[发明专利]基于无线心电监护传感器组的预警系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于无线心电监护传感器组的预警系统，至少包括：数据采集终端，其能够对患者的心电数据进行采集；移动终端，其能够对心电数据进行处理以得到报警信息；远程医护终端，其能够接收所述报警信息和所述心电数据，预警系统还包括云服务端，其中，云服务端配置为：对所述心电数据进行处理以得到至少包括患者的病发时间的第一预测结果；在基于所述第一预测结果，将数据采集终端配置为能够采集患者的生活行为数据的工作模式的情况下，基于生活行为数据对所述第一预测结果进行修正以得到第二预测结果；在第二预测结果所对应的病发时间小于第一预测结果所对应的病发时间的情况下，将所述第二预测结果推送至该患者使用的移动终端。

技术领域

本发明属于心电监护技术领域，尤其涉及一种基于无线心电监护传感器组的预警系统及方法。

背景技术

发病急、隐蔽无规律、具有潜伏期、危害大是心脏病的显著特点。日常生活中对心脏病进行预防和检测的有效手段之一便是监测心脏电活动在人体体表特定两点之间的电位差的变化，即心电监护。长时间不间断监测心率和心律的变化能够有效反映心脏的工作状态，为临床诊断和治疗提供科学依据，进而为患者的有效抢救赢得时间。目前，心电监护技术主要分为三类：第一类是在临床监护中所使用的心电监护体系。其可以测定患者的心律、心率、呼吸、血压、血压饱和度、脉搏、体温等心电数据信息，进而通过对上述心电数据信息进行存储和分析便可以实现预警。第二类是动态心电监测仪，患者可以通过携带小型仪器进行心电数据的采集。第三类是远程心电监护系统，主要通过无线网络对患者的心电信息进行监测。现有技术中已存在诸多具有不同功能的心电监护系统。

例如，公开号为CN107103182A的专利文献，其公开了一种基于深度学习算法的心脏性疾病风险预警系统及方法，其前期准备：临床上获取正常心电信号和各类心脏性疾病的心电信号，将信号进行分段，并利用小波分析算法提取信号频率节律信息，并将获取到的频率节律信息分类送入深度学习框架进行训练，得到各类训练完的深度学习模型。后期运用：用户佩戴可进行数据传输的心电采集装置，将采集到的心电信号上传到服务器，服务器提取信号频率节律信息并将频率节律信息首先送入到训练完的正常心电频率节律的深度学习模型进行判别，若存在心脏性疾病的征兆，将心电频率节律信息依次送入到训练好的各类心脏性疾病的深度学习模型中进行刷选评价，返回给用户具体类别心脏性疾病风险的报告单。

现有技术中，针对患者，一般是监测到患者出现异常心电数据时，会向患者推送能够缓解其症状的护理方案或治疗方案。通过简单的护理方案或治疗方案虽然能够缓解患者的症状，但并不能根治患者的疾病。进而由于患者通过简单的护理或治疗达到缓解症状的目的后，患者便会忽视其自身状态，选择不去医院进行根治，最终导致病发。因此，从表面上看，在患者病情恶化时为患者推送护理方案是在救患者，但实质上，其是在纵容患者忽视自身健康状态。因此，本发明旨在提供一种能够克服上述缺陷的预警系统及方法。

此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。

发明内容

如本文所用的词语“模块”描述任一种硬件、软件或软硬件组合，其能够执行与“模块”相关联的功能。