CN117912662A - 基于物联网的人工智能智慧护理系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于物联网的人工智能智慧护理系统。该系统包括生命体征采集模块，病情趋势预警模块，智慧病房模块，以及院外延续照护与居家照护模块。生命体征采集模块用于收集并提供患者的生命体征数据，病情趋势预警模块根据收集的数据预警病情并为患者提供个性化的护理服务。智慧病房模块根据生命体征数据和预警信息向病人提供个性化服务，并将病房护理信息反馈给院外延续照护与居家照护模块。院外延续照护与居家照护模块则根据生命体征数据和预警信息为出院患者提供定期随访和健康管理服务，同时根据智慧病房模块的护理信息优化患者的居家照护计划。此系统为全生命周期护理系统，其有效整合了医疗资源，提高了医疗服务的效率和质量。

Description

基于物联网的人工智能智慧护理系统

技术领域

本申请涉及物联网应用领域，尤其涉及一种基于物联网的人工智能智慧护理系统。

背景技术

在当今医疗领域，大数据、物联网和人工智能等尖端技术的快速发展为医疗服务的改进和优化提供了巨大的可能性。然而，传统医疗模式所存在的一系列问题依然阻碍了医疗服务质量和效率的提升。

首要的问题是传统医疗模式中的信息孤岛现象。医院内各科室，甚至不同医院间的信息缺乏有效的共享和交流机制，导致了重复劳动和信息丢失，进而降低了医疗服务的效率和准确性。其次，医患之间的沟通不畅也是一个主要问题。在患者与医务人员之间的信息传递中存在误解和不准确的情况，这增加了治疗方案的不确定性和医疗纠纷的风险。此外，资源利用的不均衡也是传统医疗模式的一个常见问题。

至今，尚未有一种全生命周期护理系统可以完全解决上述在传统医疗模式中遇到的问题。理想的护理系统将生命体征采集、病情趋势预警、智慧病房以及院外延续照护与居家照护无缝集成，构成一个全生命周期的管理系统。这种创新性的解决方案有望通过整合现有的技术和理念，打破传统医疗模式的限制，提供全面、高效、个性化的医疗服务，从而提高患者的治疗效果和医护人员的工作效率。

因此，构建一个基于大数据、物联网和人工智能的智慧护理系统的需求变得越来越迫切。这样的系统将能应对传统医疗模式中的挑战，提高医疗服务的质量、效率和普及性。

发明内容

本申请提供一种基于物联网的人工智能智慧护理系统，以解决现有技术中，传统医疗模式中存在信息孤岛，医患沟通不畅以及资源利用不均衡等诸多问题。

所述人工智能智慧护理系统，包括生命体征采集模块，病情趋势预警模块，智慧病房模块，以及院外延续照护与居家照护模块；

其中，所述生命体征采集模块用于向其他各个模块提供患者的生命体征数据；所述病情趋势预警模块用于根据所述生命体征采集模块提供的生命体征数据进行病情预警，与所述智慧病房模块共享数据，为患者提供个性化的护理服务，通过院外延续照护与居家照护模块将患者的预警信息传递给患者的家属和护理人员；所述智慧病房模块用于根据所述生命体征采集模块提供的生命体征数据以及所述病情趋势预警模块提供的病情预警信息向病人提供个性化服务，将病房护理信息反馈给所述院外延续照护与居家照护模块；所述院外延续照护与居家照护模块根据所述生命体征采集模块提供的生命体征数据以及所述病情趋势预警模块提供的病情预警信息为出院患者提供定期随访和健康管理服务，根据智慧病房模块提供的护理信息，优化患者的居家照护计划。

所述生命体征采集模块通过中间件对接医院现有设备，实现设备数据的自动采集和电子化记录。

所述生命体征采集模块还包括移动采集车，用于自动识别病人、测量多项生命体征数据并自动上传数据。

所述生命体征采集模块还包括管理居家智能设备的智能设备集成单元，所述智能设备集成单元包括：

设备自动注册模块，用于在智能设备首次启动时向云端服务发送注册请求，云端服务为每个设备分配一个唯一的设备标识符，并将该设备标识符和设备的信息存储在设备注册表中；

设备间自动协调和优化模块，用于根据智能设备的状态信息，通过云端服务进行设备间的自动协调和优化，以改善室内环境质量；

远程监控和控制模块，通过一个手机APP让用户能够随时随地查看和控制家中的智能设备；

紧急事件处理模块，通过云端服务实时监控所有智能设备的运行状态，并通过机器学习算法，预测可能发生的紧急事件，当检测到老人的生命体征异常时，该模块会立即通知家人和相关医疗机构；

养老服务共享生态圈模块，通过云端服务将老人、家属、养老服务机构和政府提供的管理服务连接在一起，形成一个共享生态圈。

所述病情趋势预警模块包括护理评估单元，所述护理评估单元用于：

对于患者的多源生命体征数据进行量化，获得患者的实时健康状态；

根据患者的历史健康数据和实时健康状态，预测患者在未来的健康风险；

根据所述实时健康状态和预测性健康风险，向患者提供实时个性化的健康提示。

所述病情趋势预警模块包括可视化电子病历单元，所述可视化电子病历单元用于通过智能学习和模型分析关键字，动态呈现病历信息。

所述智慧病房模块包括健康教育知识库系统，能够为机器人、患者平板等终端提供实时健康宣教和相关内容。

所述智慧病房模块还包括利用人工智能技术向患者推送健康教育的智能健康教育机器人。

所述智能健康教育机器人采用生物指标感知技术，使机器人能够感知并理解患者的生理状态和情绪，提供有效的健康教育信息。

所述院外延续照护与居家照护模块包括出院随访系统和上门服务管理系统，能够为出院患者提供定期随访和医疗服务。

所述院外延续照护与居家照护模块还包括健康搜索引擎系统，能够为用户提供医疗咨询、疾病辅助诊断、健康宣教等服务。

采用本申请提供的方法有如下有益效果：

首先，生命体征采集模块利用物联网技术和传感器设备，能够实时监测患者的生命体征数据，如心率、血压、血氧等。这些数据通过无线传输到中央数据库，为医护人员提供准确、全面的健康信息，帮助他们进行科学决策和精准治疗。

