申请/专利权人：深圳市宝安区福永人民医院;深圳市宝安区人民医院

申请日：2019-03-02

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN109887568B

主分类号：G16H20/10

分类号：G16H20/10;G16H20/30;G16H20/60;G16H10/60

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2019.07.09#实质审查的生效;2019.06.14#公开

摘要：本发明涉及一种基于医嘱的健康管理系统，医生在对患者进行面诊后，建立医嘱，通过医生终端发送医嘱到诊断平台，诊断平台将医嘱信息发送到病人终端，病人终端采集患者信息，发送到诊断平台，诊断平台动态存储病人的各项信息，建立医嘱执行情况评分机制，并将健康信息与历史存储信息进行对比，结合评分以及对比信息建立新的医嘱并推送给用户，使用户执行新的医嘱。本发明可以有效监督患者对医嘱的执行，动态记录患者的体征、生活信息，动态调整医嘱，有效管理患者的健康状况。

主权项：1.一种基于医嘱的健康管理系统，其特征在于，包括病人终端、医生终端、诊断平台；其中，医生在对患者进行面诊后，建立医嘱，通过医生终端发送医嘱信息到诊断平台，诊断平台对医嘱进行分析，对病人信息建立档案，并将医嘱信息发送到病人终端，其中，病人终端可以采用智能手环、智能手机、腕表中的一种或多种，病人终端采集患者的日常信息，将日常信息发送到诊断平台，诊断平台动态存储病人的各项信息并将其保存到档案中，诊断平台建立医嘱执行情况评分机制，并将健康信息与历史存储信息进行对比，结合评分以及对比信息建立新的医嘱并推送到病人终端，执行新的医嘱，其中，所述的医嘱信息包括建议进行的运动、禁止的运动、服药类型以及服药时间、饮食信息；所述病人终端采集的日常信息包括体征信息、服药信息、位置信息、运动信息、饮食信息；其中所述的饮食信息包括推荐以及不推荐使用的食物种类；所述的诊断平台若确定医嘱中服药时间到达，则在病人终端进行提醒，所述病人终端对病人进行提醒，在提醒后，记录病人的医嘱执行情况，将其发送到诊断平台，由诊断平台的评分机制记录本次执行情况；所述病人终端设有传感器，用于采集病人的体征信息、服药信息、运动信息、饮食信息；所述的体征信息包括血压、心率、血氧、血脂、心电、体温、呼吸中的一种或几种；所述的运动信息包括根据三轴加速度传感器和或三轴角速度传感器判断的人体的运动类型；所述的位置信息是指人所在的地域；所述的饮食信息是指病人通过终端输入的所食用的食物种类；所述系统根据以下过程判断病人服药方面的医嘱执行情况，具体为：若服药时间到，则在病人终端进行提醒，并且在进行提醒后通过佩戴在病人手腕部的终端内的三轴加速度传感器和三轴角速度传感器判断加速度和角速度变化情况，其中加速度经历一个由0逐渐增大然后逐渐减小到0，又从0逐渐增大到最大值后逐渐减小到0的过程，同时角速度传感器判断人体胳膊的夹角经历一个由0开始增大到最大值，然后又经历从最大值逐渐减小为0的过程，过2-3s后，再次检测到这样变化的加速度和角度变化过程，则初步判断人体按照医嘱进行了服药，若在终端提醒服药时间后半小时内没有检测到上述加速度和角度变化过程，则再次进行服药提醒，并通过加速度传感器和角速度传感器采集的信息判断是否出现上述加速度以及角速度变化过程；若有，则初步判断病人按照医嘱按时服药，若初步判断病人按照医嘱按时进行了服药，则终端会弹出确认页面，患者需要在终端页面进行服药确认，以确认真实按照医嘱进行了服药；若在再次提醒半小时后没有检测到上述变化过程，则判断病人没有按照医嘱进行服药；无论病人有无按照医嘱按时服药，均将病人执行医嘱的服药信息发送到诊断平台；所述的病人终端采集体征信息后，将其发送到诊断平台，诊断平台将每次测量的数据与前次测量的数据进行比较，若判断差异超过了30％，则判断健康状况存在变化，需要医