一种危险疾病预警及通知系统技术方案

本发明专利技术涉及疾病预防系统领域，尤其涉及一种危险疾病预警及通知系统。本发明专利技术设置数据收集端、信息展示端、无线网络和云端服务器配合，提前建立危险疾病判断模型，通过对每日的人体体征参数数据进行收集、分析，判断疾病因子的危险等级，结合加权算法计算、分析，预测危险疾病，并向用户发送相关通知。获取的数据种类多，来源广，分析、预测准确性高，方便用户及时了解身体情况，并能及时得到医生的建议，最终达到阻止或延缓危险疾病发生的目的。阻止或延缓危险疾病发生的目的。阻止或延缓危险疾病发生的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种危险疾病预警及通知系统


[0001]本专利技术涉及疾病预防系统领域，尤其涉及一种危险疾病预警及通知系统。

技术介绍

[0002]监测是指通过连续、系统地收集和分析特定疾病临床症候群的发生频率的数据，及时发现疾病在时间和空间分布上的异常聚集，以期对疾病进行早期探查、预警和快速反应的监测方法。一般在疾病真正发生前，很难在家中得到专业的监测。而等到危险疾病暴发，再送去医院往往错了最佳的救治时间。因此亟需一种危险疾病预警及通知系统。

技术实现思路

[0003]针对
技术介绍
中存在的问题，提出一种危险疾病预警及通知系统。
[0004]本专利技术提出一种危险疾病预警及通知系统，系统包括数据收集端、信息展示端、无线网络和云端服务器；数据收集端、信息展示端和云端服务器通过无线网络实现通讯连接。
[0005]数据收集端用于收集每日人体体征参数数据，将数据分类、转换、汇总，得到每个体征参数数据对应的数据集，数据集传输至云端服务器；数据收集端包括征参数收集模块、数据处理模块和通讯模块一；体征参数收集模块包括尿液检测单元、睡眠质量检测单元、基本体征检测单元以及环境参数检测单元。
[0006]云端服务器上设置有危险疾病判断模型，提前对各疾病因子进行对应的分数关联，通过对每日收集到的数据集进行分析，判定其疾病因子的类别，进行分组得到当天的疾病因子组集；将疾病因子组集输入危险疾病判断模型，根据疾病因子的危险等级，结合加权算法计算、分析，预测疾病的危险等级，并发送相关通知至信息展示端；云端服务器包括危险疾病判断模块、控制模块、通讯模块二和数据存储模块；危险疾病判断模块包括数据分析单元、疾病危险等级判定单元和通知单元。
[0007]信息展示端用于24h展示身体健康状况相关信息，并提供在线联系医生，进行健康咨询，包括当日身体信息展示模块、历史信息存储模块、疾病预警及通知模块、健康咨询模块和通讯模块三。
[0008]优选的，数据收集端包括数据采集设备；数据采集设备包括智能马桶、智能手环和智能空气净化器。
[0009]优选的，尿液检测单元设置在智能马桶上，检测的体征参数包括胆红素、尿胆原、酮体、抗坏血酸、葡萄糖、蛋白质(白蛋白)、血细胞和pH。
[0010]优选的，睡眠质量检测单元和基本体征检测单元均设置在智能手环上，检测的体征参数包括睡眠时长、呼吸频率、心率、血压和体温。
[0011]优选的，环境参数检测单元设置在智能空气净化器上，检测的环境参数包括空气湿度、温度以及气态污染物、固态颗粒物、空气自然菌、条件致病菌的含量。
[0012]优选的，危险疾病判断模型采用机器学习法，通过均值填充、中位数填充、线性回归及期望最大化方法对模型进行缺失数据填充，采用前向特征选择、L1正则化和保守均值
特征选择(μ
‑
σ)对模型进行特征选择，再使用SVM进行预测。
[0013]优选的，危险疾病判断模型为卷积神经网络模型。
[0014]优选的，上述的系统，工作方法如下：
[0015]S1、通过数据补全、特征表示、特征选择和预测建模，建立危险疾病判断模型；
[0016]S2、提前建立学习集数据库，将学习集数据集输入危险疾病判断模型；通过卷积神经网络对原始特征进行多层的变换，把原始特征映射到新的空间中，不断提高模型的分类、判断、预测的能力；
[0017]S3、采用问卷、仪器检测、医生问诊的方式对预测对象的人体体征参数进行全面的初次收集，记为原始信息集a，对异常数据做出汇总、标记；
[0018]S4、收集每日人体体征参数数据，将数据分类、转换、汇总，得到每个体征参数数据对应的数据集b
i
(i＝1、2、3......n，为收集日期的顺序编号)，数据集传输至云端服务器；
[0019]S5、将b
i
输入危险疾病判断模型，并提前对各疾病因子进行对应的分数关联；通过对每日收集到的b
i
与a进行分析，判定其疾病因子的为危险等级，并当天的疾病因子组集结合加权算法计算、分析，计算出当天的身体健康得分c；
[0020]S6、根据得分c预测疾病的危险等级，并发送相关通知至信息展示端；
[0021]S7、信息展示端将24h展示身体健康状况相关信息，出现异常数据时发出警告通知，用户通过信息展示端在线联系医生，进行健康咨询。