其次，病情趋势预警模块利用大数据和人工智能技术，对患者的生命体征数据进行实时分析和监测。通过建立模型和算法，该模块能够预测患者病情的发展趋势，并提前发出预警信号，以便医护人员及时采取措施，防止病情恶化和并发症的发生。

然后，智慧病房模块利用物联网和智能设备将医院资源进行智能化整合和管理。例如，通过智能床铺、医疗设备互联和自动化医嘱管理，该模块能够实现病房内各项工作的自动化和智能化，提高护理效率、降低医疗风险，改善医患沟通和患者体验。

最后，院外延续照护与居家照护模块致力于延伸医疗服务的辐射范围，使患者在出院后仍能够得到持续的关怀和照顾。通过出院随访系统和上门服务，患者可以在家中接受定期随访和医疗服务，促进康复和健康管理。同时，健康搜索引擎系统和家庭病床提供了便捷的健康信息获取和自助诊疗功能，使患者能够更好地参与自身的健康管理。

本申请提出的基于物联网的人工智能智慧护理系统旨在通过整合大数据、物联网和人工智能等先进技术，改善传统医疗模式的不足，并提供全生命周期的健康服务，从而解决了传统医疗模式中存在信息孤岛，医患沟通不畅以及资源利用不均衡等诸多问题。

附图说明

图1是本申请第一实施例的示意图。

图2是本申请第二实施例的示意图。

图3是本申请第三实施例的示意图。

图4是本申请第四实施例的示意图。

图5是本申请第五实施例的示意图。

具体实施方式

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多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申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

本申请第一实施例提供一种基于物联网的人工智能智慧护理系统。请参看图1，该图为本申请第一实施例的流程图。以下结合图1对本申请第一实施例提供一种基于物联网的人工智能智慧护理系统进行详细说明。

该系统包括生命体征采集模块102，病情趋势预警模块104，智慧病房模块106，以及院外延续照护与居家照护模块108。

生命体征采集模块102用于向病情趋势预警模块104，智慧病房模块106，以及院外延续照护与居家照护模块108提供患者的生命体征数据。

病情趋势预警模块104用于根据生命体征采集模块102提供的生命体征数据进行病情预警，与所述智慧病房模块106共享数据，为患者提供个性化的护理服务，通过院外延续照护与居家照护模块108将患者的预警信息传递给患者的家属和护理人员。

智慧病房模块106用于根据生命体征采集模块102提供的生命体征数据以及病情趋势预警模块104提供的病情预警信息向病人提供个性化服务，将病房护理信息反馈给所述院外延续照护与居家照护模块。

院外延续照护与居家照护模块108根据生命体征采集模块102提供的生命体征数据以及所述病情趋势预警模块104提供的病情预警信息为出院患者提供定期随访和健康管理服务，根据智慧病房模块106提供的护理信息，优化患者的居家照护计划。

本申请第二实施例提供一种生命体征采集模块。请参看图2，该图为本申请第二实施例的示意图。以下结合图2对本申请第二实施例提供生命体征采集模块进行详细说明。

该模块包括身份识别和数据采集单元202，设备数据采集单元204，移动采集单元206，非接触式检测单元208以及智能家居集成单元210。

身份识别和数据采集单元202引入扫码技术，实现病人身份自动采集，并通过全院级数据自动采集架构，解决了科室间数据采集难题。

身份识别和数据采集单元202可以按照以下步骤进行实施：

步骤一：区块链身份证明生成

为每个病人分配一个独一无二的区块链身份。这个身份是通过一个区块链身份服务(如Hyperledger Indy)创建的，该服务使用了一种安全的密码技术，能够保护病人的个人信息不被泄露或被恶意使用。

使用生物特征扫描设备(如指纹扫描器或虹膜扫描器)获取病人的生物特征数据，并将这些数据作为病人区块链身份的一部分。

除了生物特征数据，区块链身份还包括病人的基本信息，如姓名和出生日期等。

步骤二：全院级数据自动采集

在医院的每个科室安装一台数据采集设备。这台设备需要连接到所有的医疗设备，并能够接收这些设备产生的数据。

数据采集设备将接收到的数据通过云计算平台实时上传至一个中央数据库。这个数据库是由一个分布式计算框架(如Apache Hadoop)构建的，可以存储大量的数据，并能够快速处理这些数据。

使用数据分析工具(如Apache Spark)对数据库中的数据进行实时分析。分析结果可以用于生成报告，也可以用于提供给医生和护士参考。

为了保护数据的安全，所有的数据在传输和存储过程中都需要进行加密。加密技术可以选择一种安全的加密算法，如AES。

本实施例利用区块链技术，为每个病人生成唯一的身份证明。这个证明是基于他们的生物特征(如指纹或虹膜扫描)和个人信息(如姓名和出生日期)生成的。通过使用扫描设备，识别病人的身份证明。这种方法能够防止身份冒充和数据篡改。

本实施例中，全院级的数据自动采集架构采用先进的云计算和物联网技术，将所有科室的医疗设备连接在一起。所有设备采集的数据都会实时上传至云端，统一进行分析和管理。这种架构能有效解决科室间数据采集和交换的问题，提高数据的准确性和及时性

设备数据采集单元204用于呼吸机及监护仪的数据采集。本单元通过中间件对接医院现有设备，实现呼吸机及监护仪等设备数据的自动采集和电子化记录，提高护理质量和数据准确性。