生通过医生终端进行介入，若医生终端判断病人的情况需要马上复诊，则诊断平台发送马上复诊的信息到病人终端敦促病人马上复诊；若体征变化在预定范围之内，则不需要医生介入，诊断平台按照医嘱中的时间对病人进行提示，包括提示病人服药、饮食种类、进行体征监测、按时复诊、进行建议的运动；所述的诊断平台建立“项目-执行分数”的模型，所述项目是指体征、服药、运动、饮食，所述执行分数是指病人执行每个项目时的执行分数，若病人的体征在预设范围内，则判断执行医嘱情况良好，若不在预设范围内，则判断体征的执行医嘱情况差；若判断服药的过程判断用户按照医嘱在第一次提醒时按时进行了服药，则服药的执行医嘱情况良好，若在第一次提醒的第二次提醒后判断按时进行了服药，则也判断服药的医嘱的执行情况良好，若没有按照医嘱进行服药，则服药的执行医嘱情况差；若判断用户完成了医嘱规定的运动，则运动这一项的执行医嘱情况良好，若进行了规定的运动，但是没有完成，或没有进行运动或进行的运动属于禁止进行的运动，则执行医嘱情况差；若用户的饮食种类均在医嘱规定的允许食用的范围内，执行医嘱情况良好，若有一种或几种不在允许食用的范围内，则执行医嘱情况差；所述诊断平台建立“项目-执行分数”模型后，收集一段时间的执行医嘱情况，确定执行医嘱和没有执行医嘱的概率，通过以下过程进行综合评分分析，具体为：由逻辑回归的基本原理，将病人没有执行医嘱的概率表示为p，则正常执行医嘱的概率为1-p，因此，可以得到：此时，病人没有执行医嘱的概率p可表示为：评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为：Score＝A-Blogq3其中，A和B是常数，式中的负号可以使得没有执行医嘱的概率越低，得分越高，即高分值代表低风险，低分值代表高风险，逻辑回归模型计算比率如下所示：logq＝β0+β1x1+....+βnxn4其中，用建模参数拟合模型得到模型参数β0，β1，…，βn；建立“项目-执行分数”矩阵，表示为Mij，其中i表示项目，j为该项目的执行分数，建立模型参数矩阵B＝[β0,β1,...,βn]6，则逻辑回归模型可以表示为：Mij*B然后带入式3可以得到病人执行医嘱的评价分数；设定一个评价分数阈值N，若Score＞N，则判断整体执行医嘱情况良好，不需要调整医嘱；若Score＜N，则判断整体执行医嘱情况不好，病人没有按照医嘱执行，则需要动态调整医嘱，诊断平台通知医生登陆诊断平台，评估病人的身体状况，然后医生给出新的建议，诊断平台根据病人的偏好和医生的建议，进行综合分析，得到新的医嘱，发送给病人，执行新的医嘱，并进行动态的监控以及调整。

全文数据：基于医嘱的健康管理系统技术领域本发明涉及一种健康管理系统，尤其涉及一种基于医嘱的健康管理系统。背景技术医嘱，医生根据病情分析和治疗的需要对病人在饮食、用药、化验等方面的指示，是医生在医疗活动中下达的医学治疗，涉及内容、起始、停止时间等。随着物联网技术的发展及其在医护场所的应用，越来越多的医院开始采用智能手环、摄像头、智能手机等智能终端来监控患者的行为，以确定患者对医嘱的遵从性。现有的针对患者的健康管理系统，仅能够起到记录和提醒作用，不能充分起到监督、反馈作用；而且相对于我国的人口，医生的资源相对匮乏，医生不可能对每个病人的情况做到及时的诊断，及时更新医嘱，这有可能导致病情恶化需要复诊，而病人却由于没有得到及时诊断而不知；针对医生资源的匮乏，目前可以采用服务器端进行诊断的方式，比如中国专利CN201510364397.7公开的一种医嘱执行监督管理系统，可以在服务器端进行数据处理，以便进行医嘱的提示。但是，现有的健康管理系统，存在以下几个问题：1对病人执行医嘱的监督力度不够，不能进行有效监督；2不能全面记录病人的生活，及时诊断病情的发展，动态调整医嘱；3服务器端不能有效根据病人的健康状况发展动态调整医嘱；4没有对病人执行医嘱的情况进行综合评分，并根据评分机制动态调整医嘱；5没有根据病人的偏好对医嘱进行动态调整或者调整不及时。