申请/专利权人：深圳三基同创电子有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117497166B

主分类号：G16H40/67

分类号：G16H40/67;G16H50/30;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于云计算的智能手表生理体征参数监测方法及系统，涉及智能手表技术领域，包括：建立智能手表与数据计算云端之间的通讯连接；建立风险预估模型；智能手表实时监测采集使用者的生理体征参数，并上传至数据计算云端；数据计算云端获取使用者患有各种预警疾病的当前风险指标；判断使用者患有预警疾病的当前风险指标是否大于预设值；分析使用者患有预警疾病的风险趋势；计算使用者在下一健康分析周期内的患病风险预测模型；判断使用者在下一健康分析周期内是否存在患病风险。本发明的优点在于：可使使用者可及时的发现自己身体的健康状态问题，便于针对使用者进行个性化建立智能化，高效化的综合健康管理方案。

主权项：1.一种基于云计算的智能手表生理体征参数监测方法，其特征在于，包括：建立智能手表与数据计算云端之间的通讯连接；基于智能手表监测的体征参数种类，确定智能手表的预警疾病种类；数据计算云端从历史数据库中调取历史医疗数据，建立与各种预警疾病一一对应的风险预估模型；智能手表实时监测采集使用者的生理体征参数，并上传至数据计算云端；数据计算云端将使用者的生理体征参数代入风险预估模型，获取使用者患有各种预警疾病的当前风险指标；判断使用者患有预警疾病的当前风险指标是否大于预设值，若是，则判定使用者患有预警疾病的风险高，数据计算云端将风险高的预警疾病返回至智能手表，提醒使用者进行健康管理，若否，则判定使用者患有预警疾病的风险低；使用者设定一健康分析周期；对判定为患病风险低的预警疾病，获取使用者在健康分析周期内的所有生理体征参数，作为分析数据；基于分析数据，分析使用者患有预警疾病的风险趋势；基于使用者患有预警疾病的风险趋势计算使用者在下一健康分析周期内的患病风险预测模型，所述患病风险预测模型与每个患病风险低的预警疾病一一对应；基于使用者在下一健康分析周期内的患病风险预测模型，判断使用者在下一健康分析周期内是否存在患病风险，若是，则将该患病风险低的预警疾病记为重点关注预警疾病，数据计算云端返回重点关注预警疾病至智能手表，提醒使用者进行健康管理，若否，则不做响应；所述数据计算云端从历史数据库中调取历史医疗数据，建立与各种预警疾病一一对应的风险预估模型具体包括：基于历史医疗数据，确定与预警疾病相关的若干个相关生理体征参数数据；获取预警疾病的若干个诊断结果，并按照诊断结果将历史医疗数据划分为患病数据和未患病数据；获取患病数据和未患病数据中与预警疾病相关的若干个相关生理体征参数数据的具体数值；建立患病概率与预警疾病相关的若干个相关生理体征参数数据之间的Logistic回归模型；基于患病数据和未患病数据中与预警疾病相关的若干个相关生理体征参数的具体数值，按照最大似然法求解患病概率与预警疾病相关的若干个相关生理体征参数之间的Logistic回归模型的未知系数，获取预警疾病对应的风险预估模型；所述基于分析数据，分析使用者患有预警疾病的风险趋势具体包括：从所有分析数据中，获取若干个样本数据；记录样本数据对应的历史时刻，记为历史样本时刻；以最早的历史样本时刻作为时刻零点，基于历史样本时刻之间的间隔，重新映射历史样本时刻，得到样本时刻；将样本数据代入风险预估模型，获取使用者患有预警疾病的风险指标，记为样本风险指标；基于样本风险指标和样本时刻，通过风险趋势指标计算公式计算使用者患有预警疾病的风险趋势；所述风险趋势指标计算公式具体为：，式中，为使用者患有预警疾病的风险趋势，为样本数据总数量，为第个样本数据对应的样本时刻，为第个样本数据对应的样本风险指标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳三基同创电子有限公司 一种基于云计算的智能手表生理体征参数监测方法及系统

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