设备数据采集单元204可以通过如下步骤实施：

步骤一：中间件的开发和安装

开发一个中间件，该中间件需要兼容医院现有的呼吸机及监护仪等设备，并能够对这些设备进行通信。中间件的开发可以使用Java，Python，C++等编程语言，选择哪种语言主要取决于医院现有设备的接口协议和技术要求。

安装和配置中间件。这个过程需要对每台医疗设备进行单独的配置，以确保中间件能够正确地与设备进行通信。配置的过程可能包括输入设备的IP地址，设置通信协议，设置数据传输速率等。

步骤二：数据的自动采集

中间件根据预设的采集频率，自动向呼吸机和监护仪等设备发送数据请求。设备在接收到请求后，会将其当前的数据发送回中间件。

中间件收到设备返回的数据后，会对数据进行解析，将其转化为一种标准格式，如JSON或XML，然后存储到一个本地数据库中。这个数据库可以是一个轻量级的数据库，如SQLite。

步骤三：数据的电子化记录

中间件提供一个API接口，允许其他应用程序访问其收集的数据。这个API接口需要支持RESTful或者GraphQL等标准的API设计规范。

开发一个前端应用程序，该程序可以通过中间件的API接口，获取到呼吸机和监护仪等设备的数据，并将这些数据展示在一个用户友好的界面上，从而实现数据的电子化记录。

移动采集单元206，采用推车设计，方便移动和使用，支持快速测量多项生命体征数据，并实现扫码自动识别病人、自动上传数据等功能。

移动采集单元206利用自动驾驶技术，在医院内部进行自由移动。车上装有多种生命体征监测设备，如心电图机、血压仪等。当车辆到达病房时，护士可以通过车载系统，快速测量病人的生命体征。所有数据都会通过扫码技术自动与病人的身份关联，并实时上传至云端。

非接触式检测单元208，引入智能床垫等设备，通过无接触方式监测心率、呼吸等生命体征数据，实现对患者的全天候监护。智能床垫装有一种纳米级的传感器和高精度雷达技术，能够通过测量床垫的微小变化，获取病人的心率和呼吸频率。此外，床垫还配备了一个智能系统，通过机器学习技术，根据病人的生命体征变化，自我调整床垫的硬度和温度，为病人提供最舒适的睡眠环境。

非接触式检测单元208可以通过如下步骤实现：

步骤一：智能床垫的选择和安装

选择一款能够检测和记录心率及呼吸频率的智能床垫。这种床垫通常内置有传感器和数据处理模块。床垫需要布置在病人常用的床铺上，确保传感器能够有效地采集到病人的生理信号。

步骤二：床垫与中央处理系统的数据连接

安装和配置一个数据接收模块，能够接收来自智能床垫的数据。这个模块可以是一个物联网网关，支持WiFi、蓝牙或者其他无线通信技术，能够将床垫的数据传输到中央处理系统。

步骤三：数据处理与分析

中央处理系统中实现数据处理和分析的软件。这个软件需要能够接收并解析来自智能床垫的数据，分别提取出心率和呼吸频率的信息，并根据设定的阈值进行分析，如果发现异常情况，需要能够自动触发报警。

步骤四：可视化展示

在中央处理系统中实现一个用户界面，能够将收集到的数据以图表的形式展示出来，方便医护人员查看和理解。

智能设备集成单元210用于：将智能设备居家部署，生命体征实时监护，生命体征采集及实时上传，紧急事件实现医患联动。实现居家养老以养老为纽带，以老人、家属、养老服务机构、政府提供管理服务为核心，建立共享生态圈。智能设备可以为生命体征检测设备，可穿戴设备，水侵报警器，烟感探测器，温度探测器，无线急救呼叫器等。

智能设备集成单元210可以采用云端智能服务实现。云端智能服务能够实现设备的自动注册，设备间的自动协调和优化，以及设备状态的远程监控和控制。这种服务不仅能够帮助更好地管理和控制智能设备，而且还能够提高患者的生活质量和便利性。

云端智能服务实施步骤如下：

设备自动注册：所有智能设备在首次启动时，会自动向云端服务发送注册请求。云端服务会为每个设备分配一个唯一的设备ID，并将这个ID和设备的信息存储在一个设备注册表中。设备可以使用这个ID与云端服务进行通信，发送设备状态信息，接收控制指令。

设备间的自动协调和优化：云端服务会根据设备的状态信息，进行设备间的自动协调和优化。例如，当空气质量检测设备检测到室内空气质量下降时，云端服务会自动发送指令给空气净化器，让其增加运行强度。当室内的温度升高时，云端服务会自动调节空调的温度设定，保持室内的舒适度。

远程监控和控制：用户可以通过一个手机APP，随时随地查看和控制家中的智能设备。APP上会显示所有设备的状态信息，用户可以通过简单的操作，远程控制设备的运行状态。

紧急事件处理：云端服务会实时监控所有设备的运行状态，并通过机器学习算法，预测可能发生的紧急事件。例如，当检测到老人的生命体征异常时，云端服务会立即通知家人和相关医疗机构，确保老人能够得到及时的医疗救治。

养老服务共享生态圈：通过云端服务，将老人、家属、养老服务机构和政府提供的管理服务连接在一起，形成一个共享生态圈。在这个生态圈中，所有的参与者都能够共享资源，共享信息，共享服务，共同为老人提供更好的养老服务。

通过这种技术实施方案，可以将各种智能设备有效地集成在一起，实现生命体征的实时监控，生命体征采集及实时上传，紧急事件的医患联动，以及养老服务的共享生态圈，提高老人的生活质量。

