生理数据智能处理方法与系统技术方案

一种生理数据智能处理方法与系统，运行于一云端系统中，实现一个健康云，其中设有数据库，存储由各种使用者终端装置所收集的个人化生理数据，以及由各种医疗信息来源所传送的生理数据，形成一大数据，并通过通信电路接收由各使用者终端装置传送的连续性生理数据以及非连续性生理数据，系统以大数据分析后建立可以预测各种生理状态的生理预测模型，能根据各使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续生理数据判断一生理状态，并能实时反馈信息给使用者。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】生理数据智能处理方法与系统
本专利技术涉及一种生理数据的处理方法，特别是一种能够根据使用者端装置传送的生理数据执行大数据分析与人工智能预测生理状态的生理数据智能处理方法与系统。
技术介绍
现有的医疗照护系统运行方式主要是在被照护者身上或周围设置生理传感器，通过网络连接至照护中心，并可分析得出被照护者的生理状态。现有的医疗照护系统是否可以确实实现照护被照护者的目的，依赖于照护中心的立即分析能力，以及被照护者端的生理传感器能够提供的生理数据。目前常见穿戴于被照护者身上的生理传感器仅能提供有限的生理信息，例如，心率传感器仅提供基础心率或心率变异率等信息，而不能拟真提供完整十二导程心电图，温度传感器仅能提供体温信息，以及一些可提供睡眠、呼吸、跌倒等侦测信息，能够得到的数据仅是有限的特定信息，并不容易作出完整而准确的预防性判断。而准确的生理状态判断还应该依据被照护者过去的医疗记录、当下的环境因素，配合所收集的生理数据执行一综合判断，现行技术并未能有效执行，而且需要专业医师判断与实时的协助。
技术实现思路
说明书公开一种生理数据智能处理系统与方法，可运行于一云端系统中，用以执行人工智能演算与机器学习的功能，并进一步实现健康云，可以根据使用系统多模型变化学习，能根据生理预测模型进行预测，提供使用者相关生理状态的信息。在一实施方式中，生理数据智能处理系统包括一数据库，用以存储由各种使用者终端装置所收集的个人化生理数据，以及由各种医疗信息来源所传送的非个人化生理数据，形成一大数据；能以一数据收集手段接收由使用者端的至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据，以及由各使用者触发所穿戴的至少两个使用者终端装置产生的非连续性生理数据，其中连续性生理数据与经使用者触发产生的非连续性生理数据形成数据库中存储的大数据的一部分。生理数据智能处理系统通过软件手段执行各种功能，例如机器学习手段，为根据数据库存储的大数据分析后，建立用以预测各种生理状态的生理预测模型；预测模型手段即根据使用者终端装置传送的生理数据，对照生理预测模型，预测生理状态；分析手段，能根据至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据以及/或非连续生理数据，经分析后对照所述生理预测模型，判断一生理状态；反馈手段，根据经分析至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续生理数据得出的生理状态，产生针对该连续性生理数据的反馈信息，或是针对非连续性生理数据的反馈信息。所述反馈信息可依照各使用者终端装置对应的识别与通信信息，回传至各使用者的通信装置。进一步地，各使用者穿戴的使用者终端装置包括第一使用者终端装置，例如穿戴于使用者身上的智能手环、智能项链、智能衣或各种可以信号链接使用者身上的固定式生理感测装置，可通过第一使用者终端装置感测到少数信息项目的生理数据，形成传送至云端系统的连续性生理数据。再者，各使用者可以主动触发第一使用者终端装置，取得第一使用者终端装置于一时间内感测到的少数信息项目的生理数据，形成传送至该云端系统的非连续性生理数据。进一步地，各使用者穿戴的使用者终端装置还包括第二使用者终端装置，当反馈手段针对连续性生理数据或非连续性生理数据产生传送至各使用者的该通信装置的反馈信息时，可触发第二使用者终端装置，使第二使用者终端装置产生立即或于一段时间内感测产生的生理数据，并传送至云端系统。进一步地，所述分析手段为一人工智能，根据至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续性生理数据，对照默认多种生理状态的生理预测模型，判断出其中的一生理状态。优选地，系统提供一预测模式，即机器学习方法根据数据库收集的大数据进行训练以得出用以预测多种生理状态的生理预测模型，其中还根据每笔非连续性生理数据所对照的各使用者状态以优化生理预测模型。进一步地，系统提供一学习模式，可同时根据第一使用者终端装置与第二使用者终端装置产生的生理数据，对照云端系统中通过机器学习建立的生理预测模型，再次综合判断生理状态，并能进一步优化生理预测模型。根据生理数据智能处理方法的实施例，自穿戴于各使用者的使用者终端装置接收连续性生理数据或非连续生理数据，再分析所述的连续性生理数据或非连续生理数据，对照云端系统中通过机器学习建立的生理预测模型，判断一生理状态，并根据经分析各使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续生理数据得出的生理状态，产生针对连续性生理数据的反馈信息，或是针对非连续性生理数据的反馈信息，即通过一通信网络，依照各使用者终端装置对应的识别与通信信息回传至各使用者的通信装置。