CN116965785A - 一种生命体征监测分析方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种生命体征监测分析方法、系统、终端及存储介质,其属于生命体征监测领域;其中,一种生命体征监测分析方法包括获取生命体征数据,根据所述生命体征数据得到变化量数据;根据所述变化量数据确定异常数据;根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息;根据所述评估信息得到预测结果。本申请具有实现了对病人的生命体征进行监测和分析的效果。

Description

一种生命体征监测分析方法、系统、终端及存储介质
技术领域
本申请涉及生命体征监测领域,尤其是涉及一种生命体征监测分析方法、系统、终端及存储介质。
背景技术
生命四大体征包括呼吸、体温、脉搏、血压,医学上称为四大体征;它们是维持机体正常活动的支柱,缺一不可,不论哪项异常也会导致严重或致命的疾病,同时某些疾病也可导致这四大体征的变化或恶化;生命体征是用来判断病人的病情轻重和危急程度的指征,主要包括心率、脉搏、血压、呼吸、疼痛、血氧、瞳孔和角膜反射的改变等等;因此如何实现对病人的生命体征进行监测和分析就显得十分重要了。
发明内容
本申请提供一种生命体征监测分析方法、系统、终端及存储介质,具有实现对病人的生命体征进行监测和分析的特点。
本申请目的一是提供一种生命体征监测分析方法。
本申请的上述申请目的一是通过以下技术方案得以实现的:
一种生命体征监测分析方法,包括:
获取生命体征数据,根据所述生命体征数据得到变化量数据;
根据所述变化量数据确定异常数据;
根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息;
根据所述评估信息得到预测结果。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为,所述根据所述生命体征数据得到变化量数据包括:
调取历史生命体征数据;
根据所述生命体征数据和历史生命体征数据进行做差计算得到差值;
根据所述差值和历史生命体征数据得到变化量数据。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为,所述根据所述变化量数据确定异常数据包括:
根据预设变化量标准信息和所述变化量数据确定第一异常子数据,所述预设变化量标准信息包括变化量标准范围信息;
根据所述变化量数据进行计算得到第二异常子数据;
根据所述第一异常子数据和第二异常子数据组合确定异常数据。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为:所述根据预设变化量标准信息和所述变化量数据确定第一异常子数据包括,根据所述变化量标准范围信息和变化量数据确定第一异常子数据。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为,所述根据所述变化量数据进行计算得到第二异常子数据包括;
根据所述变化量数据确定多个种类子变化量数据;
计算多个种类子变化量数据之间的差值;
将所述差值与预设阈值比较,若差值大于预设阈值,则将所述差值对应的种类子变化量数据标记为第二异常数据。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为,所述根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息包括:
获取异常关联性信息;所述异常关联性信息表征所述异常数据与孕妇病情之间的关联度值;
根据异常数据确定绑定数据;
调取历史生命体征数据;
对所述历史生命体征数据分析确定所述异常数据和绑定数据对应的历史数据的历史突变信息;
根据所述历史突变信息和异常关联性信息得到评估信息。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为:所述根据所述评估信息得到预测结果包括,根据所述评估信息确定生命体征趋势信息;根据所述生命体征趋势信息确定预测结果。
本申请目的二是提供一种生命体征监测分析系统。
本申请的上述申请目的二是通过以下技术方案得以实现的:
一种生命体征监测分析系,包括:
获取模块,用于获取生命体征数据,根据所述生命体征数据得到变化量数据;
确定模块,用于根据所述变化量数据确定异常数据;
分析模块,用于根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息;
预测模块,用于根据所述评估信息得到预测结果。
本申请目的三是提供一种终端。
本申请的上述申请目的三是通过以下技术方案得以实现的:
