一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法技术

本发明专利技术公开医疗救治领域中的一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法，运用贝叶斯网络智能算法搭建诊断模型，以智能枕头为载体，利用智能枕头中的传感器采集睡眠状态中的体征信息数据，与正常状态体征数据进行对比处理，通过体征数据处理模块获取相应的体征信息数据波动值集合，将体征信息数据波动值输入贝叶斯网络诊断模块，用以诊断身体异常状态；预警模块结合诊断结果，做出相应的预警反应，对突发疾病做出及时的救治，能够准确地诊断人们在睡眠过程中突发疾病及病状等级，并充分考虑时间片段累积导致的病状变化，从而避免因睡姿改变、做梦等短时间内体征数据波动带来的诊断误差。

An intelligent early warning method of sudden diseases in sleep state

【技术实现步骤摘要】
一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法
本专利技术涉及医疗救治领域，涉及疾病的预警方法，特别是人们在睡眠状态中突发疾病时的预警方法。
技术介绍
人们一生有三分之一的时间在睡眠中度过，随着生活节奏的加快，超负荷的工作压力等对人们的睡眠质量和健康带来了严重的影响，例如所引起的潜在的呼吸暂停综合征会导致高血压、冠心病、中风和猝死等问题，严重威胁人们的健康。由于突发疾病而未能及时得到有效的医疗救治而死亡的案例屡见不鲜，为此，出现了各类健康监控装置，其能够监控人们在日常生活中各类生理指标，并且将各类生理指标统计出健康报表并及时反馈，以便人们及时了解自己的身体健康动向。然而，随着独居老人数量的增加，尤其对已经身患心肌梗塞、脑溢血、心脏病等疾病的中老年人来说，在睡眠中监控自己的身体状态是一个很有必要的措施，此类人群迫切希望在睡眠状态突发疾病时能得到及时且有效的医疗救治。中国专利申请号为201711455386.5的文献中提出一种基于酒店的智能枕头的健康检测方法及智能枕头，通过安装在智能枕头上的传感器，实时获取的睡眠者的生理参数信息并进行分析，若生理参数信息超出预设范围，且超出预设范围的持续时长大于第一预设时长，则发出用于提示身体存在异常的第一报警信息，有助于人们及时获知自己的身体是否存在异常，有利于在身体存在异常的情况下能够在最佳时间采取治疗措施。但该方法设定的是只要一项生理数据超出阈值就判定身体存在异常，没有综合考虑多项体征数据，无法判断人们在睡眠时候身体异常的严重程度；同时，该方法忽略了人们在睡眠过程中由于睡姿改变、做梦等因素导致体征数据的波动而带来的误差，其诊断精确度不高。
技术实现思路
本专利技术针对现有方法的不足与缺陷，提出了一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法，综合考虑多项体征数据和体征数据的波动性来判断出人们在睡眠时突发疾病和疾病的严重程度，诊断精确度高。本专利技术采用的技术方案是：是包括以下步骤：步骤A：读取网络大数据平台中的正常人体体征数据，将正常人体体征数据的平均值作为人体体征波动值，建立样本数据，构建以人体体征波动值为输入、以身体状态的条件概率为输出的贝叶斯网络诊断模型；将贝叶斯网络诊断模型内置于贝叶斯网络诊断模块中，将贝叶斯网络诊断模块的输出端连接体征数据处理模块的输出端，体征数据处理模块的输入端连接传感器，贝叶斯网络诊断模块的输出端分别连接第一预警模块和综合诊断模块的输入端，综合诊断模块的输出端分别连接第二预警模块和初始参数更新模块，第一预警模块和第二预警模块通过无线方式向用户端APP发送信息；由传感器、体征数据处理模块、贝叶斯网络诊断模块、综合诊断模块、初始参数更新模块、第一、第二预警模块形成智能预警系统，将该智能预警系统整体装在用户睡眠的枕头内；步骤B：利用传感器采集当前单个时间片内的包括心率H，脉搏P，血压BP，血氧饱和度BS，体温T的用户体征数据，构成体征数据集D{H,P,BP,BS,T}；体征数据处理模块接收传感器采集的体征数据集D{H,P,BP,BS,T}，与内设的初始的人体正常体征信息数据集D′0{H′0,P′0,BP′0,BS′0,T′0}分别对应的一一相减，获取对应的人体体征信息波动值集ΔD{ΔH,ΔP,ΔBP,ΔBS,ΔT}；步骤C：贝叶斯网络诊断模块利用人体体征信息波动值集ΔD{ΔH,ΔP,ΔBP,ΔBS,ΔT}对用户的身体状态进行诊断，得到正常状态S0、轻度病状S1、严重病状S2的诊断结果；贝叶斯网络诊断模块输出与诊断结果相对应的电压信号V0、V1、V2，S0对应于V0，S1对应于V1，S2对应于V2；诊断为正常状态S0所对应的体征数据集D{H,P,BP,BS,T}为正常体征数据集D′a；步骤D：贝叶斯网络诊断模块将电压信号V2输至第一预警模块中，将电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a输至综合诊断模块中，第一预警模块通过用户端APP发出通知，综合诊断模块将电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a储存。