CN117438083B - 一种基于人工智能的中老年疾病预测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,属于疾病预测技术领域,包括:信息采集模块、信息处理模块、分析预测模块、信息存储模块和智能管控模块,用于确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控。本发明解决了现有不能对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,导致中老年疾病预测准确度差,且不能给予中老年人相应的管控治疗建议,降低了中老年人使用体验感的问题,本发明可对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,提高中老年疾病预测准确度,且可给予中老年人相应的管控治疗建议,提升中老年人使用体验感。
Description
技术领域
本发明涉及疾病预测技术领域,具体为一种基于人工智能的中老年疾病预测系统。
背景技术
中老年疾病即指中老年容易患的疾病,人到中老年,身体状况逐渐走下坡路,各个器官的功能开始减退,免疫系统低下,一些疾病就会随之而来。中老年人常见病包括高血压、高血脂、冠心病、脑中风、糖尿病、支气管哮喘、慢性支气管炎、慢性胃炎、老年痴呆症、胰腺炎、女性更年期综合征等,中年以后,人的神经反应逐渐迟钝,患病后常常没有典型的症状和体征,即使病情加重,表现也不明显,任何中老年人出现一般的不适,都需要予以重视,如食欲不振、疲劳与虚弱、眩晕、晕厥、头痛、关节痛、发热等。对这些轻微的不适,没有引起足够的重视,就会失去早期发现疾病的机会,错过治疗的最好时机。
公开号为CN116186422A的中国专利公开了一种基于社交媒体和人工智能的疾病相关舆情分析系统,包括:数据采集模块、数据预处理模块和数据分析模块;通过构造了多个疾病相关的模型,能够增强舆情分析系统在医疗领域的适配性;自动化地提取社交文本中的实体信息;自动化地判断疾病相关实体的情感极性,可获取更加细粒度的实时舆情分析结果,提供更加精准的舆情监察服务。但是该专利在实际使用过程中存在以下缺陷:
不能对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,导致中老年疾病预测准确度差,且不能给予中老年人相应的管控治疗建议,降低了中老年人使用体验感。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,可对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,提高中老年疾病预测准确度,且可给予中老年人相应的管控治疗建议,提升中老年人使用体验感,解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,包括:
信息采集模块,与信息处理模块建立连接,用于实时采集中老年人的生命体征信息,且将实时采集的中老年人的生命体征信息发送给信息处理模块,其中中老年人的生命体征信息包括但不限于心率、脉搏、血压、血氧饱和度;
信息处理模块,与分析预测模块建立连接,用于对实时采集的中老年人的生命体征信息进行处理,获取中老年人的生命体征信息,且对生命体征信息进行检索、分组及排序,确定出中老年人的生命体征表征信息;
分析预测模块,与智能管控模块建立连接,用于对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,获取中老年人的生命体征表征信息,且参照存储的生命体征阈值信息,确定出中老年人的生命体征分析预测报告;
信息存储模块,与分析预测模块建立连接,用于存储中老年人的生命体征阈值信息,基于存储的中老年人的生命体征阈值信息,为中老年人的生命体征表征信息进行分析预测提供参照指导依据;
智能管控模块,与分析预测模块建立连接,用于对中老年疾病预测情况进行智能管控,获取中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控。
优选的,所述信息采集模块包括:
心率监测传感器,用于实时获取中老年人的心率信号,确定出中老年人的心率信息;
脉搏传感器,用于实时获取中老年人的脉搏信号,利用脉搏传感器检测动脉搏动时产生的压力变化,且将之转换成更直观观察和检测的电信号,确定出中老年人的脉搏信息;
血压传感器,用于实时获取中老年人的血压信号,确定出中老年人的血压信息;
血氧饱和度探头,用于实时获取中老年人的血氧饱和度信号,确定出中老年人的血氧饱和度信息;
基于实时采集的中老年人的心率信息、脉搏信息、血压信息及血氧饱和度信息,确定出中老年人的实时的生命体征信息。
