CN103605911A - 一种基于物联网的社区智能医护系统控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于物联网的社区智能医护系统的控制方法，主要为社区内亚健康人群、老年人、重症康复患者和残障者四类人群，提供体检数据报告分析、自助式紧急救助、医疗康复方案等智能医疗服务。该系统包括智能医护终端设备和智能医护平台，通过无线网络将用于监测数据的智能医护终端设备与智能医护平台的终端接口相连。通过专家系统，利用数据分析与挖掘、知识库、智能决策等方法，对采集的实时医护信息进行管理与分析，模拟医疗专家实时提供智能决策；通过呼叫中心，利用无线通信技术、GPS定位技术、无线数据传输技术实现报警；通过数据仓库，利用数据库管理技术、数据挖掘技术，发现个人可能存在的隐形疾病，以及人群中潜在的发病趋势。

Description

一种基于物联网的社区智能医护系统控制方法

技术领域

本发明涉及一种基于物联网的社区智能医护系统控制方法，在无专业医护人员在场的情况下，本发明能够为亚健康人群、老年人、重症康复患者、残障者以及其他需要医护服务的社区人群提供自助式的常规身体检查及康复医疗服务。

背景技术

人口老龄化、亚健康人群、残障者及空巢家庭等的大量出现带来的医护问题，成为当前社会关注的一个焦点。亚健康人群需要科学地自我调适和自我保护，老年人需要进行慢性病防治和康复，残障者需要进行肢体训练，重症康复患者需要进行实时监控，然而当前有限的医院医护资源已经无法满足这些不断增长的医护服务需求。

发明内容

为了克服现有医院医护资源的不足，本发明方法提供了一种基于物联网的社区智能医护系统的控制方法，该方法通过智能医护设备，采集用户各项数据，监控用户健康状态；通过智能平台，分析体检数据，并为用户提供诊治方案和远程治疗指导。它主要针对社区内亚健康人群、老年人、重症康复患者和残障者四类人群，提供自助式智能体检、体验数据分析、自助式紧急救助、医疗康复方案等智能医护服务，同时所述智能医护平台也面向社区内其他需要医护服务的人群。

本发明的技术方案如下：

一种基于物联网的社区智能医护系统的控制方法，该医护系统包括血糖仪、血氧仪、心率计、血压计、跑步机等智能医护终端设备和带有功能模块的智能医护平台，所述功能模块由用户管理模块、数据查询模块、专家系统模块、呼叫中心模块、数据仓库系统模块组成，所述控制方法包括：

通过无线网络将用于监测数据的智能医护终端设备与智能医护平台的终端接口相连，采用数据采集技术、无线数据传输技术，实现体征数据的感知、人体位置的感知、体验式和自助式系统状态的感知。

通过专家系统，利用数据分析与挖掘、知识库、智能决策等方法，对采集的实时医护信息进行管理与分析，模拟医疗专家实时提供智能决策；通过呼叫中心，利用无线通信技术、GPS定位技术、无线数据传输技术实现报警；通过数据仓库，利用数据库管理技术分析个人长期的生理特征，通过对用户的数据进行分析挖掘，发现人群中潜在的发病趋势，为医疗管理部门及早做出应对措施提供依据。

进一步地，所述的专家系统模块包含智能诊断系统、知识库管理和在线会诊系统三个部分；通过智能诊断系统分析采集到的用户病理数据，对可能的病因做出判断，并提供诊断方案和诊断报告；通过知识库管理对数据进行进一步分析及挖掘得出可能的潜在发病趋势；在线会诊系统通过无线传输技术，实现患者与医生的在线诊断治疗。

    进一步地，对智能诊断系统的诊断方案或诊断报告有疑问时，通过在线会诊系统进行医患虚拟面对面治疗；当智能诊断系统监测到异常数据，呼叫中心发出报警信号并且同时向两个方向传输信息：向医院或救援力量传输患者地理位置信息、实时身体特征信息以及过往病史信息；向患者或者患者家属传输应急救援方案。此外，当用户发现自己不适的时候，则利用系统进行手动报警。

    进一步地，所述数据仓库存储了该平台的所有用户的历史数据，并将该数据长期保留，通过分析用户长期积累的数据，得出个人长期的生理健康趋势报告，发现个人可能存在的隐形疾病及时做出应对；通过对大量用户的数据进行分析挖掘，预测潜在的大规模的发病趋势，为医疗管理部门及早做出应对措施提供一些依据。