进一步地，步骤D中，综合诊断模块将储存电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a后，系统进入下一时间片，重复步骤B-D，综合诊断模块持续储存电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a，在设定的连续M个时间片内储存的电压信号均为V1，或电压信号V0和V1交替出现且在连续N个时间片内电压信号V1出现了M次，50％≤M/N<1，则判定用户的身体状态为轻度病状S1。更进一步地，将轻度病状S1对应的电压信号V1输至第二预警模块中，第二预警模块通过用户端APP发出通知。更进一步地，综合诊断模块将存储的电压信号V0和正常体征数据集D′a输至初始参数更新模块，初始参数更新模块对系统运行过程中的所有正常体征数据进行平均值计算，得到新的正常体征数据集并作为下次系统运行时的人体正常体征数据集D′0。本专利技术采用上述技术方案的有益效果是：1、本专利技术以智能枕头为载体，利用智能枕头中的传感器采集睡眠状态中的体征信息数据，与正常状态体征数据进行对比处理，通过体征数据处理模块获取相应的体征信息数据波动值集合，将体征信息数据波动值输入贝叶斯网络诊断模块，用以诊断身体异常状态；预警模块结合诊断结果，做出相应的预警反应，对突发疾病做出及时的救治，特别是对易发疾病的独居老人提供智能、准确、快速的医疗保护。2、本专利技术运用贝叶斯网络智能算法搭建诊断模型，能够准确地诊断人们在睡眠过程中突发疾病及病状等级，并充分考虑时间片段累积导致的病状变化，从而避免因睡姿改变、做梦等短时间内体征数据波动带来的诊断误差。附图说明图1是贝叶斯网络诊断模块的构建结构框图；图2是图1中的贝叶斯网络结构图；图3是实现本专利技术的智能预警系统与用户端APP的硬件结构连接框图；图4是第一种综合诊断规则示意图；图5是第二种综合诊断规则示意图；图6是本专利技术的工作流程图。具体实施方式本专利技术包括四个阶段，第一阶段是构建贝叶斯网络诊断模型；第二阶段是基于贝叶斯网络诊断模型，对单个时间片段内的用户身体状态进行诊断；第三阶段是结合多个时间片段，对用户身体状态进行综合判断；第四阶段是对用户身体状态的综合判断结束后，对初始参数进行更新。参见图6所示，具体步骤如下：第一阶段，构建贝叶斯网络诊断模型。参见图1，通过诊断模型搭建模块读取网络大数据平台中的大量的正常人体体征数据，建立样本数据。正常人体体征数据是考虑了多种可能的人体体征数据的波动情况，综合全面地分析人体可能出现的多种体征波动，将平均值作为人体体征波动值。人体体征波动值的样本数据如下：1、心率波动数据ΔH。多种可能的心率波动数据分别为ΔH1，ΔH2，ΔH3，ΔH4(ΔH4＝0)，ΔH5，ΔH6，ΔH7，并且ΔH1<ΔH2<ΔH3<ΔH4<ΔH5<ΔH6<ΔH7。心率波动数据ΔH为ΔH1、ΔH2、ΔH3、ΔH4、ΔH5、ΔH6、ΔH7这7个数据的平均值。2、脉搏波动数据ΔP。多种可能的的脉搏波动数据分别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法，其特征是包括以下步骤：/n步骤A：读取网络大数据平台中的正常人体体征数据，将正常人体体征数据的平均值作为人体体征波动值，建立样本数据，构建以人体体征波动值为输入、以身体状态的条件概率为输出的贝叶斯网络诊断模型；将贝叶斯网络诊断模型内置于贝叶斯网络诊断模块中，将贝叶斯网络诊断模块的输出端连接体征数据处理模块的输出端，体征数据处理模块的输入端连接传感器，贝叶斯网络诊断模块的输出端分别连接第一预警模块和综合诊断模块的输入端，综合诊断模块的输出端分别连接第二预警模块和初始参数更新模块，第一预警模块和第二预警模块通过无线方式向用户端APP发送信息；由传感器、体征数据处理模块、贝叶斯网络诊断模块、综合诊断模块、初始参数更新模块、第一、第二预警模块形成智能预警系统，将该智能预警系统整体装在用户睡眠的枕头内；/n步骤B：利用传感器采集当前单个时间片内的包括心率H，脉搏P，血压BP，血氧饱和度BS，体温T的用户体征数据，构成体征数据集D{H,P,BP,BS,T}；体征数据处理模块接收传感器采集的体征数据集D{H,P,BP,BS,T}，与内设的初始的人体正常体征信息数据集D′...