对应上述实施方案，本申请提供一种智能设备集成单元210，该单元包括：

一个设备自动注册模块，用于在智能设备首次启动时向云端服务发送注册请求，云端服务为每个设备分配一个唯一的设备ID，并将该ID和设备的信息存储在设备注册表中；

一个设备间自动协调和优化模块，用于根据设备的状态信息，通过云端服务进行设备间的自动协调和优化，以改善室内环境质量；

一个远程监控和控制模块，通过一个手机APP让用户能够随时随地查看和控制家中的智能设备；

一个紧急事件处理模块，通过云端服务实时监控所有设备的运行状态，并通过机器学习算法，预测可能发生的紧急事件，当检测到老人的生命体征异常时，该模块会立即通知家人和相关医疗机构；

一个养老服务共享生态圈模块，通过云端服务将老人、家属、养老服务机构和政府提供的管理服务连接在一起，形成一个共享生态圈。

本申请第三实施例提供一种病情趋势预警模块。请参看图3，该图为本申请第三实施例的流程图。以下结合图3对本申请第三实施例提供一种病情趋势预警模块进行详细说明。

该模块包括护理评估单元302，可视化电子病历单元304，移动护理单元306，移动查房单元308。

护理评估单元302用于建立标准化字典库；按照护理程序，实现护理工作标准化；提前发现并发症或潜在危机值。

为了实现评估单元302的上述功能，本实施例引入一种基于多源生命体征数据的实时健康状态量化方法。不同于传统的单一生命体征监测，此方法将收集来自多种传感器(如心率、血压、血氧饱和度、体温、呼吸频率等)的生命体征数据，通过复杂的大数据算法和人工智能技术，量化患者的健康状态。这个量化的健康指数可以动态变化，为患者的病情趋势提供更直观的视觉展示。

实时健康状态量化的实施步骤如下：

首先，设定和集成适合的生命体征采集设备，例如心率传感器、血压计、血氧饱和度监测器、体温计、呼吸频率监测器等，这些设备可以采集到患者的实时生命体征数据。

数据采集后，建立一个数据收集和处理的基础设施。首先，患者的生命体征数据需要被安全地传输到我们的服务器或云平台，需要使用加密的安全连接，保证数据在传输过程中的安全性。然后，对这些数据进行预处理，包括清洗、校正和标准化，使得数据可以用于后续的分析。例如，可能需要剔除掉由于设备故障或者用户误操作导致的异常数据。同时，由于不同的设备可能会有不同的测量标准，需要对数据进行标准化处理，使得他们可以在相同的标准下进行比较。接下来，使用大数据和人工智能技术对这些生命体征数据进行分析。具体来说，会使用一种或多种机器学习模型(例如神经网络、随机森林等)来学习和理解这些生命体征数据之间的关联性。通过这种方式，可以通过输入一组生命体征数据，输出一个健康指数。

为了训练这样的模型，需要一个大量的标注数据。这些数据可以来自于以前的患者，他们的生命体征数据以及由医生给出的健康状态评价可以用于训练该模型。

最后，通过模型计算出的健康指数需要被实时地展示给医护人员和患者。这可以通过移动应用、电子表格或者可视化仪表盘等方式实现。

量化的健康指数的计算公式可能如下：

首先，需要给每一种生命体征(例如心率、血压、血氧饱和度、体温、呼吸频率等)设定一个权重，这个权重反映了该生命体征在评估健康状态中的重要性。权重的设定可以根据历史数据和医生的专业意见确定，也可以通过机器学习的方式自动调整。

然后，对每一种生命体征进行标准化处理，得到标准化的生命体征值。标准化处理的目的是消除不同设备和不同测量标准带来的影响，使得所有的生命体征值可以在同一标准下进行比较。

标准化后的生命体征值乘以相应的权重，然后将所有生命体征的结果相加，得到健康指数。健康指数可以看作是一个数值，数值越高，健康状态越好。

具体的计算公式如下：

HI＝w1*Norm(HR)+w2*Norm(BP)+w3*Norm(SpO2)+w4*Norm(Temp)+w5*Norm(RR)

其中，HI是健康指数，HR是心率，BP是血压，SpO2是血氧饱和度，Temp是体温，RR是呼吸频率，w1,w2,w3,w4,w5是权重，可以通过训练数据学习得到；标准化心率、标准化血压、标准化血氧饱和度、标准化体温、标准化呼吸频率是通过对原始生命体征数据进行标准化处理得到的值，Norm()函数将原始的生命体征数据转化为标准化数据。

为了实现评估单元302的上述功能，本实施例还引入预测性健康风险评估的方法。该评估基于患者的历史健康数据和实时健康状态，平台会运用先进的预测性模型(如深度学习网络)预测患者在未来的健康风险。这个预测不仅包括可能的疾病风险，也会预测可能的并发症风险，提前警告医护人员。

预测性健康风险评估的实施方案如下：

首先，需要收集大量的历史健康数据，这些数据应该包括患者的生命体征数据、医疗检查结果、个人生活习惯、遗传信息以及过往的医疗病史等。

收集到数据之后，会对数据进行预处理。数据预处理的步骤包括数据清洗、数据转换、数据集成等。数据清洗主要是剔除无效、错误或者无关的数据；数据转换是将数据转换为合适的格式或者单位；数据集成则是将多个数据源的数据合并在一起。

接着，根据这些数据来建立预测模型。可能会使用深度学习、支持向量机(SVM)、随机森林等机器学习算法来构建该模型。该模型的目标是根据患者的历史健康数据来预测他们在未来的健康风险。为了训练这个模型，需要一个大量的标注数据，这些数据可以来自于以前的患者，他们的历史健康数据以及由医生给出的健康风险评估可以用于训练我们的模型。

模型训练完毕后，会对模型进行测试和评估。这包括使用一部分未参与训练的数据来测试模型的准确性和稳定性。此外，还需要定期地对模型进行更新和优化，以适应不断变化的健康数据。

