[發明專利]基于智能健康社區的實時安全健康監控平臺

在審

• 申請號: 202210394035.2
• 申請日: 2022-04-14
• 公開（公告）號: CN114842955A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 栗翰江;潘峰;回聲
• 申請（專利權）人: 合肥學院
• 主分類號: G16H40/67
• 分類號: G16H40/67;G16H50/30;G16H10/60
• 代理公司: 合肥正則元起專利代理事務所(普通合伙) 34160
• 代理人: 安朋

本發明公開了基于智能健康社區的實時安全健康監控平臺，涉及實時健康監控技術領域，包括居民數據收集模塊、人群數據收集模塊、歷史數據分析模塊、智能穿戴設備、居民終端、實時數據分析模塊、預警模塊、數據存儲模塊，通過事先收集不同身體數據的人群不同的各項身體指標異常值，為不同身體數據的居民提供不同指標異常值的上下閾值；同時使用深度學習算法分析出現異常后的一段時間內的身體數據，解決了現有技術中常出現的異常誤報的技術問題。

技術領域

本發明屬于健康監控領域，更具體的說是涉及一種智能健康社區的實時安全健康監控平臺。

背景技術

隨著工業文明的不斷進步，人們也越來越依賴各種機械設備。而文明進步的同時，帶來的也是缺乏鍛煉導致的身體中的潛在風險。目前市面上存在多種智能穿戴設備，可以幫助居民監控各項身體數據，但這些設備本身無法對異常的數據做出應對。而且針對不同身體情況的居民，某些指標并不完全相同；進一步的，偶然出現異常數據也并不能代表居民身體異常，還需要進一步分析后續數據，增大判斷的準確率。因此提出一個基于智能健康社區的實時安全健康監控平臺，在保證及時對居民發起警告的同時，確保對異常情況判斷的準確率。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出基于智能健康社區的實時安全健康監控平臺，該基于智能健康社區的實時安全健康監控平臺解決了現有技術中容易誤報警的問題。通過事先收集人群身體數據，并使用大數據方法計算各類人群身體數據警戒閾值，從報警臨界點降低誤報率；此外不僅僅根據報警閾值，還根據超出閾值后一段時間的數據，綜合評估出現異常的可能性，進一步降低誤報率。

為實現上述目的，根據本發明的第一方面的實施例提出基于智能健康社區的實時安全健康監控平臺，包括居民數據收集模塊、人群數據收集模塊、歷史數據分析模塊、智能穿戴設備、居民終端、實時數據分析模塊、預警模塊、數據存儲模塊；其中，各個模塊之間均可通信和/或電氣連接；

所述居民數據收集模塊主要用于收集社區居民的個人信息，所述個人信息包括但不限于身高、體重、過往病史、血壓、血糖等基本身體信息以及常住地址、緊急聯系人聯系方式等基本個人信息；

所述居民數據收集模塊將社區居民個人信息收集完成后，將基本身體信息發送至歷史數據分析模塊，將基本個人信息發送至預警模塊；

所述人群數據收集模塊主要用于收集大量帶有標簽的人群的身體數據；在具體的實施例中，所述收集人群數據收集模塊收集大量人群的身體數據以及各項指標的異常值；此外，所述人群數據收集模塊還收集大量人群指標數據異常及正常情況下的一段時間的身體數據，將本數據集標記為N；

可以理解的是，人體部分指標的異常閾值是跟個人身體素質有關的，對于此類指標，所述人群數據收集模塊收集大量人群的身體數據以及與身體數據對應的各個指標異常閾值，將收集到的此數據集合標記為M1；

另有部分人體指標異常閾值是人皆相同的，對于此類指標，所述人群數據收集模塊收集大量人群的身體數據以及各個指標的醫學異常閾值；將收集到的此數據集合標記為M2；

其中所述與人身體素質有關及無關的指標均按醫學常識劃分；所述醫學異常閾值按醫學知識確定；

進一步的，所述收集大量人群的身體數據以及各項指標異常值的收集方法包括但不限于爬蟲、人工采集、收集醫院保存的人群數據等；

將所述人群數據收集模塊收集到的數據集M1、M2、N發送至數據存儲模塊；

所述歷史數據分析模塊主要用于分析居民各項監控數據異常值的上下閾值；

所述智能穿戴設備主要用于實時收集居民身體數據，并實時將身體數據發送至居民終端；

所述居民終端主要用于收集并分析智能穿戴設備發送的身體數據；