[发明专利]基于人工智能的生理数据判断方法和系统在审
申请号: | 202011108310.7 | 申请日: | 2020-10-16 |
公开(公告)号: | CN112420215A | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
发明(设计)人: | 李祥;张闻涛;孟俊;万民乐;张志明;冯禹;郭广跃 | 申请(专利权)人: | 童心堂健康科技(北京)有限公司 |
主分类号: | G16H80/00 | 分类号: | G16H80/00;G16H50/30;G16H50/70;G06N20/00 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 魏宇星 |
地址: | 102600 北京市大兴*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 人工智能 生理 数据 判断 方法 系统 | ||
1.一种基于人工智能的生理数据判断方法,其特征在于,应用于生理数据判断系统,所述系统包括用户端和云端服务器;所述方法包括:
所述用户端获取待测对象的待测生理数据,并判断所述待测生理数据是否与预设的生理阈值范围匹配,得到一级判断结果;
若所述一级判断结果表征所述待测生理数据为正常数据,所述用户端则输出所述一级判断结果;
若所述一级判断结果表征所述待测生理数据为异常数据,所述用户端将所述待测生理数据发送至所述云端服务器,所述云端服务器将所述待测生理数据输入预设的机器学习模型,得到二级判断结果;其中,所述机器学习模型为预先采用异常生理数据训练得到的网络模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述云端服务器将所述待测生理数据输入预设的机器学习模型,得到二级判断结果,包括:
所述云端服务器将所述待测生理数据输入所述机器学习模型,得到第一判断结果;
所述云端服务器从所述用户端获取所述待测对象的基础信息,根据所述基础信息判断所述待测生理数据是否与预设的规则库中所述基础信息对应的目标生理数据匹配,得到第二判断结果;其中,所述规则库包括基础信息与生理数据之间的对应关系;
所述云端服务器获取目标数据范围,判断所述待测生理数据是否与所述目标数据范围匹配,得到第三判断结果;其中,所述目标数据范围由所述待测对象为正常数据的历史生理数据中的最大值和最小值确定;
所述云端服务器根据所述第一判断结果、所述第二判断结果以及所述第三判断结果确定所述二级判断结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述云端服务器根据所述第一判断结果、所述第二判断结果以及所述第三判断结果确定所述二级判断结果,包括:
若所述第一判断结果和所述第二判断结果以及第三判断结果均相同,则确定所述第一判断结果为所述二级判断结果;
若所述第一判断结果和所述第二判断结果以及第三判断结果中的至少两个判断结果不相同,则确定所述第三判断结果为所述二级判断结果。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述系统还包括:医生客户端;所述方法还包括:
所述用户端将所述一级判断结果输出至所述医生客户端;
所述云端服务器将所述待测生理数据、所述二级判断结果以及所述待测对象的历史生理数据发送至所述医生客户端。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述医生客户端接收医生输入的三级判断结果;其中,所述三级判断结果为根据所述待测生理数据和所述待测对象的历史生理数据确定的;
所述医生客户端判断所述三级判断结果和所述二级判断结果是否相同;
若相同,所述医生客户端则输出所述三级判断结果至所述用户端;
若不同,所述医生客户端则输出所述三级判断结果至所述云端服务器和所述用户端。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述云端服务器将所述二级判断结果更新为所述三级判断结果,并将所述三级判断结果和所述待测生理数据作为新的模型训练数据对所述机器学习模型进行更新训练。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用户端获取待测对象的待测生理数据,包括:
所述用户端对采集的待测对象的初始生理数据进行过滤处理,得到有效数据;
所述用户端根据预设的特征对应关系提取所述有效数据中的特征值,得到所述待测生理数据;其中,所述预设的特征对应关系包括所述有效数据与所述特征值之间的对应关系。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述有效数据包括肱动脉震动数据和血压数据中的至少一个,所述根据预设的特征对应关系提取所述有效数据中的特征值,包括:
若所述有效数据包括所述肱动脉震动数据,则确定所述肱动脉震动数据中的频率、波峰对应数据以及波谷对应数据为所述特征值;
若所述有效数据包括所述血压数据,则确定所述血压数据中的舒张压和收缩压为所述特征值。
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