一种基于排痰器的智能远程监测装置及监测方法制造方法及图纸

本发明专利技术为一种基于排痰器的智能远程监测装置及监测方法，由传感器模块、患者用户端、服务器AI模块、医生用户端构成。传感器模块通过压力传感器、压差式流量传感器、计时器采集排痰器运行数据；患者用户端用于显示运行数据，并与使者互动；服务器AI模块，将解析参数进行智能AI后台统计分析；医生用户端：将统计分析的结果发送至医生用户端。本发明专利技术能对患者的使用情况进行时实监控，并系统地生成各种关键有效的使用数据，患者病情数据。让医生可以系统的监测系统患者使用情况，并获得有效的评估对比而为患者选择最佳的排痰设备；使医生可以检查并确认患者的真实训练情况，以及实时反馈使用情况，促使患者长期坚持使用。

An intelligent remote monitoring device and method based on expectorant

The invention is an intelligent remote monitoring device and monitoring method based on expectorant, which is composed of sensor module, patient client, server AI module and doctor client. The sensor module collects the operation data of the sputum ejector through the pressure sensor, differential pressure flow sensor and timer; the patient client is used to display the operation data and interact with the emissary; the server AI module performs the intelligent AI background statistical analysis of the analytical parameters; the doctor client: sends the statistical analysis results to the doctor client. The invention can carry out real-time monitoring on the use of patients, and systematically generate various key and effective use data and patient condition data. So that doctors can systematically monitor the use of patients in the system, and obtain effective evaluation and comparison, and select the best sputum discharge equipment for patients; so that doctors can check and confirm the real training situation of patients, and real-time feedback on the use situation, so as to promote patients to adhere to the use for a long time.

【技术实现步骤摘要】
一种基于排痰器的智能远程监测装置及监测方法
本专利技术涉及一种新型智能的排痰器
，特别是涉及是一种基于排痰器的智能远程监测方法以及装置。
技术介绍
慢性阻塞性肺疾病是一种具有气流阻塞特征的慢性支气管炎和肺气肿，可进一步发展为肺心病和呼吸衰竭的常见慢性疾病。慢性阻塞性肺疾病与有害气体及有害颗粒的异常炎症反应有关，致残率和病死率很高，有文献表明慢性阻塞性肺疾病在中国超过1亿。慢性阻塞性肺疾病、肺纤维化、支气管扩张、肺炎、尘肺、支气管炎、运动神经元病、神经肌肉疾病、高龄引起的呼吸功能减退气道廓清不足、胸肺部手术、上腹部手术等患者的治疗康复过程中气道分泌物的清除技术也叫气道廓清技术是最重要的治疗方式。排痰器因为其小巧可携带、价格成本低、使用方便，在气道廓清众多的设备中应用最为广泛。慢性阻塞性肺疾病、肺纤维化、支气管扩张、肺炎、尘肺、支气管炎、运动神经元病、神经肌肉疾病、高龄引起的呼吸功能减退气道廓清不足等疾病在临床上存在疗程长，容易反复，无法治愈的特点。