然后，可以将这个预测模型集成到本申请提供的人工智能智慧护理系统中。通过这个平台，医生可以输入患者的健康数据，然后模型会输出一个健康风险评估结果。

最后，需要对医护人员进行培训，使他们能够理解和利用这个预测性健康风险评估工具。同时，还需要确保所有的健康数据都能在符合医疗保护法规的前提下被安全地存储和处理。

为了实现评估单元302的上述功能，本实施例还引入实时个性化健康提示的方法。结合实时健康状态量化和预测性健康风险评估，平台将提供实时个性化的健康提示。这些提示可以是改变生活习惯的建议，也可以是调整治疗方案的提示，甚至在某些情况下，平台可以预测并提示即将出现的紧急情况，让医护人员能够提前做好准备。

实时个性化健康提示的技术实施方案如下：

数据收集：首先，需要收集用户的健康数据，这包括生命体征、活动水平、饮食习惯、睡眠模式、病史等，可能来自各种传感器、智能设备或用户输入。

数据处理与分析：收集到的数据需要进行预处理，例如清理，规范化和集成等。这个阶段的目标是将数据转化为能用于后续分析和建模的格式。

健康模型构建：根据收集的数据，可以采用机器学习和人工智能算法(例如深度学习，SVM，决策树等)构建预测模型。该模型可以根据用户的历史和当前数据预测其未来的健康状况，例如预测慢性疾病的风险、识别不良生活习惯等。

实时健康提示生成：在预测模型的基础上，可以设计智能决策系统来生成个性化的健康提示。这些提示可以包括健康建议、预防措施、提醒等，应依据用户的实时数据和预测结果进行动态调整。

用户界面设计：为了让用户更好的接收和理解这些健康提示，需要设计直观和友好的用户界面。用户界面可以展示用户的健康状态、风险评估、个性化建议等信息，并在需要时提供警告和提醒。

可视化电子病历单元304用于分析、归类病历信息；AI人工学习；对常见疾病进行建模、分析关键字；通过专病建设和相关的检查检验结果、认证数据，动态呈现；提升医护对患者所有病例的阅读效率；高效、快速的查看病程重点。

可视化电子病历单元304作为整个系统的关键部分，致力于提高医护人员对病人健康状况的理解和治疗效率。这个单元具有以下特点和功能：

数据分析和分类：它利用先进的数据分析算法对病历信息进行详细的分析和分类，使得信息更加清晰，容易理解。此外，还能根据病历的特征进行自动分类，帮助医护人员更快地找到所需的信息。

AI人工智能学习：该单元内置了AI学习模块，可以通过深度学习和自然语言处理等先进技术，从海量的病历数据中自动学习和提取有价值的信息和知识，不断提高其分析和识别疾病的能力。

疾病模型构建：通过大数据和机器学习技术，该单元能对常见疾病进行建模，通过分析疾病模型的关键字，有助于识别和预测疾病的发展趋势。

动态展示：它能根据专病建设和相关的检查检验结果，以及认证数据，对病人的病程进行动态展示。这使得医护人员能够实时了解病人的健康状况，及时调整治疗方案。

提升阅读效率：通过其用户友好的界面设计和智能排序功能，该单元可以提高医护人员对病历的阅读效率，使他们能快速找到关键信息，节省了大量的时间和精力。

快速查看病程重点：此外，这个单元还提供了一键查看病程重点的功能，医护人员只需要点击一个按钮，就能看到病人病程的重要事件，极大地提高了工作效率。

总之，可视化电子病历单元304不仅使得病历信息更加清晰易懂，而且通过AI技术和大数据分析，提高了医护人员对病历的处理效率，使得医疗工作更加精确和高效。

可视化电子病历单元304还可以通过高级的数据可视化技术，平台将提供全景式的患者信息展示。医护人员可以在一张界面上看到患者的所有信息，包括基本信息、生命体征、治疗历程、病历、检查结果等。此外，平台还会动态地展示患者的病情趋势，帮助医护人员快速了解患者的状况。

全景式患者信息展示的实施方案如下：

多源数据集成：对各类数据源进行接口调用或数据库连接，包括医疗记录系统、检验检查系统、药品信息系统、手术信息系统等。需要设计并实现数据处理模块，处理这些系统提供的数据，包括数据清洗、数据转化、数据标准化等。

数据整合：将从各个数据源收集到的数据整合在一起，建立患者的全景数据模型。这需要设计数据模型和数据存储策略，以适应不同类型和格式的数据。

患者信息展示界面设计：设计直观易用的用户界面，能够清晰展示患者的全景信息。这包括基本信息、医疗历史、检查结果、药物使用情况等。用户界面应提供信息筛选、排序和搜索功能，方便医护人员查找需要的信息。

信息更新机制：设计并实现信息更新机制，当新的医疗数据产生时，能够及时更新患者的全景信息。这可能需要引入消息队列或事件驱动机制，实时处理新的数据事件。

移动护理单元306，可以通过手持PDA实现实时文书录入、电子化医嘱执行，患者管理等，简化工作流程，减少数据二次处理。

移动护理单元306可以通过运行于手持PDA等设备的智能医护助手实现。本实施例引入一种全新的人工智能技术，将形成一个智能医护助手，能够帮助医护人员处理日常工作，如实时文书录入、电子化医嘱执行等。该智能助手可以通过语音识别和自然语言处理技术，理解医护人员的命令，然后执行相应的操作。此外，智能助手还可以通过预测患者的病情趋势，提供可能的治疗方案。

智能医护助手的实施步骤如下：

数据收集与整合：智能医护助手需要接收来自多个源的数据，包括但不限于医疗记录，实时健康数据，护理计划，药物信息等。这需要实现一套数据接入和整合的模块，通过API、SDK或直接数据库访问等方式从各类系统中获取必要的数据。

