异常事件的预警系统及数据处理服务器技术方案

本申请涉及一种异常事件的预警系统及数据处理服务器，该系统包括：多个体征数据检测装置和数据处理服务器，数据处理服务器，用于获取目标对象各体征类型的体征数据；对各体征类型的体征数据进行分析，得到分析结果；基于分析结果对目标对象发生异常事件进行预测，得到预测结果，并根据预测结果进行预警。由于体征数据检测装置体积小价格便宜，方便目标对象穿戴且不影响目标对象的正常生活，可以随时随地采集目标对象的体征数据且采集得到的体征数据更加的准确，数据服务器基于体征数据检测装置采集的数据进行分析，能够对目标对象发生异常事件的发生时间进行更加准确的预测。异常事件的发生时间进行更加准确的预测。异常事件的发生时间进行更加准确的预测。

【技术实现步骤摘要】
异常事件的预警系统及数据处理服务器


[0001]本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种异常事件的预警系统及数据处理服务器。

技术介绍

[0002]癫痫俗称“羊角风”或“羊癫疯”，是患者神经元突发性异常放电导致大脑功能短暂障碍的一种慢性疾病。癫痫是仅次于头痛的第二大常见病。患者在发病时会出现例如全身强直、抽搐、尿失禁、肌肉僵硬、肢体电击样抖动、猝倒、肢体下坠、叫之不应、两眼发直等多种临床表现。由于患者会在任何时间、地点、环境下不受自我控制的突然疾病发作，且如果患者在癫痫发作时不能被及时发现并进行保护，很容易出现摔伤、烫伤、溺水、咬伤、交通事故等二次伤害，危及患者的生命。
[0003]针对上述情况，目前常见的解决方法就是对患者进行长期视频监控，获得患者癫痫发作前、癫痫发作时以及癫痫发作后的症状，从而为预测患者的癫痫发作时间提供数据支持，以提醒患者的监护人在预测的发作时间范围内时刻关注患者，对患者进行及时的保护，避免癫痫发作过程中对患者产生过多的二次伤害，保障患者的生命安全。
[0004]但是，上述方法需要消耗大量的人力、物力以及财力，且准确性较低。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种异常事件的预警系统及数据处理服务器，能够提高预测目标对象发生异常事件的准确性。
[0006]第一方面，本申请提供了一种异常事件的预警系统，该系统包括：多个体征数据检测装置和数据处理服务器，
[0007]所述数据处理服务器，用于获取目标对象各体征类型的体征数据；所述体征数据是由佩戴在所述目标对象上的所述多个体征数据检测装置采集的；
[0008]所述数据处理服务器，还用于对各所述体征类型的体征数据进行分析，得到分析结果；
[0009]所述数据处理服务器，还用于基于所述分析结果对所述目标对象发生异常事件进行预测，得到预测结果，并根据所述预测结果进行预警。
[0010]第二方面，本申请还提供了一种数据处理服务器，该数据处理服务器包括：
[0011]获取模块，用于获取目标对象各体征类型的体征数据；所述体征数据是由佩戴在所述目标对象上的多个体征数据检测装置采集的；
[0012]分析模块，用于对各所述体征类型的体征数据进行分析得到分析结果；
[0013]预测预警模块，用于基于所述分析结果对所述目标对象发生异常事件进行预测，得到预测结果，并根据所述预测结果进行预警。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种数据处理服务器，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一项的数据处理服务器执行的方法
的步骤。
[0015]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项数据处理服务器执行的方法的步骤。
[0016]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项数据处理服务器执行的方法的步骤。
[0017]本申请提供了一种异常事件的预警系统及数据处理服务器，该系统包括：多个体征数据检测装置和数据处理服务器，数据处理服务器，用于获取目标对象各体征类型的体征数据；体征数据是由佩戴在目标对象上的多个体征数据检测装置采集的；数据处理服务器，还用于对各体征类型的体征数据进行分析，得到分析结果；数据处理服务器，还用于基于分析结果对目标对象发生异常事件进行预测，得到预测结果，并根据预测结果进行预警。由于体征数据检测装置体积小价格便宜，方便目标对象穿戴且不影响目标对象的正常生活，可以随时随地采集目标对象的体征数据且采集得到的体征数据更加的准确，数据服务器基于体征数据检测装置采集的数据进行分析，能够对目标对象发生异常事件的发生时间进行更加准确的预测，不需要依靠历史数据对目标对象发生异常事件进行人工预测，不仅能够节约人力、物力以及财力，还能够提高预测的准确性。
附图说明
[0018]图1为一个实施例中异常事件的预警系统；
[0019]图2为一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0020]图3为另一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0021]图4为另一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0022]图5为另一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0023]图6为另一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0024]图7为另一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0025]图8为另一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0026]图9为另一个实施例中数据处理服务器执行异常事件的预测方法的流程示意图；
