一种老人健康数据监控分析方法及系统与流程

本发明涉及健康数据分析，具体涉及一种老人健康数据监控分析方法及系统。

背景技术：

1、公开号为cn116665914b的中国专利公开了一种基于健康管理的老人监控方法及系统。通过健康数据监控设备采集目标老人的健康数据并存入数据库，从数据库中获取历史原始健康数据，并根据这些数据构建健康数据合成器，合成器由生成器网络和判别器网络组成，使用生成器网络和判别器网络进行对抗训练，生成器网络通过输入第一随机噪声向量并映射为合成数据，判别器网络对原始健康数据和合成数据进行分类判断，并计算分类误差，通过最小化生成器网络的对抗损失和判别器网络的分类误差，不断调整网络参数，使合成数据逼近原始健康数据，提高合成数据的逼真性和质量，随机生成第二随机噪声向量，并通过健康数据合成器生成实时合成数据，根据实时合成数据对老人健康状况进行实时监控；

2、现有技术中，在老人健康监控过程，不能通过用户生理指标的实时变化情况评估用户的健康风险等级，并联合长期健康风险等级变化情况，对用户的健康状态进行预测分析。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种老人健康数据监控分析方法及系统，解决以下技术问题：

2、不能通过用户生理指标的实时变化情况评估用户的健康风险等级，并联合长期健康风险等级变化情况，对用户的健康状态进行预测分析。

3、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

4、一种老人健康数据监控分析方法，包括以下步骤：

5、步骤1：设置监测周期t，获取用户的生理指标；

6、其中，生理指标包括血压、血糖、血脂；

7、步骤2：基于用户的生理指标，通过公式计算得到用户的生理波动系数xb；

8、其中，ty为血压异常时间，tt为血糖异常时间，tz为血脂异常时间；

9、步骤3：基于用户的生理波动系数xb，对用户的健康风险进行等级评估，生成风险信号；

10、步骤4：将生理波动系数曲线与标准生理波动系数曲线进行比较分析，得到每个监测周期的偏离比bp i；其中，i为历史时间内含有监测周期的个数；

11、其中，每个监测周期的偏离比bp i通过上偏离比bps和下偏离比bpx计算得到的，其计算公式为其中，a1、a2均为比例系数；

12、将得到的每个监测周期的偏离比bp i代入到以监测周期为横坐标，偏离比为纵坐标构建的二维坐标系，并绘制连线，得到偏离比曲线；

13、对偏离比曲线进行判断，若该曲线整体呈上升趋势，获取偏离比曲线的平均斜率k；通过公式计算得到风险等级预测时间ty；其中，cxb为当前生理波动系数与所对应的阈值之间的差值。

14、作为本发明进一步的方案：在步骤2中，若实时血压不处于血压范围值，则生成血压异常信号；统计血压异常信号在监测周期内的时间值，并记为血压异常时间ty。

15、作为本发明进一步的方案：在步骤2中，若实时血糖不处于血糖范围值，则生成血糖异常信号；统计血糖异常信号在监测周期内的时间值，并记为血糖异常时间tt。

16、作为本发明进一步的方案：在步骤2中，若实时血脂不处于血脂范围值，则生成血脂异常信号；统计血脂异常信号在监测周期内的时间值，并记为血脂异常时间tz。

17、作为本发明进一步的方案：在步骤3中，若生理波动系数xb小于等于第一生理波动系数阈值时，则生成低风险信号；

18、若第一生理波动系数阈值小于生理波动系数xb，且生理波动系数xb小于等于第一生理波动系数阈值时，则生成中风险信号；

19、若第二生理波动系数阈值小于生理波动系数xb时，则生成高风险信号。

20、作为本发明进一步的方案：在步骤4中，上偏离比bps的获取方式，包括以下步骤：

21、获取生理波动系数曲线位于标准生理波动系数曲线上的曲线，标记为上偏离曲线，再获取上偏离曲线的长度值，标记为上曲线偏离长度lps，以及上偏离曲线与标准生理波动系数曲线所围成的面积，标记为上曲线偏离面积sps；

22、通过公式计算得到上偏离比bps,其中，lpsy为预设的标准上曲线偏离长度，spsy为预设的标准上曲线偏离面积。

23、作为本发明进一步的方案：在步骤4中，下偏离比bpx的获取方式，包括以下步骤：

24、获取生理波动系数曲线位于标准生理波动系数曲线下的曲线，标记为下偏离曲线，再获取下偏离曲线的长度值，标记为下曲线偏离长度lpx，以及下偏离曲线与标准生理波动系数曲线所围成的面积，标记为下曲线偏离面积spx；