优选的,所述信息处理模块包括:
信息检索单元,用于对中老年人的生命体征信息进行检索,基于顺序检索方法,过滤掉中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息,确定出对中老年疾病预测有价值的生命体征信息;
信息分组单元,用于对确定出来的对中老年疾病预测有价值的生命体征信息进行分组,基于互斥性原则,对中老年人的生命体征信息进行分组,确定出基于不同类别的生命体征信息组别;
信息排序单元,用于对生命体征信息组别内的生命体征信息进行排序,按照生命体征信息的采集时间,对生命体征信息进行有效的排序,确定出中老年人的生命体征表征信息。
优选的,所述信息处理模块还包括:
第一生命体征信息提取模块,用于提取当前接收到的中老年的生命体征信息;
第二生命体征信息提取模块,用于提取从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息;
第一质量评价模块,用于利用所述当前接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息获取当前生命体征信息的质量评价参数;其中,所述质量评价参数通过如下公式获取:
其中,K表示质量评价参数;Cz表示从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息的数据总量;C表示当前接收到的中老年的生命体征信息的数据总量;n表示生命体征信息的特征种类数量;Ci表示当前接收到的第i种生命体征信息的无价值的生命体征信息的数据量;Cdi表示当前接收到的当前接收到的第i种生命体征信息的总数据量;
第一比较模块,用于当当前生命体征信息的质量评价参数低于预设的参数阈值时,则放弃当前一次接收到的中老年的生命体征信息;
第二质量评价模块,用于获取下一次接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息对应的质量评价参数;
第二比较模块,用于如果所述下一次接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息对应的质量评价参数仍低于预设的参数阈值时,则进行信息采集异常报警。
优选的,所述分析预测模块包括:
索引调取单元,用于索引调取生命体征阈值信息,获取中老年人的生命体征表征信息,基于生命体征表征信息,从存储的多个生命体征阈值信息中索引出与中老年人的生命体征表征信息相匹配的生命体征阈值信息,且将索引出的生命体征阈值信息调取出来;
分析预测单元,用于对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,获取中老年人的生命体征表征信息及生命体征阈值信息,基于生命体征阈值信息,对生命体征表征信息进行分析预测,确定出中老年人的生命体征分析预测报告。
优选的,所述信息存储模块包括:
体征存储单元,用于存储实时采集的中老年人的生命体征信息;
阈值存储单元,用于存储多个生命体征阈值信息,基于存储的中老年人的生命体征阈值信息,为中老年人的生命体征表征信息进行分析预测提供参照指导依据。
优选的,所述智能管控模块包括:
挖掘分析单元,用于对中老年人的生命体征分析预测报告进行挖掘分析,获取中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,基于机器学习算法,确定出中老年疾病预测管控策略;
智能管控单元,用于对中老年疾病预测情况进行智能管控,获取中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控及相应预警。
优选的,对实时采集的中老年人的生命体征信息进行处理,执行以下操作:
获取实时采集的中老年人的生命体征信息;
基于顺序检索方法,过滤掉中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息,确定出对中老年疾病预测有价值的生命体征信息;
获取确定出来的对中老年疾病预测有价值的生命体征信息;
基于互斥性原则,对中老年人的生命体征信息进行分组,确定出基于不同类别的生命体征信息组别;
获取生命体征信息组别;
按照生命体征信息的采集时间,对生命体征信息进行有效的排序,确定出中老年人的生命体征表征信息。
优选的,对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,执行以下操作:
获取中老年人的生命体征分析预测报告;
基于中老年人的生命体征分析预测报告,索引调取出与中老年人的生命体征表征信息相匹配的生命体征阈值信息;
获取中老年人的生命体征表征信息及与中老年人的生命体征表征信息相匹配的生命体征阈值信息;