[0027]图10为一个实施例中数据处理服务器的结构框图；
[0028]图11为一个实施例中数据处理服务器的内部结构图。
具体实施方式
[0029]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0030]本申请实施例提供的异常事件的预警系统，该系统包括多个体征数据检测装置和数据处理数据处理服务器。其中，多个体征数据检测装置102通过网络与数据处理数据处理服务器104进行通信。数据存储系统可以存储数据处理服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在数据处理服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。体征数据检测装置102通过网络实时向数据处理服务器104发送采集的目标对象各体征类型的体征数据，数据处理服务器104对各体征类型的体征数据进行分析，得到分析结果，基于分析结
果对目标对象发生异常事件进行预测，并基于预测结果进行预警。其中，体征数据检测装置102可以但不限于是各种动态心电检测项链、血氧检测手环、血压检测手表、脉搏波检测项圈等。数据处理服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0031]在一个实施例中，如图2所示，提供了一种异常事件的预警方法，以该方法应用于图1中的数据处理服务器为例进行说明，包括以下步骤：
[0032]步骤S202，获取目标对象各体征类型的体征数据；体征数据是由佩戴在目标对象上的多个体征数据检测装置采集的。
[0033]其中，目标对象可以是患有癫痫疾病的患者；体征类型为具有预测意义的征候，例如可以是心率、脉搏、血压、呼吸、体温、血氧、肌电等，体征数据为各体征类型对应的数据，例如：39℃的体温数据、20次/分的呼吸数据、80次/分的脉搏数据等。体征数据可以是预设时间段内的多组数据，还可以是各个时刻的一组数据。多个体征数据检测装置例如可以是动态心电检测项链、血氧检测手环、血压检测手表、脉搏波检测项圈等，动态心电检测项链可以是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常事件的预警系统，其特征在于，所述系统包括：多个体征数据检测装置和数据处理服务器，所述数据处理服务器，用于获取目标对象各体征类型的体征数据；所述体征数据是由佩戴在所述目标对象上的所述多个体征数据检测装置采集的；所述数据处理服务器，还用于对各所述体征类型的体征数据进行分析，得到分析结果；所述数据处理服务器，还用于基于所述分析结果对所述目标对象发生异常事件进行预测，得到预测结果，并根据所述预测结果进行预警。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理服务器，具体还用于：获取各所述体征类型的体征数据对应的参考数据；将各所述体征数据与对应的参考数据进行比对，得到各所述体征数据的比对结果；基于各所述体征数据的比对结果得到所述分析结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据处理服务器，具体还用于：获取各所述体征数据与对应的参考数据的差值；根据各所述体征数据与对应的参考数据的差值，得到各所述体征数据对应的比对结果。4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数据服务器，具体还用于：确定各所述体征数据对应的差值与参考数据的比值；将各体征数据对应的比值与对应的预设阈值进行比对，得到比对结果；若所述比对结果为所述体征数据对应的比值大于对应的所述预设阈值，则将所述体征数据对应的比值作为异常比对结果；其中，所述异常比对结果用于表征大于所述预设阈值的比值所对应的体征数据为异常体征数据；若所述比对结果为所述体征数据对应的比值不大于对应的所述预设阈值，则将所述体征数据对应的比值作为正常比对结果；其中，所述正常比对结果用于表征不大于所述预设阈值的比值所对应的体征数据为正常体征数据。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述数据服务器，具体还用于：基于所述异常比对结果的个数，和/或，所述正常比对结果的个数得到所述分析结果。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述数据服务器，具体还用于：在所述异常比对结果的个数小于第一预设阈值，和/或，所述正常比对结果的个数大于第二预设阈值时，确定所述分析结果为正常分析结果；在所述异常比对结果的个数大于所述第一预设阈值，和/或，所述正常比对结果的个数小于所述第二预设阈值时，确定所述分析结果为异常分析结果。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述异常分析结果包括第一异常分析结果和第二异常分析结果，所述数据服务器，具体还用于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁垚，
申请(专利权)人：武汉联影智融医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：