建立知识库：智能医护助手需要有一套完整的医学知识库作为支撑，这包括疾病知识，护理知识，药物知识等。这些知识可以从公开的医学数据库中获取，也可以通过专家的输入逐步积累。知识库应当以某种形式的知识图谱的方式组织，以便于推理和查询。

智能推理模块：智能推理模块是智能医护助手的核心，它需要通过机器学习和人工智能算法进行决策支持和建议生成。这包括预测患者的健康状态，生成个性化的护理建议，提供药物管理等。

用户界面设计：智能医护助手需要有直观易用的用户界面，让医护人员可以方便地查看患者信息，接收建议，并与系统进行交互。此外，还需要设计患者界面，让患者可以查看自己的健康信息，接收护理建议等。

安全与隐私保护：因为涉及到敏感的医疗数据，所以必须要有严格的数据安全和隐私保护机制。这包括数据加密，访问控制，审计日志等。

移动查房单元308，该单元实现了一种基于移动设备的住院临床信息管理系统，具体的实施方式包括以下步骤：

建立医疗信息数据库：首先，系统将所有的患者信息和医嘱集成到一个统一的数据库中，包括患者的病情信息、治疗方案、药物使用情况等。这样，医生和护士可以随时随地访问到最新的患者信息。

医嘱拆分与工作清单提取：系统利用先进的数据处理算法，将医嘱信息进行拆分和分类，同时为护士生成日常的工作清单。这样，护士可以根据清单进行工作，避免遗漏和重复，大大提高了工作效率。

采用移动终端技术：通过移动设备，如平板电脑或智能手机，医生和护士可以随时查看患者的信息，不受地点限制。此外，通过移动设备，医生还可以进行远程查房，及时了解患者的病情变化，提高医疗服务的效率和质量。

信息整合和物联网技术：通过互联网和物联网技术，系统可以实时收集和整合各种医疗设备的数据，如监护仪、输液泵等，提供给医生和护士参考，进一步增强了医疗服务的精确性和便捷性。

综上，移动查房单元308采用了一种全新的技术实施方式，将医疗信息系统延伸到病人床边，通过移动设备实现医疗服务的移动化，大大提高了医护人员的工作效率，加强了医患沟通，提升了医疗服务的质量。

本申请第四实施例提供一种智能病房模块。请参看图4，该图为本申请第四实施例的示意图。以下结合图4对本申请第四实施例提供一种智能病房模块进行详细说明。

该模块包括健康教育知识库单元402，健康教育机器人单元404，体验式健康教育单元406，病区药品智能管理单元408。

健康教育知识库单元402，用于建立健康知识库，为机器人、患者平板等终端提供实时健康宣教和相关内容，提升患者对健康知识的了解和掌握。

健康教育知识库单元402，采用深度学习增强的健康教育知识库系统。该系统基于深度学习模型，增强健康知识库系统，以提供个性化、多维度和全周期的健康宣教。例如，系统可以使用自然语言处理技术分析患者的医疗记录、查询历史和反馈信息，从而理解患者的具体需求和兴趣，然后使用推荐系统技术，为患者提供个性化的健康教育内容。

深度学习增强的健康教育知识库系统可以通过以下步骤来实施：

步骤一：数据准备

收集医学文献、教育手册、电子病历等健康相关的信息作为知识库的基础。同时，收集患者的健康记录、反馈信息和查询历史等数据，这些数据将用于训练深度学习模型。

步骤二：预处理

将收集到的数据进行预处理，包括文本清洗、格式化、分词、向量化等，为后续的深度学习模型训练做准备。

步骤三：构建深度学习模型

基于预处理的数据，构建和训练深度学习模型。这个模型可以是一种自然语言理解模型，如BERT、GPT等，用于理解和分类患者的需求和查询。同时，可以构建一个推荐系统模型，例如基于深度学习的协同过滤模型，用于推荐个性化的健康教育内容。

步骤四：构建用户接口

构建一个用户友好的界面，使患者可以方便地查询健康教育信息，并反馈对推荐内容的满意度。同时，提供后台管理界面，让医护人员可以管理和更新健康知识库。

步骤五：模型调优和迭代

根据患者的反馈信息和查询结果，对深度学习模型进行调优和迭代，以持续提高推荐的准确性和满意度。

健康教育机器人单元404利用人工智能技术，向患者推送入院、术前、出院等健康教育，提醒医疗注意事项，并根据患者需求进行个性化响应和医疗监护。

本实施例中，健康教育机器人单元404可以采用生物指标感知AI健康教育机器人来实现。在现有AI机器人技术基础上，引入生物指标感知技术，使机器人能够感知并理解患者的生理状态和情绪，从而提供更有针对性和有效的健康教育。例如，机器人可以使用人脸识别和生物指标感知技术来检测患者的情绪状态(如压力、焦虑等)，然后结合患者的具体状况，使用自然语言生成技术提供适当的健康教育和疏导建议。

生物指标感知AI健康教育机器人的实施方式涉及以下几个关键步骤：

步骤一：生物指标数据采集

利用适当的传感器设备(例如智能手环、心率监测器、血压计等)收集患者的生物指标数据，如心率、血压、体温、血氧饱和度等。此外，还可以考虑收集关于患者活动水平和睡眠质量的数据。

步骤二：数据预处理

收集到的生物指标数据需要进行预处理，如清洗、归一化、标准化等，以便后续的分析和模型训练。

步骤三：生物指标数据分析和模型训练

利用深度学习或其他机器学习技术对生物指标数据进行分析，训练一个模型来理解和解释这些数据。此模型的目标是能够识别出可能的健康问题，并能够根据患者的生物指标数据推荐适当的健康教育内容。

步骤四：构建AI健康教育机器人

AI健康教育机器人应包括一个友好的用户界面，可以是语音界面或图形界面。机器人需要有能力理解患者的问题，提供有针对性的健康教育内容，以及基于生物指标数据的个性化建议。