基于生命体征阈值信息,对生命体征表征信息进行分析预测,确定出中老年人的生命体征分析预测报告;
针对生命体征表征信息在生命体征阈值信息范围内的情况,则确定出的中老年人的生命体征分析预测报告为中老年人的生命体征正常,其预测中老年人不存在中老年疾病风险;
针对生命体征表征信息不在生命体征阈值信息范围内的情况,则确定出的中老年人的生命体征分析预测报告为中老年人的生命体征异常,其预测中老年人存在中老年疾病风险。
优选的,对中老年疾病预测情况进行智能管控,执行以下操作:
针对中老年人存在中老年疾病风险的情况,则基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,基于机器学习算法,确定出中老年疾病预测管控策略;
按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控及相应预警,为中老年人提供疾病预测建议,且指导中老年人进行相应的治疗。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明的基于人工智能的中老年疾病预测系统,实时采集中老年人的生命体征信息,且对生命体征信息进行检索、分组及排序,确定出中老年人的生命体征表征信息,基于中老年人的生命体征表征信息,且参照存储的生命体征阈值信息,确定出中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控及相应预警,为中老年人提供疾病预测建议,且指导中老年人进行相应的治疗,可对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,提高中老年疾病预测准确度,且可给予中老年人相应的管控治疗建议,提升中老年人使用体验感。
附图说明
图1为本发明的基于人工智能的中老年疾病预测系统的模块原理图;
图2为本发明的基于人工智能的中老年疾病预测系统的结构图;
图3为本发明的基于人工智能的中老年疾病预测系统的算法流程图。
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。
为了解决现有的不能对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,导致中老年疾病预测准确度差,且不能给予中老年人相应的管控治疗建议,降低了中老年人使用体验感的问题,请参阅图1-图3,本实施例提供以下技术方案:
一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,包括:
信息采集模块,可实时采集中老年人的生命体征信息,且将实时采集的中老年人的生命体征信息发送给信息处理模块;
其中中老年人的生命体征信息包括但不限于心率、脉搏、血压、血氧饱和度;
需要说明的是,信息采集模块包括:心率监测传感器、脉搏传感器、血压传感器及血氧饱和度探头;
利用心率监测传感器可实时获取中老年人的心率信号,确定出中老年人的心率信息;
利用脉搏传感器可实时获取中老年人的脉搏信号,利用脉搏传感器检测动脉搏动时产生的压力变化,且将之转换成更直观观察和检测的电信号,确定出中老年人的脉搏信息;
利用血压传感器可实时获取中老年人的血压信号,确定出中老年人的血压信息;
利用血氧饱和度探头可实时获取中老年人的血氧饱和度信号,确定出中老年人的血氧饱和度信息;
基于实时采集的中老年人的心率信息、脉搏信息、血压信息及血氧饱和度信息,确定出中老年人的实时的生命体征信息。
信息处理模块,与分析预测模块建立连接,用于对实时采集的中老年人的生命体征信息进行处理,获取中老年人的生命体征信息,且对生命体征信息进行检索、分组及排序,确定出中老年人的生命体征表征信息;
需要说明的是,信息处理模块包括:信息检索单元、信息分组单元及信息排序单元;
利用信息检索单元可对中老年人的生命体征信息进行检索,基于顺序检索方法,过滤掉中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息,确定出对中老年疾病预测有价值的生命体征信息;
同时,具体的,所述信息处理模块还包括:
第一生命体征信息提取模块,用于提取当前接收到的中老年的生命体征信息;
第二生命体征信息提取模块,用于提取从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息;
第一质量评价模块,用于利用所述当前接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息获取当前生命体征信息的质量评价参数;其中,所述质量评价参数通过如下公式获取:
其中,K表示质量评价参数;Cz表示从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息的数据总量;C表示当前接收到的中老年的生命体征信息的数据总量;n表示生命体征信息的特征种类数量;Ci表示当前接收到的第i种生命体征信息的无价值的生命体征信息的数据量;Cdi表示当前接收到的当前接收到的第i种生命体征信息的总数据量;
第一比较模块,用于当当前生命体征信息的质量评价参数低于预设的参数阈值时,则放弃当前一次接收到的中老年的生命体征信息;
第二质量评价模块,用于获取下一次接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息对应的质量评价参数;
第二比较模块,用于如果所述下一次接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息对应的质量评价参数仍低于预设的参数阈值时,则进行信息采集异常报警。
上述技术方案的技术效果为:该方案使用两个生命体征信息提取模块,分别用于提取当前接收到的中老年人的生命体征信息和过滤掉无价值信息。这有助于从混杂的生命体征数据中提取出重要的特征用于后续的分析和预测。
通过第一质量评价模块,利用提取的生命体征信息和过滤掉的无价值信息,得到当前生命体征信息的质量评价参数。这个参数的计算考虑了不同特征种类的数量和每种特征的数据量,有助于判断当前接收到的生命体征信息的可靠程度。
通过第一比较模块,将当前的质量评价参数与预设的参数阈值进行比较。如果参数低于预设阈值,说明当前生命体征信息的质量较差,可能不适合进行后续的分析和预测,因此将放弃当前接收到的信息。
通过第二质量评价模块,获取下一次接收到的生命体征信息对应的质量评价参数。再通过第二比较模块,如果下一次接收到的信息的质量评价参数仍低于预设的参数阈值,说明连续多次接收到的信息质量较差,可能存在异常情况,可能需要进行信息采集异常报警,以提醒监护人或医护人员注意可能出现的问题。
综上所述,该技术方案通过提取和评估中老年人的生命体征信息,并根据质量评价参数进行合理判断和异常报警,从而实现对中老年人健康状况的监测和预警,有助于提高健康管理的效率和准确性。
具体的,过滤掉中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息,其中实时采集的生命体征信息中包含有重复及缺失的生命体征信息,过滤掉中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息,即为过滤掉这些重复及缺失的生命体征信息。
利用信息分组单元可对确定出来的对中老年疾病预测有价值的生命体征信息进行分组,基于互斥性原则,对中老年人的生命体征信息进行分组,确定出基于不同类别的生命体征信息组别;
利用信息排序单元可对生命体征信息组别内的生命体征信息进行排序,按照生命体征信息的采集时间,对生命体征信息进行有效的排序,确定出中老年人的生命体征表征信息。
分析预测模块,与智能管控模块建立连接,用于对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,获取中老年人的生命体征表征信息,且参照存储的生命体征阈值信息,确定出中老年人的生命体征分析预测报告;
需要说明的是,分析预测模块包括:索引调取单元及分析预测单元;
利用索引调取单元可索引调取生命体征阈值信息,获取中老年人的生命体征表征信息,基于生命体征表征信息,从存储的多个生命体征阈值信息中索引出与中老年人的生命体征表征信息相匹配的生命体征阈值信息,且将索引出的生命体征阈值信息调取出来;
利用分析预测单元可对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,获取中老年人的生命体征表征信息及生命体征阈值信息,基于生命体征阈值信息,对生命体征表征信息进行分析预测,确定出中老年人的生命体征分析预测报告。
具体的,对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,包括:
获取中老年人的生命体征分析预测报告;
基于中老年人的生命体征分析预测报告,索引调取出与中老年人的生命体征表征信息相匹配的生命体征阈值信息;
获取中老年人的生命体征表征信息及与中老年人的生命体征表征信息相匹配的生命体征阈值信息;
基于生命体征阈值信息,对生命体征表征信息进行分析预测,确定出中老年人的生命体征分析预测报告;
针对生命体征表征信息在生命体征阈值信息范围内的情况,则确定出的中老年人的生命体征分析预测报告为中老年人的生命体征正常,其预测中老年人不存在中老年疾病风险;
针对生命体征表征信息不在生命体征阈值信息范围内的情况,则确定出的中老年人的生命体征分析预测报告为中老年人的生命体征异常,其预测中老年人存在中老年疾病风险。
