将监测周期内的实时摄氧量标定为待评估参数，结合趋势评估模型和预估模型来判断预测其预估摄氧量，并将预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值确定为摄氧偏差量，且在摄氧偏差量的取值为负时，发出报警信号，并对用户执行呼吸唤醒。
在一个较佳的实施方式中，将呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量的步骤，包括：
S201、构建取样时段，再统计取样时段内用户摄入气体的含量，并将其标定为样本参数；
S202、获取用户的呼吸频率；
S203、从评估模型中调用评估函数，并将样本参数以及用户的呼吸频率一同输入至评估函数中，且将输出结果标定为用户的实时摄氧量；
S204、获取用户血红蛋白与氧气的结合率，并与实时摄氧量结合运算，且将测算结果标定为实时血氧量。
如上述步骤S201-S204所述，在确定用户的实时摄氧量和实时血氧量时，先行获取用户摄入气体的含量，再将其确定为样本参数，并且还需要确定样本参数中的氧气占比，之后结合用户的呼吸频率一同输入至评估函数中，其中，评估函数为：式中，/>表示实时摄氧量，f表示用户的呼吸频率，a表示氧气在样本参数中的占比率，g表示样本参数，之后根据用户摄取的氧气含量以及呼出的氧气含量来测算其实时血氧量即可，其计算公式为：/>式中，/>表示实时血氧量，/>表示动态血氧量，为动态变化值，具体可通过血氧仪等来进行实时监测，b表示血红蛋白与氧气的结合率，/>表示呼出的氧气含量，基于此，可以在血红蛋白未安全与氧气结合时测算出用户的实时血氧量，从而能够在其低于标准血氧量之前便可发出报警信号，并对用户执行相应的呼吸唤醒动作。
在一个较佳的实施方式中，实时血氧量与标准血氧量的比对优先级高于实时摄氧量与标准摄氧量的比对优先级。
在一个较佳的实施方式中，以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期的步骤，包括：
S301、根据用户的呼吸频率确定用户的呼吸间隔；
S302、获取标准取样次数；
S303、将用户的呼吸间隔与标准取样次数进行结合运算，且将运算结果确定为监测周期。
如上述步骤S301-S303所述，构建监测周期的目的在于统计充足的待评估参数来预测用户的预估摄氧量，一般而言，在不影响睡眠的情况下，人体短时间内摄入较少氧气，结合肺部存储的氧气仍然能够支撑1至3分钟左右，但由于个人体质的不同，在构建监测周期时所采集的待评估参数也就不相同，但为保证后续预测结果的准确性，仍需要预设一个标准取样次数，因其需要根据实际情况进行设置，文中对此就不加以明确的限制和赘述，在标准取样次数确定之后，将其与用户的呼吸频率相乘，且将该乘积作为监测周期的长度即可，而后对该监测周期内的实时摄氧量进行采集即可。
在一个较佳的实施方式中，将待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值的步骤，包括：
S401、获取监测周期内所有的待评估参数；
S402、从趋势评估模型中调用趋势评估函数；
S403、将所有待评估参数输入至趋势评估函数中，且将输出结果标定为待评估参数的变化趋势值。
如上述步骤S401-S403所述，在监测周期内所需的待评估参数获取完成之后，直接将其输入至趋势评估函数中即可，其中，趋势评估函数为：式中，Q表示待评估参数的变化趋势值，t表示监测周期的时长，n表示待评估参数的数量，i表示待评估参数的编号，ri和ri-1表示相邻的待评估参数，基于上式，便可得出监测周期内待评估参数的变化趋势值，为后续测算用户的预估摄氧量提供相应的数据支持。
在一个较佳的实施方式中，获取监测周期内所有的待评估参数时，将所有待评估参数按照发生时间的顺序进行排列；
对相邻待评估参数逐一进行比较，得到多个波动参数，并判断是否存在大于零的波动参数；
若不存在，则直接将所有待评估参数一同输入至趋势评估函数中；
若存在，则统计所有大于零的波动参数的发生节点，并将其标定为待校验节点，且将所有待校验节点下的波动参数输入至校验模型中，判断大于零的波动参数是否为瞬时数据；
若是，则将大于零的波动参数对应的待评估参数从监测周期内移除；
若否，则将其输入至趋势评估函数中。
如上述，在待评估参数获取完成之后，将相邻的待评估参数进行比较，判断其波动量是否大于零，且在其存在波动量大于零的现象时，还需要将其输入至校验模型中进行校验，以此来评估其是否为瞬时数据，而波动参数的取值均小于零时，则直接发出报警信号，并且执行呼吸唤醒，当然，还需要将其输入至趋势评估函数中来测算其变化趋势值，方便为后续补足氧气提供相应的数据支持。
在一个较佳的实施方式中，将所有待校验节点下的波动参数输入至校验模型中，判断大于零的波动参数是否为瞬时数据的步骤，包括：
Stp1、获取监测周期结束节点下的波动参数，并以其为起始节点，向靠近监测周期起始节点的方向构建校验区间，并获取校验区间内待校验节点的数量；
Stp2、获取校验阈值，并与校验区间内待校验节点的数量进行比较；
若校验区间内待校验节点的数量超出校验阈值，则表明大于零的波动参数不为瞬时数据，反之则表明其为瞬时数据。
如上述步骤Stp1-Stp2所述，在判断波动参数是否为瞬时数据时，本实施方式通过以其发生节点为起始节点来构建校验区间，并将校验区间内的波动节点确定为待校验节点，之后通过将其与校验阈值比较的方式来判断其是否为瞬时数据即可，对于瞬时数据而言，则需要将其筛除，且不将其输入至趋势评估模型中，若为非瞬时数据的影响，则就需要将其输入至趋势评估模型中，以此方式便可为趋势评估模型提供一个准确的数据支持，相应的，也能够增加后续预估模型输出结果的准确性，保证对用户呼吸暂停监测的有效性。