步骤五：反馈系统

构建一个反馈系统，收集患者对AI健康教育机器人提供的信息和建议的反馈，以便进一步优化和改进机器人的性能。

体验式健康教育单元406，利用虚拟现实技术，为患者提供生动、身临其境的健康宣教体验，缓解患者心理恐惧和提前了解手术等过程。

本实施例中，体验式健康教育单元406采用混合现实(MR)体验式健康教育来实现。其融合虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术，提供混合现实(MR)体验式健康教育。比如，通过MR技术，患者可以在现实中虚拟体验手术过程，使得健康教育更直观，有助于缓解患者的心理压力和对手术过程的恐惧。

混合现实(MR)体验式健康教育的技术实施方案涉及以下几个关键步骤：

步骤一：设备选择和集成

首先，选择适合的混合现实(MR)硬件设备，如HoloLens或者其他MR眼镜。这些设备通常会内置有摄像头、深度传感器和定位传感器，可以提供环境感知和定位功能。同时，需要确保这些设备可以和您的软件平台集成。

步骤二：内容创建

制作健康教育的MR内容。可以使用3D建模工具来创建教学模型和动画。同时，制定相应的教育剧本和场景，用于向患者解释各种健康状况、疾病、手术过程等。

步骤三：MR应用开发

发一个MR应用来播放和控制上述内容。这需要编程技能，并且需要熟悉所选硬件设备的开发工具和API。应用应该能够识别患者的手势和语音命令，以便患者可以自然地和MR内容互动。

步骤四：用户体验测试和改进

进行用户体验测试，收集患者的反馈，了解他们在使用MR健康教育应用时遇到的问题和困难，并相应地改进应用。重要的是要确保应用是易用的，可以在各种环境下稳定运行，并能够在所有支持的设备上提供一致的体验。

步骤五：持续更新和优化

根据医学的最新进展，持续更新和优化MR健康教育内容。同时，随着MR技术的进步，也需要定期更新应用以支持新的硬件设备和功能。

病区药品智能管理单元408，引入智能药柜和药品管理系统，实现药品存储、发放和使用的全流程可追溯和安全管理，减少用药错误和提高药品效期把控。

智能药柜是一款高度先进的药品管理设备，适用于病区、护士站、手术室等场所。借助先进的自动化和智能化技术，大大提高了药品管理的效率和安全性。

精简取药流程：智能药柜能自动完成药品的存储、分类、检索等多种操作，大大减少了医护人员的工作负担。它能自动识别药品的种类和数量，快速地为医护人员提供所需的药品，大大精简了取药的流程，提高了工作效率。

全流程追溯管理：智能药柜拥有强大的数据处理能力，可以实时记录药品的使用情况，进行全流程追溯管理。这样一来，任何药品的使用都能留下详细的记录，有助于增加药品使用的透明度，减少用药错误。

多重保护设计：智能药柜采用多种防护手段，包括密码锁、指纹识别、面部识别等，保证只有授权的人员才能使用药柜，大大提高了药品的安全性。

易用的操作指引：智能药柜拥有人性化的操作界面，详尽的指示灯和声音提示，让医护人员可以方便快捷地操作药柜，使得药品管理更加高效和精准。

药品管理系统则是一套更加全面的药品管理解决方案。它不仅包括智能药柜，还包括药品配送系统、药品使用记录系统等多个子系统。这套系统能够进行药品的全流程管理，包括药品的采购、存储、分发、使用、回收等所有环节。借助先进的信息技术和自动化技术，该系统可以提升管理效率，减少用药错误，优化取药流程，保障药品安全，实现药品有效期把控，为医院提供一体化的药品管理解决方案。

药品管理系统可以是基于区块链的药品闭环智能管理系统。该系统的实施步骤如下：

步骤一：构建区块链网络

首先，需要构建一个区块链网络，这可以是一个公有链、联盟链或私有链，具体取决于系统的需求和目标。每个参与者(如制药公司、批发商、零售商、医院、患者等)都是网络中的一个节点。每个节点都有一份完整的区块链，其中包含了所有的交易记录。

步骤二：创建药品的数字身份

当一批药品生产出来时，将其唯一的生产批号、生产日期、有效期等信息编码到一个数字标签中，如QR码或RFID。将这个数字标签与药品物理包装关联，即创建了药品的数字身份。

步骤三：记录交易

当药品在供应链中流通时(如从制药公司到批发商、从批发商到零售商、从零售商到患者等)，每一次药品的移动都被视为一个交易，这个交易的信息将被写入到区块链中。交易的信息包括药品的数字身份、交易的发起方和接收方、交易的时间等。

步骤四：智能合约

为了确保药品的安全和有效，可以在区块链中实现一些智能合约。例如，当药品的有效期到期后，智能合约可以自动触发一个警报，阻止药品继续流通。或者，当药品从合法的供应链中出现异常流通时，智能合约也可以自动触发一个警报。

步骤五：药品追溯

任何时候，任何人都可以通过扫描药品的数字标签，查询到药品的所有交易记录，即可以追溯药品的所有流通历史。这不仅可以防止假药和过期药的流通，也可以在药品出现问题时，迅速追溯到问题的源头。

步骤六：系统维护和更新

随着技术的进步和需求的变化，系统可能需要进行一些更新和改进。例如，可能需要更新智能合约的逻辑，或者增加新的节点等。

智能病房模块还可以包括智能输液管理系统。智能输液管理系统的设计中集成了各种高端技术。系统的主体结构主要由滴速控制器和数据处理模块两部分组成。

滴速控制器：滴速控制器利用光电传感器来实时检测液滴的大小和滴落速度。该传感器的特点是不需要与液滴直接接触，从而避免了对药液的污染。当光电传感器检测到滴速有异常时，滴速控制器会自动进行调整以恢复到设定的滴速。

