【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网老年护理，尤其涉及一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统。
技术介绍
1、随着全球老龄化程度的加剧，老年人口比例持续增长，心脑血管疾病、糖尿病、认知障碍等老年慢性病的发病率呈上升趋势。传统老年病护理依赖人工定期巡检和医院就诊，存在监测不连续、响应不及时等问题，难以满足老年人日益增长的健康管理需求。例如，独居老人突发心脑血管事件时，往往因未能及时发现而延误救治时机；长期卧床老人容易出现压疮、下肢静脉血栓等并发症，但现有护理手段难以及时监测到早期病变。
2、现有物联网老年护理系统虽在一定程度上实现了健康数据采集与远程传输，但仍存在诸多技术瓶颈。一方面，可穿戴设备的生物数据采集精度有限，例如传统血压监测需手动操作袖带，无法实现连续动态监测；睡眠监测设备对呼吸暂停等异常事件的识别准确率较低，容易漏诊重要健康风险。另一方面，设备状态监控能力薄弱，护理设备如输液泵、呼吸机等在运行过程中可能出现故障，但缺乏有效的实时监测机制，导致设备停机或误操作，影响护理质量和患者安全。此外，现有系统在数据安全与隐私保护方面存在不...
【技术保护点】
1.一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，所述多模态生物数据采集模块还包括无创连续血压监测单元与丝蛋白基底可降解传感器，皮下植入后连续监测30天并最终降解为氨基酸；模块还包括穿戴式睡眠监测单元，采用光纤压力传感阵列与光谱血氧检测技术，结合睡眠周期识别算法，实现睡眠阶段分类准确率大于92%，呼吸暂停事件检测敏感性大于95%。
3.根据权利要求1所述的一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，所述边缘计算预处理单元同时收集...
【技术特征摘要】
1.一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，所述多模态生物数据采集模块还包括无创连续血压监测单元与丝蛋白基底可降解传感器，皮下植入后连续监测30天并最终降解为氨基酸；模块还包括穿戴式睡眠监测单元，采用光纤压力传感阵列与光谱血氧检测技术，结合睡眠周期识别算法，实现睡眠阶段分类准确率大于92%，呼吸暂停事件检测敏感性大于95%。
3.根据权利要求1所述的一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，所述边缘计算预处理单元同时收集人体体温、运动机械能、环境射频能量，通过能量管理电路实现自供电运行，其中多源能量转换效率公式为，为第i类能量转换效率，为能量源权重系数，n为能量源种类数量；该单元还包括生物特征加密引擎，提取脑电信号特征作为生物密钥，结合混沌映射算法生成动态加密密钥，实现端到端数据加密，解密响应时间≤100ms。
4.根据权利要求1所述的一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，所述设备状态实时监控模块还包括设备自诊断神经网络，采用深度残差收缩网络自动学习设备故障特征，并通过生成对抗网络进行故障样本增强，解决小样本故障诊断难题。
5.根据权利要求1所述的一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，所述健康评估引擎还包括认知功能衰退预测模型，通过分析语音韵律特征、书写轨迹动力学、步态稳定性多维度数据，实现阿尔茨海默病早期筛查准确率≥85%，提前18个月预警。
6.根据权利要求1所述的一种支持设备状态监控的物联网老年病护理系统，其特征在于，所述多模态预警响应系统还包括社交机器人协同模块，当检测到老年人情绪异常时，自动触发社...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙秀琪，王珏琦，夏程程，
申请(专利权)人：安徽政维嘉楠信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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