因此，需要一种新的基于医嘱的健康管理系统，能够有效提醒并监督医嘱的执行，同时结合深度学习算法进行医嘱执行情况的评价，得到病人执行医嘱的综合评价分数，并且综合记录病人的日常信息，根据综合评价分数以及病人执行医嘱过程中的偏好动态的更新医嘱，使医嘱的适应性、个性化、针对化提高，病人可以更好地执行医嘱，进行个人健康的管理，提高居民的健康管理效果。发明内容本发明提供了一种基于医嘱的健康管理系统，包括病人终端、医生终端、诊断平台相结合，医生在对患者进行面诊后，建立医嘱，通过医生终端发送医嘱到诊断平台，诊断平台对医嘱进行分析，对病人信息建立档案，并将医嘱信息发送到病人终端，病人终端采集患者的日常信息，发送到诊断平台，诊断平台动态存储病人的各项信息并将其保存到档案中，诊断平台建立医嘱执行情况评分机制，并将健康信息与历史存储信息进行对比，结合评分以及对比信息建立新的医嘱并推送到病人终端，执行新的医嘱。所述的医嘱信息包括建议进行的运动、禁止的运动、服药类型以及时间、饮食信息；所述病人终端采集的日常信息包括体征信息、服药信息、位置信息、运动信息、饮食信息；其中所述的饮食信息包括不推荐食用的。所述的诊断平台若确定医嘱中服药时间到达，则在病人终端进行提醒，所述病人终端对病人进行提醒，并且记录病人的医嘱执行情况，将其发送到诊断平台，由诊断平台的评分机制记录本次执行情况；所述病人终端设有传感器，用于采集病人的体征信息、服药信息、运动信息、饮食信息；所述的体征信息包括血压、心率、心电、血氧、血脂、体温、呼吸中的一种或几种；所述的运动信息包括根据三轴加速度传感器和三轴角速度传感器判断人体的运动类型；所述的位置信息是指人所在的地域；所述的饮食信息是指病人通过终端输入所食用的食物种类。所述的系统根据以下过程判断病人服药方面的医嘱执行情况，具体为：若服药时间到，则在病人终端进行提醒，并且在进行提醒后通过佩戴到病人手腕部的终端内的三轴加速度传感器和三轴角速度传感器判断加速度和角速度变化情况，其中加速度经历一个由0逐渐增大然后逐渐减小到0，又从0逐渐增大后逐渐减小到0的过程，同时角速度传感器判断人体胳膊的夹角经历一个由0开始增大到最大值，然后又经历从最大值逐渐减小为0的过程，过2-3s后，再次检测到这样变化的加速度和角度变化过程，则初步判断人体按照医嘱进行了服药，若在终端提醒服药时间后半小时内没有检测到上述加速度和角度变化过程，则再次进行服药提醒，并通过加速度传感器和角速度传感器进行判断是否出现上述过程；若有，则初步判断病人按照医嘱按时服药，并结合终端中提出的页面进行确认，若在再次提醒半小时后没有检测到上述变化过程，则判断病人没有按照医嘱进行服药，无论病人有无按照医嘱按时服药，均将病人执行医嘱的服药信息发送到诊断平台。所述的病人终端采集体征信息后，将其发送到诊断平台，诊断平台将每次测量的数据与前次测量的数据进行比较，若判断差异查过超过了30％，则判断健康状况存在变化，需要医生通过医生终端进行介入，若医生终端判断病人的情况需要马上复诊，则诊断平台发送马上复诊的信息到病人终端敦促病人马上复诊；若体征变化到预定范围之内，则不需要医生介入，诊断平台按照医嘱中的复查时间通过医生回诊。进一步地，所述的诊断平台建立一个“项目-执行分数”的模型，所述项目是指体征、服药、运动、饮食，所述执行分数是指病人执行每个项目时的执行分数，若病人的体征在预设范围内，则判断执行医嘱情况良好，若不在预设范围内，则判断体征的执行医嘱情况差；若判断用户按照医嘱在第一次提醒时按时进行了服药，则服药的执行医嘱情况良好，若在第一次提醒的第二次提醒后判断按时进行了服药，则也判断服药的医嘱的执行情况良好，若没有按照医嘱进行服药，则服药的执行医嘱情况差；若判断用户完成了医嘱规定的运动，则运动这一项的执行医嘱情况良好，若进行了规定的运动，但是没有完成，或没有进行运动或进行的运动属于禁止进行的运动，则执行医嘱情况差；若用户的饮食种类均在医嘱规定的允许食用的范围内，执行医嘱情况良好,若有一种或几种不在允许食用的范围内，则执行医嘱情况差。