[发明专利]基于大数据与人工智能的体征测量方法和医疗机器人系统

说明书

基于大数据与人工智能的体征测量方法和医疗机器人系统，包括：根据第一测量数据、运动数据和预设模型计算得到所述用户体征的第二测量数据。上述方法和系统可以消除运动对体征测量产生的影响，一方面使得运动状态下的体征第二测量数据依然准确，从而可以提高体征测量的准确率，另一方面使得在测量时无需用户等待到安静状态再测量，从而可以提高体征测量的速度，再一方面使得体征测量在安静或运动状态下都能进行，从而提高了体征测量的普适性、方便性。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，特别是涉及一种基于大数据与人工智能的体征测量方法和医疗机器人系统。

背景技术

体征，生理学、医学用语，指医生在检查病人时所发现的异常变化。与″症状″有别，″症状″是病人自己向医生陈述(或是别人代述)的痛苦表现，而″体征″是医生给病人检查时发现的具有诊断意义的征候。如生命体征，包括体温、脉搏、呼吸、血压等。生命体征就是用来判断病人的病情轻重和危急程度的指征。主要有心率、脉搏、血压、呼吸、疼痛、血氧、瞳孔和角膜反射的改变等等。正常人在安静状态下，脉搏为60-100次/分(一般为70-80次/分)。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：第一种情况，赶到医院的过程是运动的过程，运动之后测量出来的体征是与安静状态下测量出来的体征是不同的，准确的测量数据是以安静状态下测量出来的体征为准的，从而病人到达医院如果立即进行测量会导致测量出来的结果不准确，从而会导致误诊而延误病情甚至危及生命。第二种情况，病人到达医院如果不立即进行测量，而是等候半小时到一小时，一方面会耽误病人时间；如果病情紧急，又会延误诊疗甚至会危及生病。第三种情况，一般的病人都不知道运动对体征测量会有影响，很多医生同样不知道这一点，从而导致因为运动后测量体征不准确时，也不会知情，进而会导致误诊。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术中体征测量的缺陷或不足，提供基于大数据与人工智能的体征测量方法和医疗机器人系统，以解决现有技术中测量受运动的影响、测量不准确的缺点，提高测量的准确性、方便性、普适性。

第一方面，本发明实施例提供一种体征测量方法，所述方法包括：

测量体征步骤，获取用户体征的第一测量数据；

运动数据步骤，获取所述用户所述测量之前的运动数据；

测量校准步骤，根据所述第一测量数据、所述运动数据和预设模型计算得到所述用户体征的第二测量数据。

优选地，所述测量体征步骤之前包括：

第一体征步骤，从用户体征测量大数据中获取用户体征的历史第一测量数据；

运动数据步骤，从用户体征测量大数据中获取所述用户历史测量之前的运动数据；

第二体征步骤，从用户体征测量大数据中获取所述用户体征的历史第二测量数据；

关系计算步骤，根据所述历史第一测量数据、所述运动数据、所述历史第二测量数据计算得到所述预设模型。

优选地，所述预设模型为预设深度学习模型；所述关系计算步骤包括：

无监督训练步骤，将所述用户体征的历史第一测量数据、所述用户历史测量之前的运动数据作为所述预设深度学习模型的输入，对所述预设深度学习模型进行无监督训练；

有监督训练步骤，将所述用户体征的历史第一测量数据、所述用户历史测量之前的运动数据作为所述预设深度学习模型的输入，将所述用户体征的历史第二测量数据作为所述预设深度学习模型的输出，对所述预设深度学习模型进行有监督训练。

优选地，所述测量校准步骤包括：