25、通过公式计算得到下偏离比bpx,其中，lpxy为预设的标准下曲线偏离长度，spxy为预设的标准下曲线偏离面积。

26、作为本发明进一步的方案：在步骤4中，若该曲线整体呈下降趋势时，则增大监测周期时间。

27、作为本发明进一步的方案：在步骤4中，若该曲线整体呈振动趋势时，则减小监测周期时间。

28、一种老人健康数据监控分析系统，该系统包括：

29、采集模块：设置监测周期t，获取用户的生理指标；

30、其中，生理指标包括血压、血糖、血脂；

31、分析模块：基于用户的生理指标，通过公式计算得到用户的生理波动系数xb；

32、其中，ty为血压异常时间，tt为血糖异常时间，tz为血脂异常时间；

33、判断模块：基于用户的生理波动系数xb，对用户的健康风险进行等级评估，生成风险信号；

34、预测模块：将生理波动系数曲线与标准生理波动系数曲线进行比较分析，得到每个监测周期的偏离比bp i；其中，i为历史时间内含有监测周期的个数；

35、其中，每个监测周期的偏离比bp i通过上偏离比bps和下偏离比bpx计算得到的，其计算公式为其中，a1、a2均为比例系数；

36、将得到的每个监测周期的偏离比bp i代入到以监测周期为横坐标，偏离比为纵坐标构建的二维坐标系，并绘制连线，得到偏离比曲线；

37、对偏离比曲线进行判断，若该曲线整体呈上升趋势，获取偏离比曲线的平均斜率k；通过公式计算得到风险等级预测时间ty；其中，cxb为当前生理波动系数与所对应的阈值之间的差值。

38、本发明的有益效果：

39、(1)本发明设置监测周期，获取用户的生理指标；基于用户的生理指标，计算该用户的生理波动系数；基于用户的生理波动系数xb，对用户的健康风险进行等级评估，生成风险信号；本发明通过用户生理指标的实时变化情况，将多项指标变化情况进行数值化分析，得到波动系数，根据波动系数对用户的健康风险等级进行划分，评判用户的实时健康情况和程度；

40、(2)本发明基于中低风险信号，获取到历史时间内所得到的生理波动系数xb，根据二维模型，输出得到预测系数；本发明联合长期健康风险等级变化情况，对用户的健康状态进行预测分析，从而可以根据老人健康状况预测结果，进行提前治疗。

技术特征：

1.一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤2中，若实时血压不处于血压范围值，则生成血压异常信号；统计血压异常信号在监测周期内的时间值，并记为血压异常时间ty。

3.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤2中，若实时血糖不处于血糖范围值，则生成血糖异常信号；统计血糖异常信号在监测周期内的时间值，并记为血糖异常时间tt。

4.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤2中，若实时血脂不处于血脂范围值，则生成血脂异常信号；统计血脂异常信号在监测周期内的时间值，并记为血脂异常时间tz。

5.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤3中，若生理波动系数xb小于等于第一生理波动系数阈值时，则生成低风险信号；

6.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤4中，上偏离比bps的获取方式，包括以下步骤：

7.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤4中，下偏离比bpx的获取方式，包括以下步骤：

8.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤4中，若该曲线整体呈下降趋势时，则增大监测周期时间。

9.根据权利要求1所述的一种老人健康数据监控分析方法，其特征在于，在步骤4中，若该曲线整体呈振动趋势时，则减小监测周期时间。

10.一种老人健康数据监控分析系统，其特征在于，该系统用于执行上述权利要求1-9任一项所述的方法，该系统包括：

技术总结
本发明涉及健康数据分析技术领域，具体涉及一种老人健康数据监控分析方法及系统，步骤1：设置监测周期，获取用户的生理指标；其中，生理指标包括血压、血糖、血脂；步骤2：基于用户的生理指标，计算该用户的生理波动系数；步骤3：基于用户的生理波动系数XB，对用户的健康风险进行等级评估，生成风险信号；步骤4：基于中低风险信号，获取到历史时间内所得到的生理波动系数XB，根据二维模型，输出得到预测系数；本发明联合长期健康风险等级变化情况，对用户的健康状态进行预测分析，从而可以根据老人健康状况预测结果，进行提前治疗。

技术研发人员：李斯琦
受保护的技术使用者：北京健康有益科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/7/9

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