进一步地，所述的诊断平台建立“项目-执行分数”后，收集一段时间的执行医嘱情况，得到执行医嘱和没有执行医嘱的概率，通过以下过程进行综合评分分析，具体为：由逻辑回归的基本原理，将病人没有执行医嘱的概率表示为p，则正常执行医嘱的概率为1-p，因此，可以得到：此时，病人没有执行医嘱的概率p可表示为：评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为：Score＝A-Blogq，3其中，A和B是常数，式中的负号可以使得没有执行医嘱的概率越低，得分越高，通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分值代表高风险，逻辑回归模型计算比率如下所示：logq＝β0+β1x1+....+βnxn4其中，用建模参数拟合模型可以得到模型参数β0，β1，...，βn；建立“项目-执行分数”矩阵，表示为Mij，其中i表示项目，j为该项目的执行分数，建立模型参数矩阵B＝[β0,β1,...,βn]6，则逻辑回归模型可以表示为：Mij*B然后带入式3可以得到病人执行医嘱的评价分数；设定一个评价分数阈值N，若Score＞N，则判断整体执行医嘱情况良好，不需要调整医嘱；若Score＜N，则判断整体执行医嘱情况不好，病人没有按照医嘱执行，则需要动态调整医嘱，诊断平台通知医生登陆诊断平台，评估病人的身体状况，然后医生给出新的建议，诊断平台根据病人的偏好和医生的建议，进行综合分析，得到新的医嘱，发送给病人，执行新的医嘱，并进行动态的监控以及调整。根据本发明的基于医嘱的健康管理系统，可以在有效地监督医嘱的执行情况，通过两次提醒病人进行服药，可以使病人在没有收到或者忽略第一次提醒后再次进行提醒，同时为了确保病人所进行的动作确实是服药，进一步通过终端的弹出界面使用户进行确认，双重保障用户按照医嘱进行服药；并且记录病人的运动、饮食信息，由于很多相应的疾病不能进行一些种类的运动，有些则对饮食有限制，同时在医嘱中对这些情况进行嘱咐，并且在日常中对这些信息进行记录，可以综合判断医嘱的执行情况；同时，为了提高针对性以及使医嘱与病人的个人信息进行匹配，可以综合病人在医嘱执行过程中的偏好，对医嘱进行动态调整，以更符合患者的爱好且能够有效控制疾病；本发明建立了医嘱执行情况的综合评价模型，通过该模型可以有效量化病人的医嘱执行，提供客观的量化分数。附图说明图1本发明的系统框图；具体实施方式如图1所示，本发明提供了一种基于医嘱的健康管理系统，包括病人终端、医生终端、诊断平台相结合，医生在对患者进行面诊后，建立医嘱，通过医生终端发送医嘱到诊断平台，诊断平台对医嘱进行分析，对病人信息建立档案，并将医嘱信息发送到病人终端，病人终端采集患者的日常信息，发送到诊断平台，诊断平台动态存储病人的各项信息并将其保存到档案中，诊断平台建立医嘱执行情况评分机制，并将健康信息与历史存储信息进行对比，结合评分以及对比信息建立新的医嘱并推送到病人终端，执行新的医嘱。医嘱信息包括建议进行的运动、禁止的运动、服药类型以及时间、饮食信息；所述病人终端采集的日常信息包括体征信息、服药信息、位置信息、运动信息、饮食信息；其中所述的饮食信息包括不推荐食用的。通常，病人会去医院进行就诊，医生根据病人的检查报告建立医嘱，包括了病人应该何时服药，服用什么种类的药，剂量多少，以及其他注意事项，比如要加强某种运动，减小某种运动，不能进行哪种运动，以及饮食信息，比如甲状腺结节患者不能吃海鲜，结石患者不能吃豆制食品，糖尿病患者不能吃含糖多的食物等；而且会嘱咐患者随时关于体征信息，比如高血压患者要随时血压信息等。医生建立医嘱后，将医嘱信息发送到诊断平台。诊断平台是一个云服务器或者医疗中心诊断平台。