一种终端,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行的上述生命体征监测分析方法的计算机程序指令。
本申请目的四是提供一种计算机介质,能够存储相应的程序。
本申请的上述申请目的四是通过以下技术方案得以实现的:
一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行上述任一种生命体征监测分析方法的计算机程序。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
通过对生命体征数据的分析,确定孕妇当前的生命体征相较于上一阶段的生命体征的变化量;根据变化量筛选出异常数据,对异常数据进行分析,确定根据异常数据得到的当前状态下的孕妇评估信息;最后根据评估信息确定对孕妇预测结果;通过上述方式,实现了对孕妇的生命体征的监测和分析,提高了对孕妇的监测效率,降低了孕妇出现生命危险的可能性。
附图说明
图1是本申请实施例中一种生命体征监测分析方法的流程示意图。
图2是本申请实施例中一种生命体征监测分析系统的结构示意图。
附图标记说明:1、获取模块;2、确定模块;3、分析模块;4、预测模块。
具体实施方式
本具体实施例仅仅是对本申请的解释,其并不是对本申请的限制,本领域人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例作出没有创造性贡献的修改,但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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全部其他实施例,都属于本申请保护的范围。
下面结合说明书附图对本申请实施例做进一步详细描述。
随着科技的发展,医学手段也愈加高明;孕妇在生产之前可以在产房内,通过生命体征监测设备对身体状态进行实时监测;通过这种方式吗,保证孕妇在生产之前保持较为良好的身体状态;为了实现对孕妇的生命体征更好地监测和分析,本申请提供一种生命体征监测分析方法,所述方法的主要流程描述如下。
如图1所示:
步骤S101:获取生命体征数据,根据所述生命体征数据得到变化量数据。
具体地,调取历史生命体征数据;根据所述生命体征数据和历史生命体征数据进行做差计算得到差值;根据所述差值和历史生命体征数据得到变化量数据。
可以理解的是,在本申请实施例中,通过监测设备实时采集孕妇的生命体征数据;在获取了生命体征数据之后,调取历史生命体征数据;然后通过计算当前的生命体征数据和历史生命体征数据之间的差值来分析孕妇的状态变化。
需要注意的是,生命体征数据包括众多数据,如,血压、脉搏等,在计算生命体征数据与历史生命体征数据之间的差值时,如计算血压,那么就计算当前周期的血压值与上一周期的血压值之差即可;在计算得到差值之后,根据差值和历史生命体征数据进行比例计算,用差值除以历史生命体征数据可以得到这个差值占历史生命体征数据的比例;即,以血压为例,假设差值为2,历史血压为120;那么差值除以历史血压,2/120=1.7%;那么1.7%就是血压的变化量数据;可以理解的是,上述过程表示,对当前生命体征数据的分析,通过计算其与历史生命体征数据的差值,以及差值与老师生命体征数据的比例信息,可以得到当前的生命体征数据相较于历史生命体征数据产生了多少变化,通过正负来表示生命体征数据的增长或降低,正值表示生命体征数据增长,负值表示生命体征数据降低;而对于孕妇而言,无论是增长还是降低都可能代表孕妇身体出现一定的异样,因此在得到了变化量数据之后,需要对变化量数据进一步分析。
步骤S102:根据所述变化量数据确定异常数据。
在上一步骤中,通过对生命体征数据和历史生命体征数据进行分析计算得到了变化量数据;然后需要对变化量数据进行进一步分析,具体方式如下。
根据预设变化量标准信息和所述变化量数据确定第一异常子数据,所述预设变化量标准信息包括变化量标准范围信息;根据所述变化量数据进行计算得到第二异常子数据;根据所述第一异常子数据和第二异常子数据组合确定异常数据。
其中,根据所述变化量标准范围信息和变化量数据确定第一异常子数据;根据所述变化量数据确定多个种类子变化量数据;计算多个种类子变化量数据之间的差值;将所述差值与预设阈值比较,若差值大于预设阈值,则将所述差值对应的种类子变化量数据标记为第二异常数据。
