[发明专利]一种基于智能手环的医疗监控系统

权利要求书

1.一种基于智能手环的医疗监控系统，其特征在于：包括生理监测模块（10）和用于实现管理监控的服务中心（20），所述生理监测模块（10）包括佩戴在患者身上的智能手环终端（11），且智能手环终端（11）与服务中心（20）通过无线收发器传输数据；

所述智能手环终端（11）与患者进行配置的方法为：在患者就诊时，预输入患者的个人信息，配置与患者对应的智能手环终端（11），并扫描患者的面容视频，识别面容特征后，连同手环编码输入服务中心（20）中，进行存储，并通过医疗系统智能调取该患者的病史信息和习惯特征，存储在手环编码类目中；

所述服务中心（20）在获取该患者的病史信息和习惯特征后进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q和第一习惯系数xgx并发送至智能手环终端（11）内；

所述服务中心（20）还包括分析计算模块（25），用于根据患者的病史信息进行针对性的分析计算，获取第一生理参数阈值Q；

所述病史信息包括疾病记录、手术历史、药物使用情况和年龄影响范围；

所述第一生理参数阈值Q包括心率阈值Q1和血压阈值Q2；所述心率阈值Q1和血压阈值Q2通过以下公式进行获取：

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式中，T表示年龄；表示患者具体疾病对心率产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；表示患者习惯特征对心率产生的影响值，Fw1表示最大影响心率范围区间值；表示患者具体疾病对血压产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；表示患者习惯特征对血压产生的影响值，Fw2表示最大影响血压范围区间值；

所述第一生理参数阈值Q还包括血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4；所述血氧饱和度阈值Q3和呼吸频率阈值Q4通过以下公式获取：

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式中，Ty表示年龄对血氧饱和度的影响值；表示患者具体疾病对血氧饱和度产生的影响值，参考疾病的严重程度和类型来确定；表示患者习惯特征对血氧饱和度产生的影响值，包括抽烟、喝酒和喝茶习惯特征对血氧饱和度产生的影响值；Fw3表示最大影响血氧饱和度范围区间值；MedicationFactor表示药物情况对血氧饱和度的影响值；

Base表示基准值，设置一个常数或根据研究得出的平均值；Fw4表示患者修正最大范围值；T4表示基于年龄的修正值；M表示基于药物情况的修正因素值；BR表示基础呼吸频率阈值，根据相关研究参考范围确定；

所述第一生理参数阈值Q还包括活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7；所述活动水平阈值Q5、睡眠质量阈值Q6和体温阈值Q7通过以下公式获取：

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式中，B5表示基准活动水平平均值；T5表示为年龄因子，根据年龄的影响调整；T表示年龄；i表示药物因子，考虑药物对活动水平影响值；m5表示患者药物情况参数；

B6表示睡眠时间平均值；T6表示年龄影响睡眠质量浮动值，表示与患者存在的疾病影响的因素值；表示个人生活习惯和行为导致睡眠时间影响度；

S36.5°C表示人体基准体温，ΔP1表示为根据疾病和习惯特征对体温的影响进行调整，根据已知的疾病情况和习惯特征，设定相应的温度调整；ΔP2表示考虑睡眠质量对体温的影响，根据睡眠质量的评估结果，设定相应的温度调整值；ΔP3表示依据患者年龄对体温影响值，设定相应的温度调整值；K表示根据药物影响体温情况，设定相应的温度调整值；所述服务中心（20）还包括习惯分析模块（26），所述习惯分析模块（26）用于根据患者的习惯特征进行针对性的分析计算，获取第一习惯系数xgx；

所述习惯特征通过手机到的数据进行分析和处理，以提取患者的习惯特征，包括活动模型、睡眠习惯、日常步数和运动时间；

所述第一习惯系数xgx通过以下公式计算获取：

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式中，AM代表活动模型，根据患者的日常活动模式进行评估和量化获得量化值；包括久坐时间、站立时间、步行时间和运动时间作为活动模型的指标；SH表示睡眠习惯，考虑患者的睡眠质量、睡眠时长、睡眠起床时间因素，量化患者睡眠习惯值；DA表示日常活动水平，包括患者的日常步数、活动强度和运动频率指标；ET表示运动时间，参考患者每天进行运动的时间长度，包括有氧运动、力量训练和休闲运动不同类型的运动时间；w1、w2、w3、w4为相应指标的权重，用于根据实际需求和数据分析结果进行调整和权衡；c表示修正常数；

智能手环终端（11）内设置传感器组（12）和微型摄像头（13），所述传感器组（12）用于实时监测患者的生理监测信息；当生理监测信息超过第一生理参数阈值Q时，智能手环终端（11）及时发出预警信息至服务中心（20），并开启智能手环终端（11）内微型摄像头（13），识别患者的面容特征，并与第一习惯系数xgx进行相关联，计算获取异常度Yc，当异常度Yc高于预设阈值，即发送加强警报信息，并联合医疗系统进行紧急救护方案。