诊断平台建立患者档案以及医嘱信息，诊断平台若确定医嘱中服药时间到达，则在病人终端进行提醒，所述病人终端对病人进行提醒，并且记录病人的医嘱执行情况，将其发送到诊断平台，由诊断平台的评分机制记录本次执行情况；所述病人终端设有传感器，用于采集病人的体征信息、服药信息、运动信息、饮食信息；所述的体征信息包括血压、心率、血氧、血脂、体温、呼吸中的一种或几种；所述的运动信息包括根据三轴加速度传感器和三轴角速度传感器判断人体的运动类型；所述的位置信息是指人所在的地域；所述的饮食信息是指病人通过终端输入所食用的食物种类。由于人在服药时，包括了一个拿取药品放入口中以及用水吞服的过程，在这个过程中，可以将人的加速度信号以及手臂与胳膊的夹角进行分解，通过分为几个步骤：获取药品或水，将药品或水移动到嘴附近、倒入口中进行吞咽。在这个过程中，以三轴加速度的y轴为例，会经历一个由0即胳膊垂直逐渐增大拿取东西到逐渐减小到0的过程，而且胳膊与手的夹角也会经历逐渐增大然后逐渐减小的过程。若判断有一个这样的变化过程，即初步判断为拿取药品，2-3s后再有一个这样的变化过程，判断为口中放入药品后的用水过程。但是其他吃东西等过程也会经历一个这样的变化，所以若初步判断有服药过程后，病人终端会弹出页面“服用的是否为XX药？”，病人可以根据实际服用情况进行确认。如果在第一次提醒后30分钟内没有检测到该变化过程，则确定病人没有服药，可能是由于病人没有注意到提醒，则再次进行提醒，若30分钟内有检测到初步判断的服药过程后，病人终端会弹出页面“服用的是否为XX药？”，病人根据实际服用情况进行确认；若这次仍然没有检测到服药动作，则确认病人在按时服药这项没有按照医嘱进行执行。无论病人是否服药，均将医嘱的执行情况发送到诊断平台。具体地，病人终端判断病人服药方面的医嘱执行情况，具体为：若服药时间到，则在病人终端进行提醒，并且在进行提醒后通过佩戴到病人手腕部的终端内的三轴加速度传感器和三轴角速度传感器判断加速度和角速度变化情况，其中加速度经历一个由0逐渐增大然后逐渐减小到0，又从0逐渐增大后逐渐减小到0的过程，同时角速度传感器判断人体胳膊的夹角经历一个由0开始增大到最大值，然后又经历从最大值逐渐减小为0的过程，过2-3s后，再次检测到这样变化的加速度和角度变化过程，则初步判断人体按照医嘱进行了服药，若在终端提醒服药时间后半小时内没有检测到上述加速度和角度变化过程，则再次进行服药提醒，并通过加速度传感器和角速度传感器进行判断是否出现上述过程；若有，则初步判断病人按照医嘱按时服药，并结合终端中提出的页面进行确认，若在再次提醒半小时后没有检测到上述变化过程，则判断病人没有按照医嘱进行服药，无论病人有无按照医嘱按时服药，均将病人执行医嘱的服药信息发送到诊断平台。病人终端可以采用智能手环、智能手机、腕表等形式。病人终端还采集体征信息，包括血压、心率、血氧、血脂、体温、呼吸中的一种或几种病人终端集成有相应的传感器。采集体征信息后，将其发送到诊断平台，诊断平台将每次测量的数据与前次测量的数据进行比较，若判断差异查过超过了30％，则判断健康状况存在变化，需要医生通过医生终端进行介入，若医生终端判断病人的情况需要马上复诊，则诊断平台发送马上复诊的信息到病人终端敦促病人马上复诊；若体征变化到预定范围之内，则不需要医生介入，诊断平台按照医嘱中的复查时间通过医生回诊。诊断平台建立一个“项目-执行分数”的模型，所述项目是指体征、服药、运动、饮食等，所述执行分数是指病人执行每个项目时的执行情况，若病人的体征在预设范围内，则判断执行医嘱情况良好，若不在预设范围内，则判断体征的执行医嘱情况差；若判断用户按照医嘱在第一次提醒时按时进行了服药，则服药的执行医嘱情况良好，若在第一次提醒的第二次提醒后判断按时进行了服药，则也判断服药的医嘱的执行情况良好，若没有按照医嘱进行服药，则服药的执行医嘱情况差；若判断用户完成了医嘱规定的运动，则运动这一项的执行医嘱情况良好，若进行了规定的运动，但是没有完成，或没有进行运动或进行的运动属于禁止进行的运动，则执行医嘱情况差；若用户的饮食种类均在医嘱规定的允许食用的范围内，执行医嘱情况良好,若有一种或几种不在允许食用的范围内，则执行医嘱情况差。