可以理解的是,生命体征数据中包含较多数据,针对其中每一项数据均预设有变化量标准信息;这里的变化量标准信息是针对变化量数据而言,在步骤S101中计算出每项数据的变化量,然后通过变化量标准信息来衡量变化量是否符合标准,如果不符合标准,那么说明这个数据即为异常数据,将其标记为第一异常子数据;为详细说明上述过程,下面举例进行说明;如生命体征数据中的血压数据,血压的变化量数据为3%,而预设的变化量标准信息为2.5%-5%,说明每个周期的血压变化量在该范围内即可符合标准,那么3%位于2.5%-5%范围内,说明当前周期的血压变化量为合理变化;再如,血压的变化量为7%,那么此变化量就不在范围内,说明此血压变化量数据为异常数据,将该血压变化量数据标记为第一异常子数据。
上述过程是利用预设变化量标准来衡量各项数据的变化量,从单项数据的变化量的角度来筛选异常数据;在对单项数据筛选完成之后,需要针对当前周期的生命体征数据中包含的各项数据的变化量进行横向比较。
可以理解的是,变化量数据包含多个种类子变化量数据;这里的种类子变化量数据就是指生命体征数据中包含的多项数据对应的变化量数据;在确定了各个种类子变化量数据后,按照变化量值从大到小依次排序,并且计算相邻两个种类子变化量数据之间的差值;在得到了差值之后,将差值与预设阈值比较,如果差值大于阈值,则说明该差值对应的变化量值存在异常;上述差值的计算是基于相邻的变化量值进行的,那么如果差值较大,则说明差值对应的两个变化值中存在异常数据;那么获取两个变化值对应的另一差值,判断该差值是否超过阈值,筛选出超过阈值的另一差值,根据两个差值确定异常变化值,根据异常变化值确定异常的种类子变化量数据即为第二异常数据。
步骤S103:根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息。
具体地,获取异常关联性信息;所述异常关联性信息表征所述异常数据与孕妇病情之间的关联度值;根据异常数据确定绑定数据;调取历史生命体征数据;对所述历史生命体征数据分析确定所述异常数据和绑定数据对应的历史数据的历史突变信息;根据所述历史突变信息和异常关联性信息得到评估信息。
可以理解的是,这里的异常关联信息就是指异常的数据与孕妇的病情之间的关联关系;从异常数据和异常关联信息来判断,异常数据是否会对孕妇造成直接影响;在确定了异常数据后,可以根据异常数据确定绑定数据,绑定数据就是指与异常数据存在关联的数据,从孕妇病情出发,存在对各项生命体征数据的相互关联性;即,对于某特定病情而言,数据A与数据B是绑定关系,若数据A出现异常,那么数据B也有可能出现异常;那么在得到了异常数据后,根据异常数据可以确定绑定数据;然后调取历史生命体征数据,对历史生命体征数据进行数据分析得到异常数据和绑定数据对应的历史分析信息;从历史分析信息中可以得到上述异常数据和绑定数据的历史突变信息;这里的历史突变信息就是指异常数据和绑定数据出现忽高忽低的情况,如果历史突变信息中出现这样的信息,那么说明此时分析得到的异常数据表征了孕妇处于危险状态,根据历史突变信息和异常关联性信息得到评估信息;评估信息包含了对孕妇当前生命状态的评价;根据异常数据的异常程度、异常频率及绑定数据的关联程度、绑定数据的异常程度和异常频率,综合判断孕妇当前的生命状态。
步骤S104:根据所述评估信息得到预测结果。
在本申请实施例中,根据所述评估信息确定生命体征趋势信息;根据所述生命体征趋势信息确定预测结果。
可以理解的是,在得到了评估信息后,根据评估信息可以确定孕妇的生命体征趋势信息;这里的生命体征趋势信息就是指对孕妇的生命体征数据的趋势的预测信息;通过预测信息可以确定预测结果;如,根据孕妇的生命体征数据进行分析,确定孕妇的血压在一个小时后可能会到达临界值,这个临界值就是指孕妇可能出现生命危险的界限;那么通过对未来一个小时后各个时刻点的血压值的预测,如果在实际监测过程中,孕妇的血压值符合了预测结果,那么应该及时报警,通知看护人员或医生,对孕妇进行及时诊断和处理。
通过采用上述方式,可以实现对孕妇的生命体征数据的监测和分析,实现对孕妇的生命体征数据的趋势预测及判断,从而更好地保证孕妇的生命安全。
本申请还提供一种生命体征监测分析系统,如图2所示,一种生命体征监测分析系统包括,获取模块1,用于获取生命体征数据,根据所述生命体征数据得到变化量数据;确定模块2,用于根据所述变化量数据确定异常数据;分析模块3,用于根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息;预测模块4,用于根据所述评估信息得到预测结果。
为了更好地执行上述方法的程序,本申请还提供一种终端,终端包括存储器和处理器。
其中,存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器可以包括存储程序区和存储数据区,其中存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令以及用于实现上述生命体征监测分析方法的指令等;存储数据区可存储上述生命体征监测分析方法中涉及到的数据等。
