基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统技术方案

本发明专利技术属于人工智能领域，公开了一种基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统


[0001]本专利技术属于人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统
。

技术介绍

[0002]血液生化参数，如血糖
、
甘油三酯
、
总胆固醇
、
总蛋白含量等是反映人体健康状况的重要指标
。
现有检测人体血液生化参数的设备，通常需要刺破待检者的血管采集血样，然后对血样进行化验分析，从而得出生化指标的数值
。
由于这种检测方式会给被检者造成疼痛和可能造成感染的潜在危险，并且取得检测结果需要等待一定时间，不能当时就取得检测结果，因此，实时性较差
。
并且不能对检测结果进行智能分析和异常预警，使受检测者还需要挂号
、
排队询问医生，给受检测者造成了不便
。
[0003]分析并总结现有检测人体血液生化参数技术的缺陷以及存在的急需解决的技术问题：
[0004]现有技术的缺陷：
[0005]1.
侵入性检测：目前的检测方式需要刺破被检者的血管采集血样
。
这种方式是侵入性的，可能对被检者造成疼痛和不适
。
[0006]2.
潜在感染风险：由于需要刺破血管，这种检测方式存在感染的潜在危险
。
如果采血工具不够清洁或操作不当，可能会导致感染
。
[0007]3.
检测时效性差：现有的检测方式不能立即提供结果/>。
被检者需要等待一段时间才能获得生化指标的数值，这降低了检测的实时性
。
[0008]4.
缺乏智能分析与预警：目前的设备并不提供对检测结果的智能分析和异常预警功能
。
这意味着被检者需要额外寻求医生的建议和诊断
。
[0009]5.
用户体验不佳：由于不能即时获得检测结果并缺乏智能分析，被检者往往还需要额外挂号
、
排队并咨询医生，增加了不便和时间成本
。
[0010]存在的急需解决的技术问题：
[0011]1.
开发非侵入性检测方法：寻找和研发一种方法，可以在不刺破被检者血管的情况下，准确地测量其血液生化参数
。
[0012]2.
提高检测速度和实时性：开发能够在短时间内给出结果的检测设备，满足实时或近实时的检测需求
。
[0013]3.
集成智能分析与预警功能：将人工智能和机器学习技术集成到设备中，自动分析检测结果并为用户提供异常预警
。
[0014]4.
优化用户体验：开发一站式解决方案，使得被检者可以在单一设备或平台上完成检测
、
分析和咨询过程，减少不必要的额外步骤
。
[0015]总体而言，现有的血液生化参数检测技术存在多个缺陷和技术问题，这为相关领域的研发创新提供了机会和挑战
。