[0022]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益的技术效果：
[0023]本专利技术设置数据收集端、信息展示端、无线网络和云端服务器配合，提前建立危险疾病判断模型，通过对每日的人体体征参数数据进行收集、分析，判断疾病因子的危险等级，结合加权算法计算、分析，预测危险疾病，并向用户发送相关通知。获取的数据种类多，来源广，分析、预测准确性高，方便用户及时了解身体情况，并能及时得到医生的建议，最终达到阻止或延缓危险疾病发生的目的。
附图说明
[0024]图1为本专利技术一种实施例的系统结构示意图。
具体实施方式
[0025]实施例一
[0026]如图1所示，本专利技术提出的一种危险疾病预警及通知系统，系统包括数据收集端、信息展示端、无线网络和云端服务器；数据收集端、信息展示端和云端服务器通过无线网络实现通讯连接。
[0027]数据收集端用于收集每日人体体征参数数据，将数据分类、转换、汇总，得到每个体征参数数据对应的数据集，数据集传输至云端服务器；数据收集端包括征参数收集模块、数据处理模块和通讯模块一；体征参数收集模块包括尿液检测单元、睡眠质量检测单元、基本体征检测单元以及环境参数检测单元。
[0028]云端服务器上设置有危险疾病判断模型，提前对各疾病因子进行对应的分数关联，通过对每日收集到的数据集进行分析，判定其疾病因子的类别，进行分组得到当天的疾病因子组集；将疾病因子组集输入危险疾病判断模型，根据疾病因子的危险等级，结合加权
算法计算、分析，预测疾病的危险等级，并发送相关通知至信息展示端；云端服务器包括危险疾病判断模块、控制模块、通讯模块二和数据存储模块；危险疾病判断模块包括数据分析单元、疾病危险等级判定单元和通知单元。
[0029]信息展示端用于24h展示身体健康状况相关信息，并提供在线联系医生，进行健康咨询，包括当日身体信息展示模块、历史信息存储模块、疾病预警及通知模块、健康咨询模块和通讯模块三。
[0030]本专利技术设置数据收集端、信息展示端、无线网络和云端服务器配合，提前建立危险疾病判断模型，通过对每日的人体体征参数数据进行收集、分析，判断疾病因子的危险等级，结合加权算法计算、分析，预测危险疾病，并向用户发送相关通知。获取的数据种类多，来源广，分析、预测准确性高，方便用户及时了解身体情况，并能及时得到医生的建议，最终达到阻止或延缓危险疾病发生的目的。
[0031]实施例二
[0032]如图1所示，本专利技术提出的一种危险疾病预警及通知系统，系统包括数据收集端、信息展示端、无线网络和云端服务器；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种危险疾病预警及通知系统，其特征在于，系统包括数据收集端、信息展示端、无线网络和云端服务器；数据收集端、信息展示端和云端服务器通过无线网络实现通讯连接；数据收集端用于收集每日人体体征参数数据，将数据分类、转换、汇总，得到每个体征参数数据对应的数据集，数据集传输至云端服务器；数据收集端包括征参数收集模块、数据处理模块和通讯模块一；体征参数收集模块包括尿液检测单元、睡眠质量检测单元、基本体征检测单元以及环境参数检测单元；云端服务器上设置有危险疾病判断模型，提前对各疾病因子进行对应的分数关联，通过对每日收集到的数据集进行分析，判定其疾病因子的类别，进行分组得到当天的疾病因子组集；将疾病因子组集输入危险疾病判断模型，根据疾病因子的危险等级，结合加权算法计算、分析，预测疾病的危险等级，并发送相关通知至信息展示端；云端服务器包括危险疾病判断模块、控制模块、通讯模块二和数据存储模块；危险疾病判断模块包括数据分析单元、疾病危险等级判定单元和通知单元；信息展示端用于24h展示身体健康状况相关信息，并提供在线联系医生，进行健康咨询，包括当日身体信息展示模块、历史信息存储模块、疾病预警及通知模块、健康咨询模块和通讯模块三。2.根据权利要求1所述的一种危险疾病预警及通知系统，其特征在于，数据收集端包括数据采集设备；数据采集设备包括智能马桶、智能手环和智能空气净化器。3.根据权利要求2所述的一种危险疾病预警及通知系统，其特征在于，尿液检测单元设置在智能马桶上，检测的体征参数包括胆红素、尿胆原、酮体、抗坏血酸、葡萄糖、蛋白质(白蛋白)、血细胞和pH。4.根据权利要求2所述的一种危险疾病预警及通知系统，其特征在于，睡眠质量检测单元和基本体征检测单元均设置在智能手环上，检测的体征参数包括睡眠时长、呼吸频率、心率、血压和体温。5.根据权利要求2所述的一种危险疾病预警及通知系统，其特征在于，环境参数检测单元设置在智能空气净化器上，检测的环境参...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣华，
申请(专利权)人：北京数字众智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：