处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集,调用存储在存储器内的数据,执行本申请的各种功能和处理数据。处理器可以为特定用途集成电路、数字信号处理器、数字信号处理装置、可编程逻辑装置、现场可编程门阵列、中央处理器、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地,对于不同的设备,用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它,本申请实施例不作具体限定。
本申请还提供一种计算机可读存储介质,例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该计算机可读存储介质存储有能够被处理器加载并执行上述生命体征监测分析方法的计算机程序。
以上描述仅为本申请得较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的公开范围,并不限于上述技术体征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离前述公开构思的情况下,由上述技术体征或其等同体征进行任意组合而形成的其他技术方案。例如上述体征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术体征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种生命体征监测分析方法,其体征在于,包括:
获取生命体征数据,根据所述生命体征数据得到变化量数据;
根据所述变化量数据确定异常数据;
根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息;
根据所述评估信息得到预测结果。
2.根据权利要求1所述的生命体征监测分析方法,其体征在于,所述根据所述生命体征数据得到变化量数据包括:
调取历史生命体征数据;
根据所述生命体征数据和历史生命体征数据进行做差计算得到差值;
根据所述差值和历史生命体征数据得到变化量数据。
3.根据权利要求1所述的生命体征监测分析方法,其体征在于,所述根据所述变化量数据确定异常数据包括:
根据预设变化量标准信息和所述变化量数据确定第一异常子数据,所述预设变化量标准信息包括变化量标准范围信息;
根据所述变化量数据进行计算得到第二异常子数据;
根据所述第一异常子数据和第二异常子数据组合确定异常数据。
4.根据权利要求3所述的生命体征监测分析方法,其体征在于,所述根据预设变化量标准信息和所述变化量数据确定第一异常子数据包括,根据所述变化量标准范围信息和变化量数据确定第一异常子数据。
5.根据权利要求3所述的生命体征监测分析方法,其体征在于,所述根据所述变化量数据进行计算得到第二异常子数据包括;
根据所述变化量数据确定多个种类子变化量数据;
计算多个种类子变化量数据之间的差值;
将所述差值与预设阈值比较,若差值大于预设阈值,则将所述差值对应的种类子变化量数据标记为第二异常数据。
6.根据权利要求1所述的生命体征监测分析方法,其体征在于,所述根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息包括:
获取异常关联性信息;所述异常关联性信息表征所述异常数据与孕妇病情之间的关联度值;
根据异常数据确定绑定数据;
调取历史生命体征数据;
对所述历史生命体征数据分析确定所述异常数据和绑定数据对应的历史数据的历史突变信息;
根据所述历史突变信息和异常关联性信息得到评估信息。
7.根据权利要求6所述的生命体征监测分析方法,其体征在于,所述根据所述评估信息得到预测结果包括,根据所述评估信息确定生命体征趋势信息;根据所述生命体征趋势信息确定预测结果。
8.一种生命体征监测系统,其体征在于,包括:
获取模块,用于获取生命体征数据,根据所述生命体征数据得到变化量数据;
确定模块,用于根据所述变化量数据确定异常数据;
分析模块,用于根据预设数据分析规则和异常数据进行分析得到评估信息;
预测模块,用于根据所述评估信息得到预测结果。
9.一种终端,其体征在于,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7中任一种方法的计算机程序指令。
10.一种计算机可读存储介质,其体征在于,存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7中任一种方法的计算机程序。
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