一种基于AI的实时体检状态监测系统及方法与流程

本发明涉及数据分析，具体涉及一种基于ai的实时体检状态监测系统及方法。

背景技术：

1、体检状态监测是对个人身体在体检过程中的各项指标进行持续观察和评估的方法。通过专业设备和技术，实时掌握身体的生理参数，如血压、心率等，及时发现潜在健康问题，为医生提供准确诊断依据，确保体检结果的全面性和准确性。

2、申请号为201610647516.4的发明专利中公开了一种家庭式健康体检监测系统，其特征在于，包括一箱柜和一操控台；所述操控台能够收放于所述箱柜的内部或展开于所述箱柜的外部；所述操控台中设有体检仪器仓和计算机；所述体检仪器仓能够从所述操控台中弹出或收回，用于放置体检传感器所述计算机能够折叠并嵌设于所述操控台中；所述箱柜中设有数据处理设备仓、标本仓、化验设备仓、传送定位装置和控制器；所述数据处理设备仓中装设有数据处理设备，所述数据处理设备用于接收所述体检传感器返回的体检信号并将所述体检信号转换成体检数据；所述标本仓能够从所述箱柜中弹出或收回，用于放置受检人员的体检标本；所述化验设备仓能够从所述箱柜中弹出或收回，用于装设化验设备，所述化验设备用于对所述体检标本进行化验分析后得到体检数据；所述传送定位装置用于将所述体检标本送至所述化验设备；所述控制器分别连接所述计算机、所述体检传感器、所述数据处理设备、所述化验设备和所述传送定位装置，用于启动或关闭所述体检传感器、所述数据处理设备和所述化验设备，采集所述数据处理设备和所述化验设备处理得到的体检数据并上传给所述计算机，控制所述传送定位装置将所述体检标本送至所述化验设备；所述计算机用于显示所述体检数据。

3、该申请在于解决：“随着环境污染加剧、全球性气候多变，人类生活压力不断增大，全球性的疾病谱已经发生了重大转变，恶性肿瘤、心脑血管病等在全球各地都位居前列，对人类的健康构成重大威胁”的问题。

4、然而，针对心脏、心血管疾病患者而言，其身体状态需要长期监测，目前虽有穿戴式身体状态参数监测设备来对患者进行身体状态监测，但没有完善的身体状态参数分析技术来实时监测患者的身体状态安全。

5、为此，我们提出了一种基于ai的实时体检状态监测系统及方法。

技术实现思路

1、针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种基于ai的实时体检状态监测系统及方法，解决了上述背景技术中提出的技术问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、第一方面，一种基于ai的实时体检状态监测系统，包括：监测层、评估层及预警、刷新层；

4、用户的身体状态参数通过监测层实时监测，监测层在监测到用户身体状态参数后同步执行用户身体状态参数分拣及储存，评估层同步调取监测层中储存的用户身体状态参数，基于用户身体状态参数评估用户安全性及用户安全性异变态势，预警、刷新层进一步接收用户安全性及用户安全性异变态势评估结果，基于评估结果发出预警，并同步切换系统运行模式；

5、所述评估层包括调取模块、控制模块及评估模块，调取模块用于调取监测层中储存的用户身体状态参数，控制模块用于设定监测层运行周期，基于监测层运行周期控制监测层连续运行，评估模块用于遍历调取模块中调取的用户身体状态参数，通过用户身体状态参数评估用户安全性及用户安全性异变态势；

6、所述评估模块中用户安全性评估逻辑表示为：

7、

8、式中：q为用户安全性表现值；simm(plong,pshort)为用户心电图中最长波段与最短波段的相似度；为用户心电图中最长波段中各组峰值或谷值距离用户心电安全判定阈值的端值的最大差值、用户心电图中最短波段中各组峰值或谷值距离用户心电安全判定阈值的最大差值；(spo2)max、(spo2)min为用户心电图限定时域内用户血氧饱和最大值与最小值；pmax、pmin为用户心电图限定时域内用户血压最大值、最小值；v为用户平均移动速度；smax、smin为用户心电图限定时域内用户心率最大值、最小值；

