[发明专利]一种实时全病程信息移动采集系统及采集方法在审
申请号: | 201710343925.X | 申请日: | 2017-05-16 |
公开(公告)号: | CN107169285A | 公开(公告)日: | 2017-09-15 |
发明(设计)人: | 吴志宏;叶伟亮 | 申请(专利权)人: | 中国医学科学院北京协和医院 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京中誉威圣知识产权代理有限公司11279 | 代理人: | 李红伟,孟祥斌 |
地址: | 100005 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实时 病程 信息 移动 采集 系统 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种信息采集系统,具体涉及一种实时全病程信息移动采集系统及采集方法。该系统能够将基因体检数据、智能可穿戴设备获取的数据以及医院临床病例信息数据进行采集并系统整合。
背景技术
目前国外的23andme,国内的360°基因、3Dmed、云健康等公司都在进行基因体检,检测项目包括遗传病检测、药物代谢检测、个人特质检测、肿瘤疾病检测等,但是由于精准医疗市场处于起步阶段,每个公司仅仅是对基因检测结果进行初步的分析,没有与客户日常体征指标以及临床信息进行整合,导致结果浮于表面,很多人花费了昂贵的基因检测费用,却没有对日后的生活及疾病预防起到预期的效果,造成资源的极大浪费。
此外,随着市面上智能可穿戴设备越来越多,以智能手环最受广大消费者所欢迎,通过监测人的各项体征指标,包括血压、心率、运动情况、呼吸频率等,方便用户及时了解自身健康状况,同时,智能手环通过蓝牙等方式与手机终端进行匹配及数据传输,手机内部的软件会对数据进行实时记录和监测,但是所有的数据仅仅是停留在统计层次,由于没有与其他数据结合,导致分析结果太简单,无法对使用者形成有效的日常指导。
本发明创造性的将精准诊断数据、智能可穿戴设备获取的数据以及医院临床病例信息数据进行采集并系统整合,对用户的数据从分子层面的数据——基因检测,到疾病表征数据——临床病例,到日常健康数据——体征监测,多个维度进行采集并整合数据,给用户呈现的分析从内到外、从分子本质到外在表象、从遗传分析到表观影响,不仅结果更加准确,更能对使用者形成有效的日常健康指导。本发明克服了现有数据由于单个维度分析导致的不准确等缺点,具有很好的应用价值。
发明内容
本发明的目的在于提供一种实时临床病程信息移动采集系统,该系统包括基因体检数据采集模块、智能可穿戴设备和手机终端、医院临床病例信息数据采集模块、网络应用服务器和信息处理模块,基因体检数据采集模块、智能可穿戴设备和手机终端、医院临床病例信息数据采集模块采集的数据通过互联网上传到网络应用服务器,信息处理模块和网络应用服务器相连对网络应用服务器上的信息进行汇总与处理。
进一步,系统还包括输出模块。输出模块与信息处理模块连接,显示信息处理模块的结果。
优选的,信息处理模块与手机终端相连,将处理结果展示给用户。
进一步,基因体检数据采集模块采集药物代谢检测数据、个人特质检测数据、疾病检测数据。
所述数据来自基因检测公司的检测报告,优选为360°基因、3Dmed、云健康、博奥检验等基因检测公司出具的检测报告。
药物代谢检测数据包括但不限于抗肿瘤类药物数据,抗精神疾病类药物检测数据,免疫系统功能类药物数据,解热镇痛抗炎类药物数据,消化系统药物数据,循环系统药物数据,代谢及内分泌系统药物数据,抗微生物类药物数据,解毒类药物数据,神经系统药物数据,呼吸系统药物数据,血液系统药物数据,麻醉药物数据。
所述药物包括但不限于阿霉素、紫杉萜、多西紫杉醇、氟尿嘧啶、环磷酰胺、吉西他滨、甲氨喋呤、卡波铂、硫嘌呤甲基转移酶活力、巯基嘌呤甲基转移酶活性、顺铂、他莫昔芬、紫杉醇;SSRI类抗抑郁药、利培酮、奥氮平、帕罗西汀、西酞普兰、锂盐、阿米替林、地昔帕明、去甲替林、艾司西酞普兰;阿巴卡韦、他克莫司、麦考酚酸酯;二膦酸盐、利塞膦酸盐、曲格列酮、胰岛素增敏剂、磺脲类药物;氟氯青霉素、磺脲类药物;纤溶酶原激活物抑制剂;阿司匹林;二甲双胍、他汀类药物、华法林、卡维地洛、布新洛尔、硫酸氢氯吡格雷、维拉帕米、血管紧张素转化酶抑制剂、醋硝香豆醇、阿替洛尔、阿托伐他汀、美托洛尔、他汀类药物;纳曲酮、双硫醒;卡马西平、苯妥英、奥氮平;孟鲁司特、支气管扩张剂;海洛因依赖性;二膦酸盐、利塞膦酸盐、曲格列酮、胰岛素增敏剂、磺脲类药物;氟氯青霉素、磺脲类药物。
个人特质检测数据包括但不限于肥胖风险数据,感知能力数据,工作学习能力数据,健康指数数据,身体参数数据,运动能力数据,健身指导数据,生活特质数据,外貌体征数据,营养膳食数据。
疾病检测数据包括但不限于肿瘤数据,内分泌系统疾病数据,泌尿系统疾病数据,消化系统疾病数据,神经系统疾病数据,呼吸系统疾病数据,骨科疾病数据,免疫系统疾病数据,皮肤病数据,五官科疾病数据,循环系统疾病数据,男性疾病数据,女性疾病数据。
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