照护系统与自动照护方法技术方案

一种照护系统与自动照护方法，照护系统适用于一在被照护状态下的被照护者，通过设置于被照护者四周的传感器判断被照护者的生理状况，特别可通过监测睡眠障碍而判断被照护者的健康情况。其中，居家照护系统通过音频接收器接收被照护者的声音，经扣除背景音信号后，可得出被照护者发出的音频，并以影像传感器取得被照护者的影像，从中进行移动检测，以取得被照护者的姿态影像。当配合其他生理传感器与环境传感器，学习各种数据后，可以人工智能技术建立一照护警示预测模型，以判断被照护者的状态是否达到警示门槛。态是否达到警示门槛。态是否达到警示门槛。

【技术实现步骤摘要】
照护系统与自动照护方法


[0001]本专利技术涉及一种照护系统，特别是指监控被照护者睡眠或特定状态的数据进而达到预警与提醒效果的照护系统，以及自动照护方法。

技术介绍

[0002]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，通过网络连接一照护中心，可以让照护中心随时得到终端的生理传感器所传送的生理信息，并可分析得出被照护者的生理状态。
[0003]现有的医疗照护系统是否可以确实达成照护被照护者的目的，端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，然而，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，并且为独立判读各种生理数据，加上，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。
[0004]就整体各种生理数据而言，需要专业医师依照经验判断，但仍无法顾及所有可能性，因此不能有效对特定状况发出警信或是提醒，让居家照护的目的打了折扣。特别是针对居家照护的目的，一般来说，居家照护的生理传感器无法与医疗院所的设备相比，得到的生理数据有限，且无法针对特定状况准确判读，例如被照护者睡眠质量，这是影响居家照护的重要项目的一个，不仅影响被照护者的健康状况，也因为随时要注意被照护者情况，也影响照护提供者的生活质量。