技术实现思路

[0016]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统
。
[0017]本专利技术是这样实现的，一种基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统，实现方案：
[0018]1)
数据采集模块：
[0019]实时监测并获取被测部位的近红外光谱值和温度信号
。
[0020]采用先进的传感器技术，确保对不同皮肤类型和环境条件下的适应性和数据采集准确性
。
[0021]使用深度学习算法实时处理和去除数据中的噪声
。
[0022]2)
数据转换模块：
[0023]将采集到的光谱值和温度信号转换为适合后续处理的电信号格式
。
[0024]高速模数转换器
(ADC)
对数据进行转换
。
[0025]使用自适应算法识别和过滤转换过程中的异常值或误差
。
[0026]3)
信号增强模块：
[0027]增强从数据转换模块传入的电信号
。
[0028]应用自适应滤波技术对电信号进行增强
。
[0029]通过
AI
技术和深度学习自动调整滤波和增强参数
。
[0030]4)
信号处理模块：
[0031]分析增强后的电信号并预测出相应的血液生化参数值
。
[0032]使用现有的血液生化参数数据集进行模型的预训练
。
[0033]利用深度学习
(
如
CNN、RNN
等
)
构建校正模型
。
[0034]实现系统的持续学习，通过收集新数据定期优化和更新模型
。
[0035]5)
预警模块：
[0036]对比预测的血液生化参数值与健康标准，为用户提供预警
。
[0037]基于数据库技术构建一个包含各种生化指标正常范围的健康标准数据库
。
[0038]使用算法实时对比预测值与数据库中的标准，判断是否需要触发预警
。
[0039]为每个用户提供个性化的预警和建议，考虑用户的历史数据和其他相关健康信息
。
[0040]进一步，系统整体结构优化模块：
[0041]数据云端存储与分析子模块：系统可以实时将数据上传到云端，实现数据的远程存储
、
大数据分析和备份
。
[0042]医疗专家系统对接子模块：与医疗专家系统或医疗机构对接，确保当用户需要时可以迅速获得医疗建议或服务
。
[0043]通过上述整合和细化，这个系统旨在为用户提供高效
、
准确且无创的血液生化参数监测和预警服务，同时确保数据的安全性和可用性
。
该系统包括：
[0044]数据采集模块，用于采集被测部位的近红外光谱值和温度信号，然后将温度信号和所述光谱值传送至数据转换模块进行进一步处理；
[0045]数据转换模块，与数据采集模块连接，用于将近红外光谱值和温度信号转换为电
信号；
[0046]信号增强模块，与数据转换模块连接，用于将信号进行增强；
[0047]信号处理模块，与信号增强模块连接，用于将光谱数据和温度数据代入已建好的校正模型中，计算被测者的血液生化参数值；
[0048]预警模块，与信号处理模块连接，用于根据被测者的血液生化参数值进行预警提示
。
[0049]进一步，所述数据采集模块包括通过光纤传导提供光照的光源
、
采集被测部位光谱值的光谱仪和测量被测部位温度值的温度传感器
。
[0050]进一步，所述数据转换模块将光谱值
、
温度值转换为电信号的具体方法如下：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统，其特征在于，该系统包括：
1)
数据采集模块：实时监测并获取被测部位的近红外光谱值和温度信号；采用先进的传感器技术，确保对不同皮肤类型和环境条件下的适应性和数据采集准确性；使用深度学习算法实时处理和去除数据中的噪声；
2)
数据转换模块：将采集到的光谱值和温度信号转换为适合后续处理的电信号格式；高速模数转换器对数据进行转换；使用自适应算法识别和过滤转换过程中的异常值或误差；
3)
信号增强模块：增强从数据转换模块传入的电信号；应用自适应滤波技术对电信号进行增强；通过
AI
技术和深度学习自动调整滤波和增强参数；
4)
信号处理模块：分析增强后的电信号并预测出相应的血液生化参数值；使用现有的血液生化参数数据集进行模型的预训练；利用深度学习构建校正模型；实现系统的持续学习，通过收集新数据定期优化和更新模型；
5)
预警模块：对比预测的血液生化参数值与健康标准，为用户提供预警；基于数据库技术构建一个包含各种生化指标正常范围的健康标准数据库；使用算法实时对比预测值与数据库中的标准，判断是否需要触发预警；为每个用户提供个性化的预警和建议，考虑用户的历史数据和其他相关健康信息
。2.
如权利要求1所述基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统，其特征在于，还设置有系统整体结构优化模块，该模块包括：数据云端存储与分析子模块：系统可以实时将数据上传到云端，实现数据的远程存储
、
大数据分析和备份
。
医疗专家系统对接子模块：与医疗专家系统或医疗机构对接，确保当用户需要时可以迅速获得医疗建议或服务；所述数据采集模块包括通过光纤传导提供光照的光源
、
采集被测部位光谱值的光谱仪和测量被测部位温度值的温度传感器
。3.
如权利要求1所述基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统，其特征在于，所述数据转换模块将光谱值
、
温度值转换为电信号的具体方法如下：
1)
实时监测近红外光谱和温度信号光谱传感器：使用高灵敏度的近红外光谱传感器进行血液参数的实时监测；这些传感器是基于光谱反射或透射原理，能够识别血液中的不同化学成分；温度传感器：利用微型热电偶或热敏电阻来测量皮肤温度；这些传感器需要与皮肤紧
密接触，以确保准确度；
2)
先进的传感器技术适应性多模态传感技术：结合多种类型的传感器来适应不同皮肤类型和环境条件；自适应光源调节：通过实时监测返回的光谱信号强度，动态调整发射器的光强度或波长，以获得最佳信号；环境补偿系统：对于外部环境的变化，系统可以自动进行校准或调整，以保证数据的准确性；
3)
使用深度学习进行噪声去除数据预处理：首先对原始数据进行标准化或归一化处理，使其满足深度学习模型的输入要求；深度学习模型：设计一个卷积神经网络模型；该模型的任务是从带噪声的光谱信号中学习并提取有用的特征，同时去除噪声；模型训练：使用大量的带噪声及对应的清晰光谱数据对模型进行训练；这需要大量的计算资源，但训练只需进行一次或在需要更新时进行；实时去噪处理：在系统实时运行时，通过前向传播，模型会对实时采集的光谱信号进行噪声去除，并输出清晰的光谱信号给下一个模块
。4.
如权利要求1所述基于人工智能的血液生化参数智能分析与异常预警系统，其特征在于，所述信号增强模块将信号进行增强的具体方法如下：利用
Hurst
指数的时间函数建立离散时间序列的非规则指标；将所述自适应滤波器的参数利用代价函数迭代计算，计算公式如下：
J
w
＝
C
w
+
λ
H
w
；其中，
Jw
为代价函数，
Cw
为收敛指标，
λ
为拉格朗...

【专利技术属性】
技术研发人员：迟艳新，
申请(专利权)人：迟艳新，
类型：发明
国别省市：