[发明专利]一种血糖及血压监测和控制系统在审

专利信息
申请号: 201510526244.8 申请日: 2015-08-21
公开(公告)号: CN105078474A 公开(公告)日: 2015-11-25
发明(设计)人: 陈焕新;刘冬梅 申请(专利权)人: 武汉苏酷科技有限公司
主分类号: A61B5/145 分类号: A61B5/145;A61B5/021;G06N3/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 430070 湖北省武汉市东*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 血糖 血压 监测 控制系统
【说明书】:

技术领域:

发明涉及一种血糖及血压分析监测和控制系统,具体涉及一种基于非线性系统建模的血糖及血压分析监测和控制系统。

背景技术:

糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病。高血糖则是由于胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损,或两者兼有引起。糖尿病时长期存在的高血糖,导致各种组织,特别是眼、肾、心脏、血管、神经的慢性损害、功能障碍。统计表明,我国目前的糖尿病患者人数高达1.14亿,平均全世界每三到四个糖尿病患者就有一位来自中国。随着人民的生活水平和健康意识的提高,糖尿病也受到了越来越多人的关注与重视。然而,糖尿病目前尚无彻底根治的有效手段。此外,临床上糖尿病较多地伴有高血压;许多高血压病人,也经常伴有糖尿病。两者被称为同源性疾病。糖尿病和高血压两种疾病无论是病因、互相影响还是危害上都存在共通性,因此常常合并发作,形成糖尿病合并高血压。专家对于潜在的糖尿病和高血压人群和已有的糖尿病和高血压患者给出的治疗建议主要包括自我监测血糖血压、饮食治疗、运动治疗、和药物治疗,这些手段是预防和控制糖尿病和高血压的关键。然而,仅就运动治疗而言,其对糖尿病或者高血压的作用效果受多种因素的影响,不同运动量、运动强度、运动频度(运动密度)、运动时间、运动方式对糖尿病(或高血压)患者的治疗都会产生不同的影响结果。但是各种运动形式带来的运动效果和血糖(或血压)参数指标之间未形成定量关系,糖尿病(或高血压)病人对运动产生的影响很难进行界定,也难以更好利用运动控制血糖(或血压)。同时,医生也不易根据病患的运动情况与身体现状做出进一步的诊断与治疗。这增加了对预防和控制糖尿病(或高血压)的难度。

发明内容:

针对目前的糖尿病(或高血压)患者无法得知运动参数的不同对自己血糖与血压指标的影响从而界定自己的运动参数的现状,本发明的目的在于供了一种血糖、血压监测和控制的系统。其中,通过在关键组件上开发APP终端,与现有方式相比能够预测出使用者的血糖(血压)指标,并且系统构造简单,使用灵活,只需在现有的设备上做出二次开发即可达到本发明的目的。

为实现上述目的,按照本发明,提供了一种血糖、血压监测和控制系统,其特征在于,包括可穿戴移动设备,基于可穿戴移动设备的APP软件终端,数据库,血糖、血压测量设备,医疗专家;

所述的可移动穿戴设备用于实时记录患者运动时候消耗的卡路里数等运动指标;

所述数据库用于记录患者的个人信息,如性别,年龄,一个运动周期内消耗的卡路里数,该运动周期结束后的血糖、血压指标等;

所述血糖、血压测量设备用于患者每次进行完一个运动周期后去医院重新测量自己的血糖、血压指标;

所述基于可穿戴移动设备上开发的APP软件终端用于建立起患者的个人信息与血糖血压指标之间的预测模型,以便于医疗人员根据该模型进行下一个周期运动量的建议。其中个人信息包括患者的年龄,性别,病程等参数;

所述专家为在血糖血压领域的医疗人员,可结合自身的专家医疗经验与预测模型为患者提供意见。

作为本发明的进一步优选,所述可移动穿戴设备具有USB的数据导入导出接口,且能与数据库进行无线通讯。

作为本发明的进一步优选,所述数据库可以通过无线通讯来接收可穿戴移动设备传输的患者运动指标的数据以及预测模型,也可以通过人工导入该数据。

作为本发明的进一步优选,每一个运动周期之后的血糖、血压指标数据都会作为下一步预测模型建立时的训练数据,保证模型会随运动周期的变化而不断改变。

本发明其中基于市场上已有的能测算出心率,卡路里数的可移动穿戴设备来测量病患在某一个时间周期里面的运动参数(消耗卡路里数等),并在定期去医院做检查的同时将血糖、血压指标数据反馈并录入到可移动穿戴设备与医院数据库。基于可穿戴移动设备开发的APP利用该数据建立患者运动参数和血糖(或血压)指标之间的预测模型,然后由医生针对该预测模型提出更明确具体的医疗建议(如要控制血糖、血压水平需要多少运动量)。与现有方式相比,可以让各类不同状况的糖尿病(或高血压)病人根据运动量消耗的卡路里数与对应的血糖(或血压)指标进行关联,便于他们随时掌握自身的运动频率和运动强度,更好的控制血糖(或血压)指数。

本发明与现有技术相比,具有以下优点:

1.APP软件终端可对每个患者建立对应自身情况的预测模型,具有针对性。数据库存储大量患者的血糖(血压)等相关数据,利用APP软件终端和大量的患者数据可以得出适应于具体患者的血糖(血压)指标与运动指标的关联数学模型。

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