因此长期使用排痰器具有十分重要的意义。然而，在现有条件下，患者只能根据医生的口头传授进行使用和训练，标准化不足，呼吸时间、压力大小、呼气流量多少无法得到几时的纠正和指导。并且排痰器因为不同的结构和不同的原理以及不同的设计，没有相应的监控系统，医生无法检查确认选择真实的锻炼使用情况。在另一方面患者容易因为没有准确的评估标准而产生懈怠导致很难长期坚持使用。因此患者不能有效的使用排痰器，医生不能有效的评估对比而为患者选择最佳的排痰器设备。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于排痰器的智能远程监测装置，由传感器模块、患者用户端、服务器AI模块、医生用户端构成。传感器模块，通过压力传感器、压差式流量传感器、计时器采集排痰器运行数据。患者用户端，用于显示运行数据，并与患者互动。服务器AI模块，将解析参数进行智能AI后台统计分析。医生用户端：将统计分析的结果发送至医生用户端。服务器AI模块分别与传感器模块、患者用户端、医生用户端无线连接。传感器模块与患者用户端连接。如上所述的一种基于排痰器的智能远程监测装置，更进一步说明为，所述的患者用户端包括：输入模块，将采集到的排痰器运行数据输入数据解析模块。数据解析模块，用于将排痰器运行数据进行解析处理，获取排痰器运行时的解析参数。传输模块，将解析参数进行封装，并经网络上传至服务器。动画模块，将下传给用户端的统计分析结果作为动画的驱动参数，生成动画，并将动画提示给用户。游戏模块，将将下传给用户端的统计分析结果制作成游戏。所述的服务器AI模块还包括：下传模块，用于将统计分析的结果通过网络下传给用户端。专业模块，将统计分析的结果发送至医生用户端。所述的无线连接为3G、4G、5G连接信号之一。如上所述的一种基于排痰器的智能远程监测装置，更进一步说明为，排痰器运行数据为患者使用过程中，由传感器模块采集到的压力、流量、时间。数据解析模块获取排痰器运行时的解析参数，具体为，患者使用的开始时间、结束时间、持续时间、吸气压力、呼气压力、呼气震荡压力、呼气震荡频率、吸气容量、吸气流速、呼气流速、呼气容量、吸气时间、呼气时间、震荡时间、呼气震荡振幅、呼气震荡振幅均值、呼气震荡频率。一种基于排痰器的智能远程监测方法，由以下步骤：(1).由传感器模块采集到压力、流量、时间信号进行解析处理，获取患者在使用排痰器时的运行数据。(2).将运行数据分析处理，转变为压力、流量、时间的解析参数。(3).将解析参数打包整理，上传至服务器。(4).服务器对解析参数进行智能AI后台统计分析。(5).将统计分析的结果分别下传给患者用户端、医生用户端。其中，患者用户端将分析的结果转化为动画。并将分析的结果的部分参数转化为与患者互动的游戏。其中，在上传至服务器过程中，当采用3G、4G、5G任一连接信号均无法建立连接时，患者用户端将运行数据转化为动画，以及与患者互动的游戏。如上所述的一种基于排痰器的智能远程监测方法，更进一步说明为，所述的解析参数包括：开始时间、结束时间、排痰治疗的持续时间、呼气时间、患者吸气容量、流速、呼气时的压力。其中：开始时间即打开传感器模块开始使用排痰器时计时器记录的开始时间。结束时间即使用排痰器结束的时间，关闭传感器模块的时间、流量传感器和压力传感器没有监测到有压力流量变化超过1分钟的三种情况之一。排痰治疗的持续时间即从开始时间至结束时间的时长。呼气时间即传感器模块监测到有呼气流速为起始，监测到下次吸气流速为结束的用时长。患者吸气容量，即患者吸气时流量传感器监测的流量时间积分得到。流速，患者吸入气体时流动速度。呼气时的压力，即压力传感器在呼气相时监测到的最大的压力。呼气震荡最大振幅ΔPhfmax：即在呼气时压力传感器监测到的震荡压力峰值减去最低压力得到数值的最大值,ΔPhfmax＝Pmax-Plow(备注：ΔPhfmax为呼气震荡最大振幅，Pmax为震荡时最大压力，Plow为当此震荡时监测的最低压力)。呼气震荡振幅均值：一次排痰治疗时，震荡时间内的振幅平均值：ΔPhfmean＝∑ΔPhf/f(备注：ΔPhf为每次的震荡时的震荡振幅、f为监测到的呼气震荡频率)。呼气震荡频率f：即压力和流量传感器监测到的压力变化的频率(单位为赫兹HZ)：f＝1/T＝震荡次数Ftot/Thf(备注：f为呼气震荡频率，T为震荡周期，Ttot为呼气时全部震荡次数，Thf为呼气震荡时间)。如上所述的一种基于排痰器的智能远程监测方法，更进一步说明为，智能AI后台统计分析所统计分析的结果包括：治疗天数、每日治疗时间、吸气容量变异率、呼气容量变异率、振幅变异率、振荡频率变异率。