9、其中，simm(plong,pshort)在求取相似度时，不考虑两组波段的长度，所述用户心电安全判定阈值由系统端用户手动设定，用户的四肢末端均部署有一组位置传感器，用户平均移动速度v为用户心电图限定时域内发生位置偏移最大的位置传感器，首次感知位置与最后一次感知位置间距离与用户心电图限定时域对应时间长度的比值，用户安全性表现值q越大，表示用户当前状态越稳定越安全，反之，表示用户当前状态越不稳定越危险；

10、所述调取模块中设定有四组用户安全判定阈值，四组所述用户安全判定阈值对应应用于心电图、血氧饱和度、心率及血压层面的用户安全判定，调取模块基于用户安全判定阈值与实时调取的用户身体状态参数，判定用户是否安全，判定结果为否跳转刷新层运行，判定结果为是，评估层继续执行。

11、更进一步地，所述监测层包括监测模组、分拣模块及储存模块，监测模组用于实时监测用户的身体状态参数，分拣模块用于设定分拣逻辑，接收监测模组监测到的用户身体状态参数，应用分拣逻辑对接收的用户身体状态参数进行分拣，储存模块用于接收分拣模块中分拣剩余用户身体状态参数，对用户身体状态参数进行储存，并同步上传至云端备份；

12、其中，所述监测模组包括：穿戴式心电监测仪、穿戴式血氧饱和度监测仪、心率血压智能手环，用户身体状态参数即穿戴式心电监测仪、穿戴式血氧饱和度监测仪、心率血压智能手环运行采集到的参数，所述储存模块绑定有一组预设的云端数据库，储存模块中将用户身体状态参数上传至云端备份的操作，即对用户身体状态参数进行拷贝，并将拷贝的用户身体状态参数向云端数据库发送，于云端数据库中储存的操作。

13、更进一步地，所述分拣模块中设定的分拣逻辑表示为：

14、logic1：选择穿戴式心电监测仪运行监测到的用户心电图数据，作为用户身体状态参数分拣参考；

15、logic2：基于心电图中波段相似性对心电图中波段进行分割；

16、logic3：获取分割结果，对分割结果中各分割所得连续波段对应时间阈进行识别，基于识别到的连续波段对应时间阈对所有用户身体状态参数进行分割；

17、所述心电图中波段相似性的计算公式为：

18、

19、式中：simm(a,b)为心电图中波段a与波段b的相似度；∠a、∠b为波段a的夹角角度、波段b的夹角角度；为波段a上前置位线段与后置位线段的斜率；为波段b上前置位线段与后置位线段的斜率；la、lb为波段a与波段b的长度；ω1、ω2、ω3为权重；γ为调整因子；

20、其中，波段a与波段b为心电图中两组连续相邻的波段，每组波段为两组谷点一组峰点相互连接所组成的开口向下的夹角，两组波段在相似度不小于95％时，判定为相似，反之，判定为不相似，且两组波段的交点所在的垂线作为波段分割线对心电图进行分割，分割所得记作连续波段。

21、更进一步地，调整因子γ取，1为或-1，调整因子所在分式的分子小于等于分母时，调整因子γ取值为1，调整因子所在分式的分子大于分母时，调整因子γ取值为-1，权重ω1、ω2、ω3之和为1，且ω1、ω2、ω3的取值由系统端用户自定义；

22、logic3中对于所有用户身体状态参数进行分割后，各组子用户身体状态参数即分拣模块运行对于用户身体状态参数的分拣结果；

23、其中，用户身体状态参数包括：心电图、血氧饱和度、心率及血压。

24、更进一步地，所述调取模块每次运行调取的用户身体状态参数为：监测层基于运行周期运行一次并执行分拣操作后储存的用户身体状态参数，评估模块跟随调取模块同步运行，在每次调取模块运行结束后，执行一次用户安全性及用户安全性异变态势，调取模块运行同步监测评估模块运行状态，在评估模块运行结束后，再次运行；

