一种基于深度学习的智慧医疗系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的智慧医疗系统，包括智能摄像头、智能穿戴设备、血糖血压测试医疗箱和上位机、数据服务器。智能摄像头分别安装在用户家中与医生办公室，智能穿戴设备用于记录用户心电图数据与数据服务器通信连接，血糖测试医疗箱用于记录用户的血糖信息与数据服务器通信连接，上位机与数据服务器通信连接。用户穿戴智能穿戴设备并在室内房间安装智能摄像头同时保持与数据服务器的连接。当用户出现摔倒、晕倒等异常情况时，实现立即报警并将报警信息传到医院的上位机中。用户使用血糖血压测试医疗箱子将血糖血压数据上传至服务器，远程就医，数据服务器通过利用二级级联神经网络算法网分析为医生提供辅助诊断。级联神经网络算法网分析为医生提供辅助诊断。级联神经网络算法网分析为医生提供辅助诊断。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的智慧医疗系统


[0001]本专利技术涉及深度学习智医疗
，一种基于深度学习的智慧医疗系统。

技术介绍

[0002]健康是人类最普遍最根本的需求，人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志。随着经济社会的发展，我国国民对健康的需求快速增长，人们在希望“好看病、看好病”的同时，更加关注疾病的预防、个体功能的完善、健康状态的良好，以及健康寿命的延长。人们越来越关注自身健康问题，对医疗健康服务的需求也变得越来越迫切。在同时，AI技术的充分运用，互联网技术的不断渗透，有效推动了医院内、医院外的健康管理、医疗管理信息化、高效化、个性化。智慧医疗因此诞生。
[0003]智慧医疗是综合了大数据与深度学习的识别与分析技术方案。通过大数据分析与深度学习识别病理实现对人体慢性病、养老管控以及对医生诊断的辅助。实行远程就诊、AI自动生成预防建议等功能。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于深度学习的智慧医疗系统，通过大数据与深度学习实现对用户远程健康管控，辅助诊断等功能。
[0005]实现本专利技术目的的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智慧医疗系统，其特征在于，包括智能摄像头、智能穿戴设备、血糖血压测试医疗箱和上位机、数据服务器。智能穿戴设备、智能摄像头、上位机与数据服务器通信连接。用户穿戴智能穿戴设备并在室内个房间安装智能摄像头同时保持与数据服务器的连接。当用户出现摔倒、晕倒等异常情况时，智能穿戴设备将记录用户的惯性数值，当惯性数值异常时智能摄像头使用融合预测分析算法判断用当前是否为非正常状态，并将报警信息传到医院的上位机中。用户使用血糖血压测试医疗箱子将血糖血压数据上传至服务器，通过上位机远程就医，数据服务器通过利用二级级联神经网络算法网分析医学图像并为医生提供辅助诊断。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧医疗系统，其特征在于，所述的智能摄像头，为一种具有识别能力的网络摄像头，采用融合预测分析算法能准确判断用户是否出现晕倒、摔倒等突发状况。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧医疗系统，其特征在于，所述的智能穿戴设备，为一种具有记录心电图数据的智能手环，其具有记录心电图数据并上传至数据服务器的功能。4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧医疗系统，其特征在于，所述的血糖血压测试医疗箱，为与数据服务器连接通信的血糖血压测试器。5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧医疗系统，其特征在于，所述的上位机，包括PC端、智能移动终端，智能移动终端可以采用智能手机，可在进行远程就医问诊。6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智慧医疗系统，其特征在于，所述的数据服务器，存储病例数据，与每个用户心电图与血糖血压数据，搭载优化的二级级联神经网络算法，可对医学图像进行检测识别并为医生提供辅助诊断。7.一种基于基于深度学习的智慧医疗系统，其特征在于，包括如下步骤：1)用户佩戴智能穿戴设备就来心电图数据，并室内环境下每个房间安装智能摄像头，摄像头只有在智能设备传出异常的惯性数据才打开采集图像。智能穿戴设备、智能摄像头与数据服务器连接，确保数据能上传至服务器2)用户使用血糖血压测试医疗箱子将血糖血压数据上传至服务器，作为医生诊断与慢性病监控的依旧。3)数据服务器中存入大量的病理数据和医学图像数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵旭，杨莎莎，王晓庆，
申请(专利权)人：联想新视界南昌人工智能工研院有限公司，
类型：发明
国别省市：