进一步地，该智能医护系统与医院信息系统（Hospital Information System, HIS）、流动数据采集系统（Mobile data acquisition system, MDAS）对接，标准化数据在三个系统之间传输共享，从而实现系统间的业务协同，为双向转诊、流动监护等业务提供数据支持。具体来说，在双向转诊过程中，无法确诊及危重病人在转移到另一家医疗机构进行治疗的同时，其体检记录等数据经过标准化处理后会传输到就诊医院信息系统，避免重复检查，实现救治过程的无缝连接；经过治疗病情稳定转入恢复期的病人在返回所在辖区社区卫生机构进行继续治疗和康复的同时，其治疗方案、病情发展等信息会传输到相应社区的智能医护系统中，为后续康复治疗提供指导。同时，家庭中康复病人的实时监护数据将通过无线网络直接传输到社区智能医护中心系统，实现对康复病人的实时监护。移动人群和突发事件人群则通过社区流动车采集相关的体征数据，并将采集到的数据通过流动数据采集系统无线传输到社区智能医护中心。

进一步地，所述智能医护平台还包括终端接口中间件、数据库。中间件包括终端接口和信息感知系统，系统终端接口通过无线网络将医疗设备终端连起来，以便及时准确地将用户测量的各体征数据采集起来，同时也方便用户使用医疗设备和健身器材。信息感知系统主要实现数据的采集与过滤。用户到社区体验中心进行体验所产生的生命体征数据以及患者的自我描述信息将会在信息感知系统中进行过滤等处理，然后传送到健康档案库中进行存储，用于查询与智能诊断等功能的数据调用。家庭智能终端的数据通过无线网络直接传回社区体验中心数据库，其过程与上述过程相同。流动车信息采集系统（MDAS）通过流动采集车的形式，利用GSM无线网络通信技术，采集处于无网络覆盖区域内的所述智能医护系统用户的数据，并将其发送至智能医护系统和医院信息系统；同时流动采集系统可作为数据处理中转站，可以作为智能医护系统的补充，对用户数据做预处理和存储。另外，通过信息感知系统可以设置智能终端的信息读取模式。例如，当患者处于重症监护状态时，智能终端的数据读取模式要体现实时性，间隔时间短（比如几秒钟传输一次）。当患者处于恢复阶段时，可以将智能终端的数据读取模式调整为十分钟一次，从而减少系统的负担。

智能医护平台含有健康数据库和数据仓库。其中，健康数据库包含健康知识库和健康档案库两部分内容。健康知识库存储大量的疾病信息，如高血压、糖尿病、心脏病等疾病的特征数据，为实现疾病的智能诊断提供数据资料。健康档案库存放用户每次测量的生命体征数据和每次的诊断结果，这个数据库支撑了整个系统的主要功能。数据仓库用来存放用户每次测量的生命体征数据，这与健康档案库类似，但由于考虑到数据库的维护成本，健康档案库只存放用户最近的测量诊断数据，例如最近100次的结果；而数据仓库则用来永久存储用户的健康档案，这样多年以后，利用大数据和数据挖掘技术对该数据仓库中的数据进行分析处理，可以了解用户个人长期的身体健康状况以及社区人群整体的健康程度。

进一步地，所述用户管理模块面对对象为系统管理人员。通过该系统管理员可以对注册用户的信息进行管理，添加或删除用户名单及注册信息目录。通过权限设置功能管理员可以添加、删除角色，并对不同角色定义不同的权限。角色定义完成后可为用户分配不同的角色，从而达到控制用户可使用模块及功能的目的。

数据查询模块主要功能是为患者和医生提供一个数据查询平台：患者可以通过手机、PC登陆WEB页面或者直接通过查询终端查看自己的生理数据，并根据系统提供的诊断方案决定是否需要进一步地诊断；医生可以通过查询系统了解患者的病理数据，对其身体状况做出进一步判断，并决定是否需要患者到医院进行更为详细的检查。该系统主要的子功能模块包括：病患信息查询、实时生命体征数据查询、诊断方案查询、康复计划查询以及健康贴士查询。

用户觉得身体不适，可以通过医护平台，手动进行报警，数据仓库系统模块是一个面向主题的、集成的、非易失的（不可修改）且随时间变化的数据集合。在智能医护系统中，数据仓库存储了该系统所有用户的所有的历史数据，并将其长期保留。这些数据可供用户分析个人长期的生理特征，例如十年、二十年身体健康状况及其趋势，发现个人可能存在的隐形疾病以便及时做出应对。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

（1）本发明方法的设计思路是将多个医疗设备和健身器材改进后，通过无线网络与智能医护系统的终端接口相连，以便系统集成管理这些设备，同时也便于用户使用医疗设备和健身器材。

