[发明专利]一种个性化慢病分析系统在审
| 申请号: | 201911272790.8 | 申请日: | 2019-12-12 |
| 公开(公告)号: | CN111063437A | 公开(公告)日: | 2020-04-24 |
| 发明(设计)人: | 李峰 | 申请(专利权)人: | 中科海微(北京)科技有限公司 |
| 主分类号: | G16H50/30 | 分类号: | G16H50/30;G16H50/20;G16H10/60;G16H40/67;G06F21/62 |
| 代理公司: | 北京八月瓜知识产权代理有限公司 11543 | 代理人: | 窦军雷 |
| 地址: | 100190 北京市海淀区科学院南路6*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 个性化 分析 系统 | ||
本发明公开了一种个性化慢病分析系统,包括智能手环、智能手机平台及云端管理平台,所述智能手机平台搭载有AI处理器,所述智能手环用于执行初级数据处理算法,收集用户的健康指标,同时对原始数据进行初步处理,获得初级结论,所述智能手机平台用于执行面向心血管慢病相关体征指标的个性化健康预警模型,所述云端管理平台在严格保证用户健康数据隐私的条件下,综合管控客户的脱敏数据和业务数据。本发明能够脱离云端独立工作,在客户家庭内可完成个性化体征监测和个性化健康管理功能,有效保护客户健康隐私,体征异常识别和健康管理在手机上完成,核心功能不受网络带宽和云端资源影响,在本地为客户提供智能健康服务。
技术领域
本发明涉及物联网技术领域,具体为一种个性化慢病分析系统。
背景技术
目前,现代社会的生活节奏加快,亚健康人群增多,人们的自我健康意识也普遍提高,世界卫生组织在《饮食、身体活动与健康全球战略》中指出,成人有规律和适当水平的身体活动,可减少高血压、冠心病、中风、糖尿病、乳腺癌和结肠癌以及抑郁症的风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种个性化慢病分析系统,能够脱离云端独立工作,在客户家庭内可完成个性化体征监测和个性化健康管理功能,有效保护客户健康隐私,体征异常识别和健康管理在手机上完成,核心功能不受网络带宽和云端资源影响,在本地为客户提供智能健康服务,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种个性化慢病分析系统,包括智能手环、智能手机平台及云端管理平台,所述智能手机平台搭载有AI处理器;
所述智能手环包括蓝牙模块与检测模块,检测模块用于执行初级数据处理算法,收集用户的健康指标,同时对原始数据进行初步处理,获得初级结论,通过蓝牙模块将智能手环与智能手机平台相连接;
所述智能手机平台用于执行面向心血管慢病相关体征指标的个性化健康预警模型,基于深度学习算法在智能手机平台上完成异常体征识别和预警,并实时执行数据脱敏算法,为客户提供基于手机的个性化的心血管健康险云端管理平台应用服务,并保护其数据隐私,其主要包括信息录入模块、蓝牙模块、接收模块、监测模块、储存模块、分析模块、识别模块及显示模块;
所述信息录入模块用于用户的个人信息录入及修改,蓝牙模块用于智能手机平台与智能手环之间的连接,接收模块用于接收智能手环所检测到的数据,并利用监测模块对检测数据进行实时监测,检测到的数据通过储存模块进行储存,通过识别模块识别用户的生活习惯,分析模块用于对检测到的数据进行及时分析,以便为用户提出健康指导建议,最终获取的各项数据信息可通过显示模块进行查看;
所述云端管理平台在严格保证用户健康数据隐私的条件下,综合管控客户的脱敏数据和业务数据,基于用户健康数据特征优化面向保险业务的业务。
优选的,所述智能手机平台通过机器学习对心电信号和脉搏信号进行分析和特征提取,获取包括心理压力过大的异常情况识别。
优选的,所述系统采集30人约334小时的原始心电信号,以30s和2min两种区间长度,从所述原始心电信号中提取20个时域、频域特征,并评估特征权重;使用SVM和kNN方法进行连续压力值预测;使用SVM、kNN和逻辑回归方法进行离散压力区间分类。
优选的,所述时域、频域特征包括平均RR间期、平均心率、HRV各频段能量。
优选的,所述智能手机平台通过所述智能手环获取用户的心率、运动、睡眠数据,并进行个性化管理,周期性地测量和记录。
优选的,基于所述智能手环采集的心率、运动和睡眠数据,基于用户个性化健康数据进行生活习惯分析,识别用户的驾车、跑步、散步、骑车的生活习惯,统计生活习惯的时间长度,根据用户的生活习惯,建立用户画像,分类用户的特性,给出针对性的健康指导建议。
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