【技术特征摘要】
1.一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法，其特征是包括以下步骤：
步骤A：读取网络大数据平台中的正常人体体征数据，将正常人体体征数据的平均值作为人体体征波动值，建立样本数据，构建以人体体征波动值为输入、以身体状态的条件概率为输出的贝叶斯网络诊断模型；将贝叶斯网络诊断模型内置于贝叶斯网络诊断模块中，将贝叶斯网络诊断模块的输出端连接体征数据处理模块的输出端，体征数据处理模块的输入端连接传感器，贝叶斯网络诊断模块的输出端分别连接第一预警模块和综合诊断模块的输入端，综合诊断模块的输出端分别连接第二预警模块和初始参数更新模块，第一预警模块和第二预警模块通过无线方式向用户端APP发送信息；由传感器、体征数据处理模块、贝叶斯网络诊断模块、综合诊断模块、初始参数更新模块、第一、第二预警模块形成智能预警系统，将该智能预警系统整体装在用户睡眠的枕头内；
步骤B：利用传感器采集当前单个时间片内的包括心率H，脉搏P，血压BP，血氧饱和度BS，体温T的用户体征数据，构成体征数据集D{H,P,BP,BS,T}；体征数据处理模块接收传感器采集的体征数据集D{H,P,BP,BS,T}，与内设的初始的人体正常体征信息数据集D′0{H′0,P′0,BP′0,BS′0,T′0}分别对应的一一相减，获取对应的人体体征信息波动值集ΔD{ΔH,ΔP,ΔBP,ΔBS,ΔT}；
步骤C：贝叶斯网络诊断模块利用人体体征信息波动值集ΔD{ΔH,ΔP,ΔBP,ΔBS,ΔT}对用户的身体状态进行诊断，得到正常状态S0、轻度病状S1、严重病状S2的诊断结果；贝叶斯网络诊断模块输出与诊断结果相对应的电压信号V0、V1、V2，S0对应于V0，S1对应于V1，S2对应于V2；诊断为正常状态S0所对应的体征数据集D{H,P,BP,BS,T}为正常体征数据集D′a；
步骤D：贝叶斯网络诊断模块将电压信号V2输至第一预警模块中，将电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a输至综合诊断模块中，第一预警模块通过用户端APP发出通知，综合诊断模块将电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a储存。


2.根据权利要求1所述的一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法，其特征是：步骤D中，综合诊断模块将储存电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a后，系统进入下一时间片，重复步骤B-D，综合诊断模块持续储存电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a，在设定的连续M个时间片内储存的电压信号均为V1，或电压信号V0和V1交替出...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛红涛，吴蒙，周嘉文，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32