（2）本设计方法是自助式的，即在无专业人员在场的情况下，用户可以进行自助式服务，所以减少了社区对专业医护人员的需求。

（3）本方法设计的主要目的就是能够为用户提供实时的诊断结果、医疗建议和健康管理方案，使社区用户在社区就能够得到方便及时的诊断治疗，避免了去医院的过程和在医院内挂号排队的麻烦，同时也节省了大量时间。

（4）本发明方法不仅能够储存用户最近测量的诊断记录方便用户查询，还将用户所有的体征信息和诊断信息保存到一个独立的数据库，进行永久保存，方便医疗部门进行数据分析和数据挖掘，为其决策提供依据。

（5）本发明涉及的双向转诊设计，一方面减缓了医院医疗资源的紧张状况，另一方面缩短了患者的救治时间。

附图说明

图1是本发明的总体的框架结构图。

图2是本发明的HIS和MDAS的协同图。

图3是智能专家诊断系统的诊断流程图。

图4是呼叫中心的自动监测查询流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式进一步阐述本发明，但本发明的实施方式不限于此。图1示出了本发明的总体框架结构图，该智能医护系统包括智能医护终端设备和智能医护平台。

（1）智能医护终端设备涉及的硬件有血糖仪、血氧仪、心率计、血压计、红外测温仪、重症监护仪、便携式多功能监护仪、跑步机等医疗设备和健身器材。在实际生活中这些仪器大多是不传输数据的或者通过数据线与计算机相连，所以，需要先将这些设备改造成无线传输数据的形式，并开发终端接口软件，再通过无线网络与系统平台相连。

2）智能医护平台的核心就是一个智能诊断系统和呼叫中心功能，它利用数据分析与数据挖掘、知识库、智能决策等技术，对采集的实时医护信息进行管理与分析，模拟医疗专家实时提供智能决策，图2表示的是智能医护平台与医院信息系统（HIS）与流动数据采集系统（MDAS）的协同。

 用户在平台注册之后就会获得一个永久的身份ID，并在健康信息数据库内建立一个专属的健康档案，详细记录包括用户生理指标、过往病史、药物敏感在内的各项数据信息。智能专家诊断系统的诊断流程如图3所示：

步骤1：用户登录，进行体征数据的测量。亚健康人群刷卡登陆后，自助式进行各项体征数据的测量，包括体温、血压、血糖、血氧含量、安静情况下的心率情况、以及运动（跑步）情况下的心率变化情况等体征数据。对老年人有两种体征数据测量方式，一种亚健康人群类似，在家人朋友的陪同下去社区体验中心，刷卡登陆后，进行各项体征数据的测量；另一种是在家中穿戴便携式多功能监护仪，这种监护仪能够实时监测老年人的各项体征数据，当监测到异常数据时，会将异常数据立即传给系统，系统会发出报警信号，并发送短信通知家人（报警的功能将在下面介绍的呼叫中心功能中提及）。

步骤2：终端医疗设备借助无线网络通信的方式与终端接口相连，并通过信息感知系统将步骤1中测量或监测到的体征数据写入健康档案库。

步骤3：智能诊断系统根据健康知识库中的标准数据，对健康档案库中用户测量的体征数据进行分析并生成诊断方案。

步骤4 一方面将诊断方案写入健康档案库，若是此次测量的病例比较特殊（比如刚出现的某种流行病），则将这种新病例写入健康知识库，如果没有就不用写入；另一方面系统根据诊断结果判断是否需要进一步诊断（专家在线会诊），如果是用户选择进入步骤6或者直接进入步骤7，否则进入步骤5。

步骤5：用户主观判断是否进一步诊断，如果是，进入步骤6，否则进入步骤8。

步骤6：在线与专家进行会诊。在会诊期间用户的体征数据及病史都会发送给医护专家，用户可直接与专家进行言语交流，专家给出诊断方案，同时将诊断结果也写入用户的健康档案库。根据诊断结果，医护专家会告诉用户是否需要去医院做更详细的检查诊断，或者用户也可以自行根据诊断结果确定是否去医院进一步就诊，如果是进入步骤7，否则进入步骤8。