诊断平台建立“项目-执行分数”后，收集一段时间的执行医嘱情况，得到执行医嘱和没有执行医嘱的概率，通过以下过程进行综合评分分析，具体为：由逻辑回归的基本原理，将病人没有执行医嘱的概率表示为p，则正常执行医嘱的概率为1-p，因此，可以得到：此时，病人没有执行医嘱的概率p可表示为：评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为：Score＝A-Blogq，3其中，A和B是常数，式中的负号可以使得没有执行医嘱的概率越低，得分越高，通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分值代表高风险，逻辑回归模型计算比率如下所示：logq＝β0+β1x1+....+βnxn4其中，用建模参数拟合模型可以得到模型参数β0，β1，...，βn；建立“项目-执行分数”矩阵，表示为Mij，其中i表示项目，j为该项目的执行分数，建立模型参数矩阵B＝[β0,β1,...,βn]6，则逻辑回归模型可以表示为：Mij*B然后带入式3可以得到病人执行医嘱的评价分数；设定一个评价分数阈值N，若Score＞N，则判断整体执行医嘱情况良好，不需要调整医嘱；若Score＜N，则判断整体执行医嘱情况不好，病人没有按照医嘱执行，则需要动态调整医嘱，诊断平台通知医生登陆诊断平台，评估病人的身体状况，然后医生给出新的建议，诊断平台根据病人的偏好和医生的建议，进行综合分析，得到新的医嘱，发送给病人，执行新的医嘱，并进行动态的监控以及调整。其中建立动态医嘱的情况为：根据病人喜欢进行的运动类型、喜欢进行运动的时间、病人喜欢的食用食物倾向、病人对药物的过敏情况以及喜欢的药物形态冲剂、丸剂、中药、西药等，建立一个病人执行性高的医嘱，实现动态调整医嘱。诊断平台自动分析患者在首次建立医嘱后的执行情况，分析病人执行项目好的医嘱项目，以及执行性弱的项目，确定病人执行过程中的偏好，对病人的执行情况进行综合评分，在评分低于预设的评价分数阈值时，诊断平台通知医生进行病人情况的确认，医生根据诊断平台接收的病人的体征信息，确定病人的身体状况，给出调整后的医嘱，诊断平台结合病人的偏好以及医生调整后的医嘱，综合考虑各个项目的权重，建立新的医嘱，发送给病人，病人开始执行新的医嘱。诊断平台不断得到病人反馈的数据，进行综合分析，进行动态调整医嘱。诊断平台也可以在评分低于预设的评价分数阈值时，不通知医生进行情况，而是在诊断平台建立自动诊断模型，通过机器学习算法，建立决策模块，自动根据病人上传的体征信息，确定病人在执行医嘱中的身体恢复情况以及当前的身体状况。根据本发明的基于医嘱的健康管理系统，可以在有效地监督医嘱的执行情况，通过两次提醒病人进行服药，可以使病人在没有收到或者忽略第一次提醒后再次进行提醒，同时为了确保病人所进行的动作确实是服药，而不是仅仅抬手的动作，进一步通过终端的弹出界面使用户进行确认，确认所服用的药物种类和剂量是否正确，双重保障用户按照医嘱进行服药；并且记录病人的运动、饮食信息，由于很多相应的疾病不能进行一些种类的运动，有些则对饮食有限制，同时在医嘱中对这些情况进行嘱咐，并且在日常中对这些信息进行记录，可以综合判断医嘱的执行情况；同时，为了提高针对性以及使医嘱与病人的个人信息进行匹配，可以综合病人在医嘱执行过程中的偏好，对医嘱进行动态调整，以更符合患者的爱好且能够有效控制疾病；本发明建立了医嘱执行情况的综合评价模型，通过该模型可以有效量化病人的医嘱执行，提供客观的量化分数，并且结合该评分机制，可以在病人的执行度不高时，自动根据病人的当前状况以及病人的个性、爱好、偏好等，动态调整医嘱，建立适合病人的、私人定制的医嘱，实现“因人而异”。本发明的诊断平台在动态调整医嘱的过程中，综合了病人执行医嘱的评价分数、病人的日常信息，比如体征信息、服药信息、位置信息、运动信息、饮食信息等，根据病人的日常信息，综合确定病人的偏好，以结合评价分数动态调整医嘱，使医嘱更加人性化、个性化。