其中，所依据的数据库设于云端系统中，数据库存储由各种使用者终端装置所收集的个人化生理数据，以及由各种医疗信息来源所传送的去识别化的非个人化生理数据，形成大数据，可使得系统可以机器学习手段与根据数据库存储的大数据分析后，建立用以预测各种生理状态的生理预测模型。附图说明图1显示为生理数据的智能处理方法所运行的系统架构实施例图；图2显示另一生理数据的智能处理系统的实施例示意图；图3显示实现生理数据的智能处理方法的云端系统功能模块的实施例示意图；图4显示云端系统中人工智能技术的实施例示意图；图5显示应用生理数据的智能处理系统的实施例示意图之一；图6显示应用生理数据的智能处理系统的实施例示意图之二；图7显示生理数据的智能处理方法的实施例之一流程图；图8显示生理数据的智能处理方法的实施例之二流程图；图9显示生理数据的智能处理方法的实施例之三流程图。具体实施方式说明书公开一种生理数据智能处理方法与系统，是一种能够有效处理来自使用者终端装置产生的生理数据的智能处理方法，运行此方法的系统则是采用云端系统的运算与通信技术，其中包括应用大数据技术自各种医疗院所或医学中心取得的相对全面而完整的数据中学习得出的各种生理预测模型，通过大数据分析使用生理数据，以人工智能(Artificial Intelligence)技术处理学习各种生理数据的智能处理方法，以能有效处理从各使用者终端装置所取得的有限生理数据，使用者终端装置可为穿戴于使用者身上的智能手环、智能项链、智能衣，亦可为连接于使用者的固定式感测装置。这些有限的生理数据经智能分析后，即便只是有限而片面的数据，仍能够依据云端系统的生理预测模型准确地判读使用者的生理状态，并反馈使用者。在此一提的是，所述运行于系统端的人工智能技术为利用机器学习方法根据大量收集的生理数据，例如自医疗院所、健康中心等完整的生理数据，通过大数据分析，学习得出紧密链接输入与输出数据之间的关联，由其中软件技术建立生理预测模型，生理预测模型中即记载了各种生理状态下具备的各种生理特征，包括收集自使用者端穿戴的生理感测装置或是环境感测装置得出的数据，再利用使用者反馈的信息来优化生理模型，因此，根据生理预测模型，可以准确而有效地依据使用者端传送的少数信息而判断当下或是预测将来的生理状态。所述生理数据的智能处理方法所运行的系统架构可参考图1所示的范例，系统主要提出一云端系统101，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种生理数据智能处理系统，运行于一云端系统中，其特征在于所述的系统包括：/n一数据库，用以存储由各种使用者终端装置所收集的个人化生理数据，形成一大数据；/n一数据收集手段，用于接收各使用者端至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据、由各使用者触发各使用者终端装置产生的非连续性生理数据，以及/或由该云端系统触发各使用者端的该至少两个使用者终端装置产生的非连续性生理数据，其中该连续性生理数据与该非连续性生理数据形成该数据库中存储的大数据的一部分；/n一机器学习手段，根据该数据库存储的大数据进行分析后，建立用以预测各种生理状态的生理预测模型；/n一分析手段，根据各使用者端的该至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续生理数据，经分析后对照所述生理预测模型，判断一生理状态；/n一反馈手段，根据经分析该至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续生理数据得出的该生理状态，产生针对该连续性生理数据的反馈信息，或是针对该非连续性生理数据的反馈信息；依照各使用者终端装置对应的识别与通信信息传送该反馈信息至各使用者的一通信装置。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180824 US 62/722,589一种生理数据智能处理系统，运行于一云端系统中，其特征在于所述的系统包括：
一数据库，用以存储由各种使用者终端装置所收集的个人化生理数据，形成一大数据；
一数据收集手段，用于接收各使用者端至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据、由各使用者触发各使用者终端装置产生的非连续性生理数据，以及/或由该云端系统触发各使用者端的该至少两个使用者终端装置产生的非连续性生理数据，其中该连续性生理数据与该非连续性生理数据形成该数据库中存储的大数据的一部分；
一机器学习手段，根据该数据库存储的大数据进行分析后，建立用以预测各种生理状态的生理预测模型；
一分析手段，根据各使用者端的该至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续生理数据，经分析后对照所述生理预测模型，判断一生理状态；
一反馈手段，根据经分析该至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续生理数据得出的该生理状态，产生针对该连续性生理数据的反馈信息，或是针对该非连续性生理数据的反馈信息；依照各使用者终端装置对应的识别与通信信息传送该反馈信息至各使用者的一通信装置。