步骤7：医院就诊。

步骤8：结束会诊。

对于老年人、重症康复患者和残障者，由于在其身上携带有便捷式的生理特征监控装备，其运作流程如图4所示：

步骤1：对老年人、重症康复患者和残障者的体征数据实时监测。 

步骤2：实时体征监测设备通过无线网络将实时监测数据发送到数据采集流动车，流动车信息采集系统将这些数据输入健康档案库。

步骤3：智能诊断系统将对实时监测数据进行判断，如果异常，系统就自动报警，进入步骤5，否则就生成诊断报告，进入步骤4。

步骤4：系统将诊断报告写入用户的健康档案库。此外，在监护过程中的任意时刻，家属都可以通过手机和计算机登陆WEB界面查询监护人员的实时情况。

步骤5：展开救援工作。

当诊断数据出现异常，自动报警系统具体的工作流程如下：

步骤1：基于用户系统诊断的结果，系统通过与设定的临界值对比，若发现有检测数据异常，则转到步骤3；否则生成诊断报告。

步骤2：用户根据诊断报告选择是否将检测数据传送到远程监护中心，进行进一步诊断，若选择发送则转入步骤7，否则结束诊断。

步骤3：系统自动发出警报，同时将警报信息传送给社区医护人员，医护人员快速前往进行人工就诊。

步骤4：当社区医护人员觉得需要紧急呼救，则按下紧急呼救按钮，转入第5步；否则，医护人员给出诊断报告，转入步骤9。

步骤5：远程监护中心接收到紧急救护信号，根据发出紧急救护信号的客户端进行定位，安排紧急流动车前往。同时，客户端自动将客户个人信息和数据传送远程监测系统，给医护人员提供及时的数据信息。

步骤6：社区流动车根据远程监护中心提供的地址，迅速前往，将患者快速送至医院。

步骤7：医院医护人员根据接收到的数据信息，通过数据库查询此用户的病史、用药情况等，给出诊断结果和健康建议。

步骤8：如果诊断结果需要进一步住院观察治疗，用户继续住院治疗；否则，用户根据医院的诊断建议，回社区进行康复医护，同时对患者进行实时监护。

步骤9：用户根据医院给出的诊断结果和健康建议，选择是否需要到医院治疗；否则，就结束诊断。

    此外，对于感到身体明显不适或突发疾病的家庭患者，患者可以直接通过紧急呼救，向远程监护中心发出呼救信号。

    以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于物联网的社区智能医护系统的控制方法，该医护系统包括智能医护终端设备和带有功能模块的智能医护平台，所述功能模块由用户管理模块、数据查询模块、专家系统模块、呼叫中心模块、数据仓库系统模块组成，其特征在于，所述控制方法包括：

通过无线网络将用于监测数据的智能医护终端设备与智能医护平台的终端接口相连，采用数据采集技术、无线数据传输技术，实现体征数据的感知、人体位置的感知、系统状态的感知；

通过专家系统，利用数据分析与数据挖掘、知识库、智能决策，对采集的实时医护信息进行管理与分析，模拟医疗专家实时提供智能决策；通过呼叫中心，利用无线通信技术、GPS定位技术、无线数据传输技术实现报警；通过数据仓库系统，利用大数据及数据分析技术，发现个人的隐形疾病以及人群中潜在的发病趋势。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述的专家系统模块包含智能诊断系统、知识库管理和在线会诊系统三个部分；智能诊断系统分析采集到的用户病理数据，对可能的病因做出判断，并提供诊断方案和诊断报告；知识库管理对采集数据进一步进行分析及挖掘，得出潜在发病趋势；在线会诊系统通过远程通信技术，实现医生对患者的在线诊断治疗。

3.根据权利要求1、2所述的控制方法，其特征在于，对智能诊断系统的诊断方案或诊断报告有疑问时，用户自主选择通过在线会诊系统提供的远程视频功能进行面对面治疗。

4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，当智能诊断系统监测到异常数据，呼叫中心发出报警信号并且同时向两个方向传输信息：向医院或救援力量传输患者地理位置信息、实时生理特征信息以及过往病史信息；向患者或者患者家属传输应急救援方案；此外，当用户发现自己身体不适的时候，则利用系统进行手动报警。

5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，数据仓库存储了该平台所有用户的历史数据，并将该数据长期保留，通过分析用户长期积累的数据，得出个人长期的生理健康趋势报告，发现个人潜在的隐形疾病，及时做出应对；通过对大量用户的数据进行分析和数据挖掘，预测潜在的发病趋势，为医疗管理部门及早做出应对措施提供依据。

6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述智能医护系统与医院信息系统（Hospital Information System, HIS）、流动数据采集系统（Mobile data acquisition system, MDAS）对接，标准化数据在三个系统之间传输共享，流动数据采集系统采用流动采集车的形式，利用GSM无线网络通信技术，采集处于无网络覆盖区域内的所述智能医护系统用户的数据，并将其发送至智能医护系统和医院信息系统；同时流动采集系统可作为数据处理中转站，可以作为智能医护系统的补充，对用户数据做预处理和存储。

Images