25、所述监测层运行所用运行周期，由系统端用户于控制模块中自定义或服从：

26、用户身体状态参数中心电图中波段平均相似度越低，监测层运行周期越短，心电图中波段平均相似度越高，监测层运行周期越长。

27、更进一步地，所述评估模块对于用户安全性评估结果进行储存，在其内部储存的用户安全性评估结果不少于三组时执行用户安全性异变态势的进一步评估，所述评估模块中用户安全性异变态势评估逻辑表示为：

28、

29、式中：q1、q2、q3为评估模块中最新储存的连续的三组用户安全性评估结果。

30、更进一步地，所述预警、刷新层包括判定模块、预警模块及切换模块，判定模块用于接收评估模块中用户安全性异变态势评估结果，基于评估结果判定用户当前状态是否安全，预警模块用于读取判定模块中用户当前状态是否安全的判定结果，在判定结果为否时，发出预警讯息，切换模块切换监测层中监测模组运行状态，使监测模组独立于监测层运行周期之外，连续实时的监测用户身体状态参数并向系统端用户反馈；

31、所述判定模块中判定逻辑为：

32、式中(1)与式(2)均不成立表示用户当前状态稳定安全；式(1)成立，式(2)不成立表示用户当前状态安全存疑，连续出现两次式(1)成立，式(2)不成立时，表示用户当前状态不稳定且危险；式(1)与式(2)均成立，表示用户当前状态不稳定且危险；式(1)不成立，式(2)成立，表示用户当前状态不稳定且危险；

33、其中，预警模块通过无线网络与系统端用户持有的移动计算机设备连接，预警模块发出的预警讯息为系统端预设的文字数据或音频数据，预警讯息储存于系统端用户持有的移动计算机设备中，在预警模块运行时，触发预警讯息于移动计算机设备中播报。

34、更进一步地，所述切换模块持续运行对监测模组进行控制，所述切换模块运行控制的监测模组运行周期为3秒/次～10秒/次范围内，所述切换模块由系统端用户手动控制关闭，在系统端用户控制切换模块关闭后，系统刷新运行；

35、所述切换模块跟随预警模块联动运行。

36、更进一步地，所述调取模块通过无线网络交互连接有储存模块，所述储存模块通过无线网络交互连接有分拣模块及监测模块，所述调取模块通过无线网络交互连接有控制模块及评估模块，所述评估模块通过无线网络交互连接有判定模块，所述判定模块通过无线网络交互连接有预警模块及切换模块。

37、第二方面，一种基于ai的实时体检状态监测方法，包括以下步骤：

38、step1：监测用户身体状态参数，设定参数分拣逻辑，对监测到的用户身体状态参数进行分拣及储存；

39、step2：调取储存的用户身体状态参数，基于用户身体状态参数评估用户安全性及用户安全性异变态势；

40、step21：用户身体状态参数监测周期的设定阶段；

41、step22：用户安全性评估逻辑的设定阶段；

42、step23：用户安全性异变态势评估逻辑的设定阶段；

43、step3：获取用户安全性及用户安全性异变态势评估结果，基于评估结果判定用户是否安全，同步基于判定结果发出预警，并控制监测模组连续运行；

44、step31：用户是否安全的判定逻辑的设定阶段；

45、step4：监测模组监测用户身体状态参数的实时反馈。

46、采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：

47、提供一种基于ai的实时体检状态监测系统，该系统在运行过程中，通过穿戴式的身体状态参数监测设备实时采集用户的身体状态参数，并能够基于用户身体状态参数实时的对用户的安全性进行评估及判定，为心脏、心血管疾病患者用户带来身体健康安全管理，以此辅助于用户康复及治疗，确保用户的治疗过程更加安全、即时、可靠，且由此具备一定的自监测条件，同时基于一种基于ai的实时体检状态监测方法的执行，上述系统提供了进一步运行逻辑支持，确保系统运行稳定。