具体的,对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,其分析预测情况如下:
一)实时采集中老年人的心率信息,依据心率阈值,进行分析预测,其分析预测如表1所示:
表1:心率分析预测情况
二)实时采集中老年人的脉搏信息,依据脉搏阈值,进行分析预测,其分析预测如表2所示:
表2:脉搏分析预测情况
三)实时采集中老年人的血压信息,依据血压阈值,进行分析预测,其分析预测如表3所示:
表3:血压分析预测情况
四)实时采集中老年人的血氧饱和度信息,依据血氧饱和度阈值,进行分析预测,其分析预测如表4所示:
表4:血氧饱和度分析预测情况
信息存储模块,与分析预测模块建立连接,用于存储中老年人的生命体征阈值信息,基于存储的中老年人的生命体征阈值信息,为中老年人的生命体征表征信息进行分析预测提供参照指导依据;
需要说明的是,信息存储模块包括:体征存储单元及阈值存储单元;
体征存储单元,用于存储实时采集的中老年人的生命体征信息;
阈值存储单元,用于存储多个生命体征阈值信息,基于存储的中老年人的生命体征阈值信息,为中老年人的生命体征表征信息进行分析预测提供参照指导依据。
智能管控模块,与分析预测模块建立连接,用于对中老年疾病预测情况进行智能管控,获取中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控。
需要说明的是,智能管控模块包括:挖掘分析单元及智能管控单元;
利用挖掘分析单元可对中老年人的生命体征分析预测报告进行挖掘分析,获取中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,基于机器学习算法,确定出中老年疾病预测管控策略;
利用智能管控单元可对中老年疾病预测情况进行智能管控,获取中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控及相应预警。
具体的,对中老年疾病预测情况进行智能管控,包括:
针对中老年人存在中老年疾病风险的情况,则基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,基于机器学习算法,确定出中老年疾病预测管控策略;
按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控及相应预警,为中老年人提供疾病预测建议,且指导中老年人进行相应的治疗。
综上,本发明的基于人工智能的中老年疾病预测系统,实时采集中老年人的生命体征信息,且对生命体征信息进行检索、分组及排序,确定出中老年人的生命体征表征信息,基于中老年人的生命体征表征信息,且参照存储的生命体征阈值信息,确定出中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控及相应预警,为中老年人提供疾病预测建议,且指导中老年人进行相应的治疗,可对中老年人的生命体征信息进行实时监测及综合评估,提高中老年疾病预测准确度,且可给予中老年人相应的管控治疗建议,提升中老年人使用体验感。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他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、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
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 (3)
1.一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,其特征在于,包括:
信息采集模块,与信息处理模块建立连接,用于实时采集中老年人的生命体征信息,且将实时采集的中老年人的生命体征信息发送给信息处理模块,其中中老年人的生命体征信息包括心率、脉搏、血压、血氧饱和度;
信息处理模块,与分析预测模块建立连接,用于对实时采集的中老年人的生命体征信息进行处理,获取中老年人的生命体征信息,且对生命体征信息进行检索、分组及排序,确定出中老年人的生命体征表征信息;
分析预测模块,与智能管控模块建立连接,用于对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,获取中老年人的生命体征表征信息,且参照存储的生命体征阈值信息,确定出中老年人的生命体征分析预测报告;
信息存储模块,与分析预测模块建立连接,用于存储中老年人的生命体征阈值信息,基于存储的中老年人的生命体征阈值信息,为中老年人的生命体征表征信息进行分析预测提供参照指导依据;