在一个较佳的实施方式中，获取当前摄氧量，并与待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量的步骤，包括：
S601、获取用户的当前摄氧量、待评估参数的变化趋势值以及呼吸间隔；
S602、从预估模型中调用预估函数；
S603、将当前摄氧量、待评估参数的变化趋势值以及呼吸间隔一同输入至预估函数中，且将输出结果标定为预估摄氧量。
如上述步骤S601-S603所述，在测算预估摄氧量时，首先从预估模型中调用预估函数，结合用户的呼吸间隔，以当前摄氧量为基础，待评估参数的变化趋势值为依据来进行综合运算，其中，预估函数为：式中，/>表示预估摄氧量，/>表示当前摄氧量，T表示呼吸间隔，基于此，便可得出用户下次呼吸过程中的预估摄氧量，再将其与标准摄氧量进行比较便可判断出用户的呼吸是否正常，在用户因摄氧量不足而被判定为呼吸暂停的状态下，用户的实时血氧量可能仍然高于标准血氧量，但其已经具有低于标准血氧量的趋势，进而提前判定用户为呼吸暂停的状态，相应的，后续通过计算摄氧偏差量能够反映出用户所需的氧气补足量，轻微摄氧量不足可能在将用户唤醒之后自行好转，而严重摄氧量不足则就需要对用户进行单独供氧。
本发明还提供了，一种呼吸暂停监测系统，应用于上述的呼吸暂停监测方法，包括：
数据采集模块，数据采集模块用于获取用户的呼吸参数以及血氧参数，其中，呼吸参数包括呼吸强度信息和呼吸频率信息；
评估模块，评估模块用于将呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量；
比对模块，比对模块用于获取用户的标准摄氧量和标准血氧量，并分别与实时摄氧量和实时血氧量进行比较；
若实时血氧量低于或等于标准血氧量，则表明用户呼吸暂停，并发出告警信号；
若实时血氧量高于标准血氧量，则表明用户呼吸正常，并对实时摄氧量和标准摄氧量进行比较；
若实时摄氧量大于或等于标准摄氧量，则表明用户呼吸正常；
若实时摄氧量小于标准摄氧量，则表明用户存在呼吸暂停的趋势，并以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期；
趋势评估模块，趋势评估模块用于获取监测周期内的实时摄氧量，并标定为待评估参数，再将待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值；
预估模块，预估模块用于获取当前摄氧量，并与待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量；
判定模块，判定模块用于测算预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值，并标定为摄氧偏差量，且判断摄氧偏差量的取值是否小于零；
若是，则判定用户呼吸暂停，并同步发出告警信号；
若否，则判定用户呼吸正常。
由上述，该监测执行时，首先通过数据采集模块来获取用户的呼吸参数和血氧参数，以此来得到用户的实时摄氧量和实时血氧量，再通过比对模块来判断用户的实时摄氧量和实时血氧量是否异常，且在实时血氧量低于标准血氧量时，立即判定其为呼吸暂停状态，而在实时摄氧量低于标准摄氧量时，判定用户存在呼吸暂停的趋势，并在此状态下构建监测周期，通过趋势评估模块来对监测周期内的待评估参数的变化趋势值进行计算，再利用预估模块来判断预估摄氧量，最后结合判定模块来测算预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值，得到摄氧偏差量，且在摄氧偏差量小于零时，直接判定用户呼吸暂停，防止其血氧量过低而影响用户的二次睡眠效果。
以及，一种呼吸暂停应急唤醒装置，包括：
至少一个处理器；
以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的呼吸暂停监测方法。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。
Claims (10)
1.一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：包括：
获取用户的呼吸参数以及血氧参数，其中，所述呼吸参数包括呼吸强度信息和呼吸频率信息；
将所述呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量；
获取用户的标准摄氧量和标准血氧量，并分别与实时摄氧量和实时血氧量进行比较；
若所述实时血氧量低于或等于标准血氧量，则表明用户呼吸暂停，并发出告警信号；
若所述实时血氧量高于标准血氧量，则表明用户呼吸正常，并对实时摄氧量和标准摄氧量进行比较；
若所述实时摄氧量大于或等于标准摄氧量，则表明用户呼吸正常；
若所述实时摄氧量小于标准摄氧量，则表明用户存在呼吸暂停的趋势，并以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期；
获取所述监测周期内的实时摄氧量，并标定为待评估参数，再将所述待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值；
获取当前摄氧量，并与所述待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量；
测算所述预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值，并标定为摄氧偏差量，且判断所述摄氧偏差量的取值是否小于零；