治疗天数：统计使用排痰器的治疗天数。每日治疗时间为∑排痰治疗的持续时间。吸气容量变异率为：治疗持续时间内吸气容量的标准偏差，与治疗持续时间内吸气容量平均值的百分比。呼气容量变异率为：治疗持续时间内呼气容量的标准偏差，与治疗持续时间内呼气容量平均值的百分比。振幅变异率为：治疗持续时间内的振幅的标准偏差，与治疗持续时间内的振幅平均值的百分比。振荡频率变异率为：治疗持续时间内的振荡频率的标准偏差，与治疗持续时间内的振荡频率平均值的百分比。本专利技术的有益效果：本专利技术能对患者的使用情况进行时实监控，并系统地生成各种关键有效的使用数据，患者病情数据。让医生可以系统的监测系统患者使用情况，并获得有效的评估对比而为患者选择最佳的排痰设备。使医生可以检查并确认患者的真实训练情况，以及实时反馈使用情况，促使患者长期坚持使用。在获得患者使用情况参数之后，可以将使用情况参数封装为排痰器的记录，然后通过网络上传至服务器。所述服务器除了将所述呼吸训练的纪录用于保存之外，并将记录下传给医生，或者接收医生的查询确认。医生能够及时了解患者使用排痰器的情况，并能及时作出指导。此外，当发现在设定的一段时间内没有收到排痰器的记录，则可认为患者在这段时未使用排痰器，医生可以直接联系并督促患者。本专利技术根据患者使用排痰器时的实时情况，动态生成实时动画，然后显示给患者，从而大大提高患者进行训练的趣味性，提高患者的意愿。在没有网络情况下，或者用户可以直接选择将数据解析模块数据直接到模拟动画模块。以及制作升级游戏激励反馈患者，用以指导患者更好的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于排痰器的智能远程监测装置，其征在于，由传感器模块、患者用户端、服务器AI模块、医生用户端构成；传感器模块，通过压力传感器、压差式流量传感器、计时器采集排痰器运行数据；患者用户端，用于显示运行数据，并与患者互动；服务器AI模块，将解析参数进行智能AI后台统计分析；医生用户端：将统计分析的结果发送至医生用户端；服务器AI模块分别与传感器模块、患者用户端、医生用户端无线连接；传感器模块与患者用户端连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于排痰器的智能远程监测装置，其征在于，由传感器模块、患者用户端、服务器AI模块、医生用户端构成；传感器模块，通过压力传感器、压差式流量传感器、计时器采集排痰器运行数据；患者用户端，用于显示运行数据，并与患者互动；服务器AI模块，将解析参数进行智能AI后台统计分析；医生用户端：将统计分析的结果发送至医生用户端；服务器AI模块分别与传感器模块、患者用户端、医生用户端无线连接；传感器模块与患者用户端连接。2.如权利要求1所述的一种基于排痰器的智能远程监测装置，其征在于，所述的患者用户端包括：输入模块，将采集到的排痰器运行数据输入数据解析模块；数据解析模块，用于将排痰器运行数据进行解析处理，获取排痰器运行时的解析参数；传输模块，将解析参数进行封装，并经网络上传至服务器；动画模块，将下传给用户端的统计分析结果作为动画的驱动参数，生成动画，并将动画提示给用户；游戏模块，将下传给用户端的统计分析结果制作成游戏；所述的服务器AI模块还包括：下传模块，用于将统计分析的结果通过网络下传给用户端；专业模块，将统计分析的结果发送至医生用户端；所述的无线连接为3G、4G、5G连接信号之一。3.如权利要求2所述的一种基于排痰器的智能远程监测装置，其征在于，排痰器运行数据为患者使用过程中，由传感器模块采集到的压力、流量、时间；数据解析模块获取排痰器运行时的解析参数，具体为，患者使用的开始时间、结束时间、持续时间、吸气压力、呼气压力、呼气震荡压力、呼气震荡频率、吸气容量、吸气流速、呼气流速、呼气容量、吸气时间、呼气时间、震荡时间。4.一种基于排痰器的智能远程监测方法，其特征在于，由以下步骤：(1).由传感器模块采集到压力、流量、时间信号进行解析处理，获取患者在使用排痰器时的运行数据；(2).将运行数据分析处理，转变为压力、流量、时间的解析参数；(3).将解析参数打包整理，上传至服务器；(4).服务器对解析参数进行智能AI后台统计分析；(5).将统计分析的结果分别下传给患者用户端、医生用户端；其中，患者用户端将分析的结果转化为动画；并将分析的结果的部分参数转化为与患者互动的游戏。5.如权利要求4所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢跃兵，
申请(专利权)人：谢跃兵，
类型：发明
国别省市：四川,51