智能管控模块,与分析预测模块建立连接,用于对中老年疾病预测情况进行智能管控,获取中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,确定出中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控;
所述信息采集模块包括:
心率监测传感器,用于实时获取中老年人的心率信号,确定出中老年人的心率信息;
脉搏传感器,用于实时获取中老年人的脉搏信号,利用脉搏传感器检测动脉搏动时产生的压力变化,且将之转换成更直观观察和检测的电信号,确定出中老年人的脉搏信息;
血压传感器,用于实时获取中老年人的血压信号,确定出中老年人的血压信息;
血氧饱和度探头,用于实时获取中老年人的血氧饱和度信号,确定出中老年人的血氧饱和度信息;
基于实时采集的中老年人的心率信息、脉搏信息、血压信息及血氧饱和度信息,确定出中老年人的实时的生命体征信息;
所述信息处理模块包括:
信息检索单元,用于对中老年人的生命体征信息进行检索,基于顺序检索方法,过滤掉中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息,确定出对中老年疾病预测有价值的生命体征信息;
信息分组单元,用于对确定出来的对中老年疾病预测有价值的生命体征信息进行分组,基于互斥性原则,对中老年人的生命体征信息进行分组,确定出基于不同类别的生命体征信息组别;
信息排序单元,用于对生命体征信息组别内的生命体征信息进行排序,按照生命体征信息的采集时间,对生命体征信息进行有效的排序,确定出中老年人的生命体征表征信息;
所述信息处理模块还包括:
第一生命体征信息提取模块,用于提取当前接收到的中老年的生命体征信息;
第二生命体征信息提取模块,用于提取从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息;
第一质量评价模块,用于利用所述当前接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息获取当前生命体征信息的质量评价参数;其中,所述质量评价参数通过如下公式获取:
其中,K表示质量评价参数;n表示生命体征信息的特征种类数量;Ci表示当前接收到的第i种生命体征信息的无价值的生命体征信息的数据量;Cdi表示当前接收到的第i种生命体征信息的总数据量;K0表示预设的基准参数值;
第一比较模块,用于当当前生命体征信息的质量评价参数低于预设的参数阈值时,则放弃当前一次接收到的中老年的生命体征信息;
第二质量评价模块,用于获取下一次接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息对应的质量评价参数;
第二比较模块,用于如果所述下一次接收到的中老年的生命体征信息和从所述当前接收到的中老年的生命体征信息中过滤掉的中老年人的生命体征信息中对中老年疾病预测无价值的生命体征信息对应的质量评价参数仍低于预设的参数阈值时,则进行信息采集异常报警;
所述分析预测模块包括:
索引调取单元,用于索引调取生命体征阈值信息,获取中老年人的生命体征表征信息,基于生命体征表征信息,从存储的多个生命体征阈值信息中索引出与中老年人的生命体征表征信息相匹配的生命体征阈值信息,且将索引出的生命体征阈值信息调取出来;
分析预测单元,用于对中老年人的生命体征表征信息进行分析预测,获取中老年人的生命体征表征信息及生命体征阈值信息,基于生命体征阈值信息,对生命体征表征信息进行分析预测,确定出中老年人的生命体征分析预测报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,其特征在于,所述信息存储模块包括:
体征存储单元,用于存储实时采集的中老年人的生命体征信息;
阈值存储单元,用于存储多个生命体征阈值信息,基于存储的中老年人的生命体征阈值信息,为中老年人的生命体征表征信息进行分析预测提供参照指导依据。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的中老年疾病预测系统,其特征在于,所述智能管控模块包括:
挖掘分析单元,用于对中老年人的生命体征分析预测报告进行挖掘分析,获取中老年人的生命体征分析预测报告,基于数据挖掘技术,对中老年人的生命体征分析预测报告进行相关性及关联性分析,基于机器学习算法,确定出中老年疾病预测管控策略;
智能管控单元,用于对中老年疾病预测情况进行智能管控,获取中老年疾病预测管控策略,按照中老年疾病预测管控策略对中老年疾病预测情况进行智能管控及相应预警。
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