若是，则判定用户呼吸暂停，并同步发出告警信号；
若否，则判定用户呼吸正常。
2.根据权利要求1所述的一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：所述将所述呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量的步骤，包括：
构建取样时段，再统计所述取样时段内用户摄入气体的含量，并将其标定为样本参数；
获取用户的呼吸频率；
从所述评估模型中调用评估函数，并将所述样本参数以及用户的呼吸频率一同输入至评估函数中，且将输出结果标定为用户的实时摄氧量；
获取用户血红蛋白与氧气的结合率，并与所述实时摄氧量结合运算，且将测算结果标定为实时血氧量。
3.根据权利要求1所述的一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：所述实时血氧量与标准血氧量的比对优先级高于实时摄氧量与标准摄氧量的比对优先级。
4.根据权利要求1所述的一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：所述以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期的步骤，包括：
根据所述用户的呼吸频率确定用户的呼吸间隔；
获取标准取样次数；
将所述用户的呼吸间隔与标准取样次数进行结合运算，且将运算结果确定为监测周期。
5.根据权利要求1所述的一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：所述将所述待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值的步骤，包括：
获取监测周期内所有的待评估参数；
从所述趋势评估模型中调用趋势评估函数；
将所有所述待评估参数输入至趋势评估函数中，且将输出结果标定为待评估参数的变化趋势值。
6.根据权利要求5所述的一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：所述获取监测周期内所有的待评估参数时，将所有待评估参数按照发生时间的顺序进行排列；
对相邻所述待评估参数逐一进行比较，得到多个波动参数，并判断是否存在大于零的波动参数；
若不存在，则直接将所有待评估参数一同输入至趋势评估函数中；
若存在，则统计所有大于零的波动参数的发生节点，并将其标定为待校验节点，且将所有待校验节点下的波动参数输入至校验模型中，判断大于零的波动参数是否为瞬时数据；
若是，则将大于零的波动参数对应的待评估参数从监测周期内移除；
若否，则将其输入至趋势评估函数中。
7.根据权利要求6所述的一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：所述将所有待校验节点下的波动参数输入至校验模型中，判断大于零的波动参数是否为瞬时数据的步骤，包括：
获取监测周期结束节点下的波动参数，并以其为起始节点，向靠近监测周期起始节点的方向构建校验区间，并获取所述校验区间内待校验节点的数量；
获取校验阈值，并与所述校验区间内待校验节点的数量进行比较；
若所述校验区间内待校验节点的数量超出校验阈值，则表明大于零的波动参数不为瞬时数据，反之则表明其为瞬时数据。
8.根据权利要求1所述的一种呼吸暂停监测方法，其特征在于：所述获取当前摄氧量，并与待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量的步骤，包括：
获取用户的当前摄氧量、待评估参数的变化趋势值以及呼吸间隔；
从所述预估模型中调用预估函数；
将所述当前摄氧量、待评估参数的变化趋势值以及呼吸间隔一同输入至预估函数中，且将输出结果标定为预估摄氧量。
9.一种呼吸暂停监测系统，应用于权利要求1至8中任意一项所述的呼吸暂停监测方法，其特征在于：包括：
数据采集模块，所述数据采集模块用于获取用户的呼吸参数以及血氧参数，其中，所述呼吸参数包括呼吸强度信息和呼吸频率信息；
评估模块，所述评估模块用于将所述呼吸参数和血氧参数分别输入至评估模型中，得到用户的实时摄氧量和实时血氧量；
比对模块，所述比对模块用于获取用户的标准摄氧量和标准血氧量，并分别与实时摄氧量和实时血氧量进行比较；
若所述实时血氧量低于或等于标准血氧量，则表明用户呼吸暂停，并发出告警信号；
若所述实时血氧量高于标准血氧量，则表明用户呼吸正常，并对实时摄氧量和标准摄氧量进行比较；
若所述实时摄氧量大于或等于标准摄氧量，则表明用户呼吸正常；
若所述实时摄氧量小于标准摄氧量，则表明用户存在呼吸暂停的趋势，并以实时摄氧量小于标准摄氧量的发生节点为起始节点，构建监测周期；
趋势评估模块，所述趋势评估模块用于获取所述监测周期内的实时摄氧量，并标定为待评估参数，再将所述待评估参数输入至趋势评估模型中，得到待评估参数的变化趋势值；
预估模块，所述预估模块用于获取当前摄氧量，并与所述待评估参数的变化趋势值一同输入至预估模型中，得到预估摄氧量；
判定模块，所述判定模块用于测算所述预估摄氧量与标准摄氧量之间的差值，并标定为摄氧偏差量，且判断所述摄氧偏差量的取值是否小于零；
若是，则判定用户呼吸暂停，并同步发出告警信号；
若否，则判定用户呼吸正常。
10.一种呼吸暂停应急唤醒装置，其特征在于：包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至8中任意一项所述的呼吸暂停监测方法。
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