同时，本发明中提出的双重确认病人的服药情况的方式，是由于在大多数健康恢复过程中，药物治疗占据一个重要的作用，对医嘱中服药情况的遵从执行，可以有效提高医嘱的有效性，其也在综合评价医嘱执行情况，得到评价分数的过程中占据重要作用，这个步骤的确认有效性，在整个的评价和调整过程中，作用尤为重要。诊断平台在动态调整医嘱的过程中，既可以参考医生的建议，即使医生参与，也可以完全进行自动的调整，可以利用机器学习算法，建立确定病人的状态的决策模块，并且利用评级结果，建立基于逻辑回归的动态调整医嘱模型。诊断平台可以自动设定这种动态调整过程，比如可以参考一段时间的数据进行动态调整，这个时间段可以设置为半个月、一个月或者两个月、三个月等。通过本发明的基于医嘱的健康管理系统，可以对病人执行医嘱进行有力地监督、全面记录病人的生活、及时诊断病情的发展，动态调整医嘱；而且诊断平台这种动态调整医嘱的过程更为有效；同时，本发明重点强调了对病人执行医嘱建立评分机制，可以量化病人对医嘱的执行情况；本发明的健康管理系统的另一个优点在于，本发明的动态调整医嘱的过程同时结合了病人在执行过程中的偏好，这与结合评分机制进行动态调整是相辅相成的，二者缺一不可，实现更好的医嘱执行监督，有效地管理了患者的个人健康状况。以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

权利要求：1.一种基于医嘱的健康管理系统，其特征在于，包括病人终端、医生终端、诊断平台；其中，医生在对患者进行面诊后，建立医嘱，通过医生终端发送医嘱信息到诊断平台，诊断平台对医嘱进行分析，对病人信息建立档案，并将医嘱信息发送到病人终端，病人终端采集患者的日常信息，将日常信息发送到诊断平台，诊断平台动态存储病人的各项信息并将其保存到档案中，诊断平台建立医嘱执行情况评分机制，并将健康信息与历史存储信息进行对比，结合评分以及对比信息建立新的医嘱并推送到病人终端，执行新的医嘱。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的医嘱信息包括建议进行的运动、禁止的运动、服药类型以及服药时间、饮食信息；所述病人终端采集的日常信息包括体征信息、服药信息、位置信息、运动信息、饮食信息；其中所述的饮食信息包括推荐以及不推荐使用的食物种类。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述的诊断平台若确定医嘱中服药时间到达，则在病人终端进行提醒，所述病人终端对病人进行提醒，在提醒后，记录病人的医嘱执行情况，将其发送到诊断平台，由诊断平台的评分机制记录本次执行情况；所述病人终端设有传感器，用于采集病人的体征信息、服药信息、运动信息、饮食信息；所述的体征信息包括血压、心率、血氧、血脂、心电、体温、呼吸中的一种或几种；所述的运动信息包括根据三轴加速度传感器和或三轴角速度传感器判断的人体的运动类型；所述的位置信息是指人所在的地域；所述的饮食信息是指病人通过终端输入的所食用的食物种类。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述系统根据以下过程判断病人服药方面的医嘱执行情况，具体为：若服药时间到，则在病人终端进行提醒，并且在进行提醒后通过佩戴在病人手腕部的终端内的三轴加速度传感器和三轴角速度传感器判断加速度和角速度变化情况，其中加速度经历一个由0逐渐增大然后逐渐减小到0，又从0逐渐增大到最大值后逐渐减小到0的过程，同时角速度传感器判断人体胳膊的夹角经历一个由0开始增大到最大值，然后又经历从最大值逐渐减小为0的过程，过2-3s后，再次检测到这样变化的加速度和角度变化过程，则初步判断人体按照医嘱进行了服药，若在终端提醒服药时间后半小时内没有检测到上述加速度和角度变化过程，则再次进行服药提醒，并通过加速度传感器和角速度传感器采集的信息判断是否出现上述加速度以及角速度变化过程；若有，则初步判断病人按照医嘱按时服药，若初步判断病人按照医嘱按时进行了服药，则终端会弹出确认页面，患者需要在终端页面进行服药确认，以确认真实按照医嘱进行了服药；若在再次提醒半小时后没有检测到上述变化过程，则判断病人没有按照医嘱进行服药；无论病人有无按照医嘱按时服药，均将病人执行医嘱的服药信息发送到诊断平台。