如权利要求1所述的生理数据智能处理系统，其特征在于，各使用者端的该至少两个使用者终端装置包括一第一使用者终端装置，通过该第一使用者终端装置感测到少数信息项目的生理数据，形成传送至该云端系统的连续性或非连续性生理数据。


如权利要求2所述的生理数据智能处理系统，其特征在于，各使用者可以主动触发该第一使用者终端装置，取得该第一使用者终端装置于一时间内感测到的少数信息项目的生理数据，形成传送至该云端系统的非连续性生理数据。


如权利要求2或3所述的生理数据智能处理系统，其特征在于，于该第一使用者终端装置被触发，即同时触发一第二使用者终端装置或更多使用者终端装置，使得该云端系统同时接收该至少两个使用者终端装置产生的生理数据。


如权利要求4所述的生理数据智能处理系统，其特征在于所述的第一使用者终端装置与该第二使用者终端装置一并产生一段时间内的生理数据将被标注，使之具有一关联性。


如权利要求2或3所述的生理数据智能处理系统，其特征在于，各使用者端的该至少两个使用者终端装置还包括一第二使用者终端装置，当该反馈手段针对该连续性生理数据或该非连续性生理数据产生传送至各使用者的该通信装置的反馈信息时，还触发该第二使用者终端装置，使该第二使用者终端装置产生立即或于一段时间内感测产生的生理数据，并传送至该云端系统。


如权利要求6所述的生理数据智能处理系统，其特征在于，触发该第二使用者终端装置产生一段时间内的生理数据将被标注，并与对应该反馈信息的非连续性生理数据具有一关联性。


如权利要求7所述的生理数据智能处理系统，其特征在于所述的第一使用者终端装置与该第二使用者终端装置为穿戴于该使用者的一智能手环、一智能项链、一智能衣，或信号链接该使用者的一固定式生理感测装置。


如权利要求1所述的生理数据智能处理系统，其特征在于所述的机器学习手段为根据该数据库收集的大数据训练得出用以预测多种生理状态的生理预测模型，其中还根据每笔非连续性生理数据所对照的各使用者状态以优化该生理预测模型。


如权利要求9所述的生理数据智能处理系统，其特征在于所述的分析手段为一人工智能，根据该至少两个使用者终端装置传送的连续性生理数据或非连续性生理数据，对照默认多种生理状态的生理预测模型，判断出其中的一生理状态。


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【专利技术属性】
技术研发人员：范豪益，
申请(专利权)人：范豪益，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71