技术实现思路

[0005]本专利技术公开一种照护系统与自动照护方法，其中包括一种机器学习方法，适用于在居家或医疗院所等需要被照护状态下的被照护者，系统通过被照护者四周生理传感器、影像传感器与音频传感器等设备实现居家照护的目的，其主要目的的一个是能够让照护提供者通过以机器学习的机制产生的照护程序执行更有效率的照护。
[0006]根据照护系统主要架构实施例，包括一数据处理单元，以及多个传感器，多个传感器中包括第一组传感器，这是以全时运行并产生关于一被照护者的感测数据，以及第二组传感器，这是能根据数据处理单元的一指令启动后，产生关于被照护者的感测数据。其中，当数据处理单元根据第一组传感器产生的第一组感测数据判断达到第一门槛时，即启动第二组传感器，第二组传感器产生第二组感测数据。进一步地，当数据处理单元接收到第二组感测数据，可根据第二门槛判断是否满足发出警示信息的条件。
[0007]根据实施例，照护系统的主要组件包括一数据处理单元，以及耦接此数据处理单元的各种传感器组件，如音频接收器，用以接收被照护者的声音，经扣除背景音信号，可得出被照护者发出的音信；影像传感器用以取得被照护者的影像，从中进行移动检测，以取得被照护者的姿态影像，如此，照护系统可通过数据处理单元执行一自动照护方法。
[0008]在此方法中，通过影像传感器全时拍摄被照护者的姿态影像，并执行移动检测，当
判断被照护者的影像变动值超过一门槛时，即启动音频接收器接收被照护者发出的音频，根据音频判断被照护者状况，判断是否达到警示门槛，若达到警示门槛，即产生警示信息。
[0009]进一步地，照护系统还可包括一或多个生理传感器，用以感测被照护者的生理状态，并产生生理数据，如此，可通过生理数据判断是否产生警示信息。
[0010]优选地，在取得音信的步骤中，从被照护者发出的音频比对声音样本，包括音量以及/或音频，可判断被照护者是否有需要实时看护的情况，例如呼吸中止、产生呛咳音，或产生痰音等呼吸窘迫的情况。
[0011]进一步地，照护系统还包括一机器学习单元，根据数据处理单元取得被照护者发出的音频以及姿态影像，对照临床数据，建立一照护警示预测模型。建立照护警示预测模型时，可纳入环境传感器感测数据，以及系统通过用户接口所接收的信息，成为机器学习单元建立照护警示预测模型的各种因素。
[0012]根据实施例的一个，所述自动照护方法即应用于所述照护系统中，自动照护方法集包括通过影像传感器全时拍摄被照护者的姿态影像，并执行移动检测，当判断被照护者的影像变动值超过一门槛时，即启动音频接收器接收被照护者发出的音频，根据音频判断被照护者状况，判断是否达到警示门槛。
[0013]进一步地，其他使用的数据包括由一或多个生理传感器感测被照护者的生理状态所产生的生理数据、通过音频比对所判断被照护者是否有特定需要看护的情况，如呼吸中止状况，或产生呛咳音，或产生痰音等情况，并可采用一机器学习方法，根据被照护者发出的音频以及姿态影像，对照临床数据，建立照护警示预测模型。
附图说明
[0014]图1显示照护系统的运行情境示意图；
[0015]图2显示照护系统中的各功能模块实施例示意图；
[0016]图3显示照护系统中自动照护方法的实施例流程图；
[0017]图4显示利用影像传感器驱动四周装置的实施例流程图；
[0018]图5显示自动照护方法中通过机器学习方法建立预测模型的实施例流程图；
[0019]图6显示照护系统采用人工智能技术建立照护警示预测模型的实施例示意图；
[0020]图7显示自动照护方法中以音信判断被照护者状态的实施例流程图；以及
[0021]图8显示自动照护方法中应用照护警示预测模型预测被照护者异常状况的实施例流程图。
具体实施方式
[0022]有鉴于现行照护系统倚赖人力(照护提供者)进行照护，并可能在特定情况下需要提供24小时的照护服务，对于医疗院所有人力的需求，对居家照护提供者则带来极大的负担，即便有各种传感器技术辅助照护，但因为没有依照被照护者个人生理与环境情况提供的照护警示机制，因此仍需要人力时常关切才能避免系统无法准确警示真正的紧急事件，或是产生误警报而让照护提供者频于解决错误信息。如此，本专利技术公开一种利用多种传感器技术实现的照护系统与自动照护方法，其中还引入机器学习技术建立照护警示预测模型，以提供自动化以及兼顾个人化的照护警示服务，其中主要的技术目的的一个是能够纾
解传统照护提供者的负担，而避免传统人力或搭配有限感测技术产生的问题。
[0023]照护系统的实施例可参考图1所示的运行情境示意图。
[0024]图中显示有一被照护者10躺在床上，在家或是在特定养护中心，在家中或是特定中心并不会如同医院有相当等级的监视设备，因此所述照护系统为感测被照护者10生理数据为主，能够提供初步的照护功能，然而，进一步地，更加上人工智能技术机器学习的方法，仍可以在有限的数据中得出判断被照护者生理状况的能力。此例中，被照护者10身上连接生理传感器，如感测手环101，可以得到的生理数据例如体温、脉搏、呼吸、血压、心率等数据，可由一对应的生理数据显示器103显示数据，一般来说也设有各种数据的警示门槛，执行初步照护的功能。更者，系统可以设置有血氧检测器102，连结于被照护者10身上，如手指头，以取得血氧数据，并可于血氧仪104上监看。
[0025]另外，照护系统还可包括其他各式生理感测装置，例如可以胸带得到被照护者10的胸廓起伏、胸廓运动的频率、胸廓深浅差等，作为判断被照护者10生理状态的依据。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种照护系统，其特征在于，所述的系统包括：一数据处理单元；以及多个传感器，电性连接该数据处理单元，其中包括一第一组传感器，以全时运行并产生关于一被照护者的感测数据，以及一第二组传感器，根据该数据处理单元的一指令启动后，产生关于该被照护者的感测数据；其中，当该数据处理单元根据该第一组传感器产生的第一组感测数据判断达到一第一门槛时，产生该指令，并启动该第二组传感器，该第二组传感器产生第二组感测数据。2.如权利要求1所述的照护系统，其特征在于，当该数据处理单元接收到该第二组感测数据，根据一第二门槛判断是否满足发出警示信息的条件。3.如权利要求2所述的照护系统，其特征在于，所述的多个传感器包括：一音频接收器，电性连接该数据处理单元，用以接收一被照护者的声音，经扣除背景音信号，得出该被照护者发出的音信；以及一影像传感器，电性连接该数据处理单元，用以取得该被照护者的影像，从中进行移动检测，以取得该被照护者的姿态影像；其中，该影像传感器为该第一组传感器，该音频接收器为该第二组传感器；该数据处理单元执行一自动照护方法，包括：通过该影像传感器全时拍摄该被照护者的姿态影像，并执行一移动检测；以及当判断该被照护者的影像变动值超过该第一门槛时，即启动该音频接收器接收该被照护者发出的音频，根据音频判断该被照护者状况，判断是否达到该第二门槛，若达到该第二门槛，即产生该警示信息。4.如权利要求3所述的照护系统，其特征在于，所述的第二组传感器还包括一或多个生理传感器，电性连接该数据处理单元，用以感测该被照护者的生理状态，并产生生理数据；于该数据处理单元执行的该自动照护方法中，接收该生理数据后判断是否产生该警示信息。5.如权利要求3所述的照护系统，其特征在于，于该自动照护方法中，从该被照护者发出的音频比对声音样本，包括音量以及/或音频，判断该被照护者是否有需要实时看护的情况。6.如权利要求3至5中任一权利要求所述的照护系统，其特征在于，所述的系统还包括一机器学习单元，耦接该数据处理单元，根据该数据处理单元取得该被照护者发出的该第一组感测数据与该第二组感测数据，对照临床数据，建立一照护警示预测模型。7.如权利要求6所述的照护系统，其特征在于，所述的多个传感器还包括一环境传感器，用于感测该被照护者的环境数据，成为该机器学习单元建立该照护警示预测模型的因素的一个。8.如权利要求7所述的照护系统，其特征在于，所述的系统还包括一用户接口，用以接收该被照护者或一照护提供者通过一用户装置产生的警示信息，成为该机器学习单元建立该照护警示预测模型的因素的一个。9.如权利要求8所述的照护系统，其特征在于，于该自动照护方法中，由该机器学习单元整合该照护系统通过该数据处理单元取得的各样数据，通过该照护警示预测模型判断该被照护者的状态是否达到满足发出警示信息的条件。
10.如权利要求9所述的照护系统，其特征在于，于启动该第二组传感器时，将注记与保留一段时间的数据以反馈给...

【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：