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述的病人终端采集体征信息后，将其发送到诊断平台，诊断平台将每次测量的数据与前次测量的数据进行比较，若判断差异超过了30％，则判断健康状况存在变化，需要医生通过医生终端进行介入，若医生终端判断病人的情况需要马上复诊，则诊断平台发送马上复诊的信息到病人终端敦促病人马上复诊；若体征变化在预定范围之内，则不需要医生介入，诊断平台按照医嘱中的时间对病人进行提示，包括提示病人服药、饮食种类、进行体征监测、按时复诊、进行建议的运动、按时复诊。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述的诊断平台建立“项目-执行分数”的模型，所述项目是指体征、服药、运动、饮食，所述执行分数是指病人执行每个项目时的执行分数，若病人的体征在预设范围内，则判断执行医嘱情况良好，若不在预设范围内，则判断体征的执行医嘱情况差；若根据权利要求4中判断服药的过程判断用户按照医嘱在第一次提醒时按时进行了服药，则服药的执行医嘱情况良好，若在第一次提醒的第二次提醒后判断按时进行了服药，则也判断服药的医嘱的执行情况良好，若没有按照医嘱进行服药，则服药的执行医嘱情况差；若判断用户完成了医嘱规定的运动，则运动这一项的执行医嘱情况良好，若进行了规定的运动，但是没有完成，或没有进行运动或进行的运动属于禁止进行的运动，则执行医嘱情况差；若用户的饮食种类均在医嘱规定的允许食用的范围内，执行医嘱情况良好,若有一种或几种不在允许食用的范围内，则执行医嘱情况差。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述诊断平台建立“项目-执行分数”模型后，收集一段时间的执行医嘱情况，确定执行医嘱和没有执行医嘱的概率，通过以下过程进行综合评分分析，具体为：由逻辑回归的基本原理，将病人没有执行医嘱的概率表示为p，则正常执行医嘱的概率为1-p，因此，可以得到：此时，病人没有执行医嘱的概率p可表示为：评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为：Score＝A-Blogq，3其中，A和B是常数，式中的负号可以使得没有执行医嘱的概率越低，得分越高，通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分值代表高风险，逻辑回归模型计算比率如下所示：logq＝β0+β1x1+....+βnxn4其中，用建模参数拟合模型可以得到模型参数β0，β1，…，βn；建立“项目-执行分数”矩阵，表示为Mij，其中i表示项目，j为该项目的执行分数，建立模型参数矩阵B＝[β0,β1,...,βn]6，则逻辑回归模型可以表示为：Mij*B然后带入式3可以得到病人执行医嘱的评价分数；设定一个评价分数阈值N，若Score＞N，则判断整体执行医嘱情况良好，不需要调整医嘱；若Score＜N，则判断整体执行医嘱情况不好，病人没有按照医嘱执行，则需要动态调整医嘱，诊断平台通知医生登陆诊断平台，评估病人的身体状况，然后医生给出新的建议，诊断平台根据病人的偏好和医生的建议，进行综合分析，得到新的医嘱，发送给病人，执行新的医嘱，并进行动态的监控以及调整。

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