数据处理模块：数据处理模块采用了高度精密的数字信号处理(DSP)技术，能够接收和处理传感器传来的数据，然后进行快速且准确的分析。这种数据处理模块可以及时探测到任何异常，保证滴速控制器的精准控制。

此外，系统还配备有无线通讯模块，可以将收集到的数据发送到医护人员的移动设备上，以便他们随时监控患者的输液情况。同时，通过这种方式，医护人员还能远程调整滴速控制器的设定，提高工作效率。

在实施过程中，系统首先需要进行设置，包括设定滴速、输入药液种类和量等。然后，系统会开始工作，滴速控制器会根据设定的滴速控制液滴的下落，而数据处理模块则会持续收集和分析数据。如果出现任何异常，系统都会自动进行调整，并将相关信息发送给医护人员。

智能输液管理系统利用了多种高端技术，将滴速控制、数据处理和无线通讯三者结合起来，实现了精准、安全、高效的输液管理。

申请第五实施例提供一种院外延续照护与居家照护模块。请参看图5，该图为本申请第五实施例的示意图。以下结合图5对本申请第五实施例提供一种院外延续照护与居家照护模块进行详细说明。

院外延续照护与居家照护模块是一个集成了多种先进技术的系统，专门设计用于维护和管理出院后的病患，提供健康搜索、在线报告查看以及慢性疾病管理等功能。其包括如下单元：

出院随访和上门服务单元502：这个单元集成了自动电话系统和视频会议技术，用于定期与患者进行远程随访。通过这些技术，可以及时评估患者的健康状况，并在需要时安排专业医护人员进行上门服务。

健康搜索引擎单元504：这个单元采用了最新的自然语言处理和机器学习技术，能够理解用户输入的症状、疾病名称或治疗方式，然后提供相关的健康信息和医疗建议。

家庭病床和报告单在线查看单元506：这个单元利用了云计算和数据可视化技术，使用户可以在线查看家庭病床的使用情况和各类医疗报告。这样可以帮助患者及时了解自己的健康状况，并便于医生远程地了解患者的病情变化。

慢病健康管理和上门护理服务单元508：这个单元集成了移动应用程序和互动平台，使患者可以进行慢病的自我管理，例如追踪病情、记录药物使用等。同时，系统还可以根据患者的需求，自动安排专业护理人员进行上门服务。

院外延续照护与居家照护模块利用了一系列先进的技术，实现了医疗服务的连续性和个性化，使得医疗服务能够无缝衔接，同时提升了医疗服务的效果和质量。

本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种基于物联网的人工智能智慧护理系统，其特征在于，该系统包括生命体征采集模块，病情趋势预警模块，智慧病房模块，以及院外延续照护与居家照护模块；

其中，所述生命体征采集模块用于向其他各个模块提供患者的生命体征数据；所述病情趋势预警模块用于根据所述生命体征采集模块提供的生命体征数据进行病情预警，与所述智慧病房模块共享数据，为患者提供个性化的护理服务，通过院外延续照护与居家照护模块将患者的预警信息传递给患者的家属和护理人员；所述智慧病房模块用于根据所述生命体征采集模块提供的生命体征数据以及所述病情趋势预警模块提供的病情预警信息向病人提供个性化服务，将病房护理信息反馈给所述院外延续照护与居家照护模块；所述院外延续照护与居家照护模块根据所述生命体征采集模块提供的生命体征数据以及所述病情趋势预警模块提供的病情预警信息为出院患者提供定期随访和健康管理服务，根据智慧病房模块提供的护理信息，优化患者的居家照护计划。

2.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述生命体征采集模块通过中间件对接医院现有设备，实现设备数据的自动采集和电子化记录。

3.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述生命体征采集模块还包括移动采集车，用于自动识别病人、测量多项生命体征数据并自动上传数据。

4.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述生命体征采集模块还包括管理居家智能设备的智能设备集成单元，所述智能设备集成单元包括：

设备自动注册模块，用于在智能设备首次启动时向云端服务发送注册请求，云端服务为每个设备分配一个唯一的设备标识符，并将该设备标识符和设备的信息存储在设备注册表中；

设备间自动协调和优化模块，用于根据智能设备的状态信息，通过云端服务进行设备间的自动协调和优化，以改善室内环境质量；

远程监控和控制模块，通过一个手机APP让用户能够随时随地查看和控制家中的智能设备；

紧急事件处理模块，通过云端服务实时监控所有智能设备的运行状态，并通过机器学习算法，预测可能发生的紧急事件，当检测到老人的生命体征异常时，该模块会立即通知家人和相关医疗机构；

养老服务共享生态圈模块，通过云端服务将老人、家属、养老服务机构和政府提供的管理服务连接在一起，形成一个共享生态圈。

5.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述病情趋势预警模块包括护理评估单元，所述护理评估单元用于：

对于患者的多源生命体征数据进行量化，获得患者的实时健康状态；

根据患者的历史健康数据和实时健康状态，预测患者在未来的健康风险；

根据所述实时健康状态和预测性健康风险，向患者提供实时个性化的健康提示。

6.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述病情趋势预警模块包括可视化电子病历单元，所述可视化电子病历单元用于通过智能学习和模型分析关键字，动态呈现病历信息。

7.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述智慧病房模块包括健康教育知识库系统，能够为机器人、患者平板等终端提供实时健康宣教和相关内容。

8.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述智慧病房模块还包括利用人工智能技术向患者推送健康教育的智能健康教育机器人。

9.根据权利要求8所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述智能健康教育机器人采用生物指标感知技术，使机器人能够感知并理解患者的生理状态和情绪，从而向患者提供有效的健康教育信息。

10.根据权利要求1所述的人工智能智慧护理系统，其特征在于，所述院外延续照护与居家照护模块包括出院随访系统和上门服务管理系统，用于为出院患者提供定期随访和医疗服务。