【技术实现步骤摘要】
一种智能睡眠风险监测方法及系统
[0001]本专利技术涉及智能家居
，具体涉及一种智能睡眠风险监测方法及系统。
技术介绍
[0002]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，例如睡眠过程中可能因呼吸暂停综合征导致高血压、冠心病、中风和猝死等问题，严重威胁人们的健康。由于睡眠中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。
[0003]现有技术201711455386.5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...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能睡眠风险监测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于医疗大数据构建用于识别目标用户高发疾病的疾病风险识别模型，并基于所述疾病风险识别模型识别出的目标用户高发疾病确定出目标用户的风险体征项；将所述风险体征项的风险概率作为风险体征项的风险权重，基于所述风险体征项和风险权重构建用于评估目标用户睡眠风险的睡眠风检模型以实现对目标用户睡眠风险监测的定制化服务；利用智能床垫中集成的监测单元对目标用户的风险体征项进行实时采集得到风险体征实时数据，并将风险体征实时数据输入睡眠风检模型得出目标用户的实时睡眠风险，再在所述实时睡眠风险超风险阈值情况下进行睡眠预警。2.根据权利要求1所述的一种智能睡眠风险监测方法，其特征在于：所述基于医疗大数据构建用于识别目标用户高发疾病的疾病风险识别模型，包括：设置表征病患患病特征的特征字段，并在医疗大数据中对病患数据按特征字段进行逐项数据抽取得到一组病患训练样本，所述特征字段包括：性别属性，年龄属性，地域属性，季节属性，以及病种属性；利用BP神经网络对所述性别属性，年龄属性，地域属性，季节属性，以及病种属性构建表征性别属性，年龄属性，地域属性，季节属性和病种属性非线性映射关系的映射模型作为疾病风险识别模型，所述疾病风险识别模型的函数表达式为： ；式中，表征病患训练样本y的病种属性，、、、分别表征为病患训练样本y的性别属性，年龄属性，地域属性，季节属性，BP表征为神经网络；将训练样本以数据量为7:3分割成训练集和测试集代入疾病风险识别模型进行模型训练以损失函数最小为原则确定疾病风险识别模型，其中，所述损失函数设定为：；式中，表征为损失函数值，n表征为病患训练样本的总数目，表征病患训练样本y的病种属性的真实值，表征为疾病风险识别模型输出的病患训练样本y的病种属性的预测值。3.根据权利要求2所述的一种智能睡眠风险监测方法，其特征在于：所述风险体征项的风险概率的确定方法包括：在医疗大数据中统计出每个病种属性的所有死亡诱因，以及每个死亡诱因的死亡概率；选取死亡概率排在前m个的死亡诱因作为对应病种属性的m项风险体征项，并将前m个
死亡诱因的死亡概率进行概率总和归一化处理得到各项风险体征项的风险概率，其中，所述风险概率的计算公式为： ；式中，表征为第i项风险体征项的风险概率，表征为第i项死亡诱因的死亡概率，m表征为风险体征项的总数目，i为计量常数，无实质含义；将病种属性、风险体征项以及风险概率进行线性映射构成映射列表。4.根据权利要求3所述的一种智能睡眠风险监测方法，其特征在于：所述基于所述疾病...
【专利技术属性】
技术研发人员：王炳坤，
申请(专利权)人：慕思健康睡眠股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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