[发明专利]基于医嘱的健康管理系统有效
| 申请号: | 201910157923.0 | 申请日: | 2019-03-02 |
| 公开(公告)号: | CN109887568B | 公开(公告)日: | 2023-05-26 |
| 发明(设计)人: | 曹茂诚;王军敬;邓颖;曾碧娇 | 申请(专利权)人: | 深圳市宝安区福永人民医院;深圳市宝安区人民医院 |
| 主分类号: | G16H20/10 | 分类号: | G16H20/10;G16H20/30;G16H20/60;G16H10/60 |
| 代理公司: | 山东诺诚智汇知识产权代理事务所(普通合伙) 37309 | 代理人: | 田芳 |
| 地址: | 518103 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 医嘱 健康 管理 系统 | ||
1.一种基于医嘱的健康管理系统,其特征在于,包括病人终端、医生终端、诊断平台;其中,医生在对患者进行面诊后,建立医嘱,通过医生终端发送医嘱信息到诊断平台,诊断平台对医嘱进行分析,对病人信息建立档案,并将医嘱信息发送到病人终端,其中,病人终端可以采用智能手环、智能手机、腕表中的一种或多种,病人终端采集患者的日常信息,将日常信息发送到诊断平台,诊断平台动态存储病人的各项信息并将其保存到档案中,诊断平台建立医嘱执行情况评分机制,并将健康信息与历史存储信息进行对比,结合评分以及对比信息建立新的医嘱并推送到病人终端,执行新的医嘱,其中,所述的医嘱信息包括建议进行的运动、禁止的运动、服药类型以及服药时间、饮食信息;所述病人终端采集的日常信息包括体征信息、服药信息、位置信息、运动信息、饮食信息;其中所述的饮食信息包括推荐以及不推荐使用的食物种类;
所述的诊断平台若确定医嘱中服药时间到达,则在病人终端进行提醒,所述病人终端对病人进行提醒,在提醒后,记录病人的医嘱执行情况,将其发送到诊断平台,由诊断平台的评分机制记录本次执行情况;所述病人终端设有传感器,用于采集病人的体征信息、服药信息、运动信息、饮食信息;所述的体征信息包括血压、心率、血氧、血脂、心电、体温、呼吸中的一种或几种;所述的运动信息包括根据三轴加速度传感器和/或三轴角速度传感器判断的人体的运动类型;所述的位置信息是指人所在的地域;所述的饮食信息是指病人通过终端输入的所食用的食物种类;所述系统根据以下过程判断病人服药方面的医嘱执行情况,具体为:若服药时间到,则在病人终端进行提醒,并且在进行提醒后通过佩戴在病人手腕部的终端内的三轴加速度传感器和三轴角速度传感器判断加速度和角速度变化情况,其中加速度经历一个由0逐渐增大然后逐渐减小到0,又从0逐渐增大到最大值后逐渐减小到0的过程,同时角速度传感器判断人体胳膊的夹角经历一个由0开始增大到最大值,然后又经历从最大值逐渐减小为0的过程,过2-3s后,再次检测到这样变化的加速度和角度变化过程,则初步判断人体按照医嘱进行了服药,若在终端提醒服药时间后半小时内没有检测到上述加速度和角度变化过程,则再次进行服药提醒,并通过加速度传感器和角速度传感器采集的信息判断是否出现上述加速度以及角速度变化过程;若有,则初步判断病人按照医嘱按时服药,若初步判断病人按照医嘱按时进行了服药,则终端会弹出确认页面,患者需要在终端页面进行服药确认,以确认真实按照医嘱进行了服药;若在再次提醒半小时后没有检测到上述变化过程,则判断病人没有按照医嘱进行服药;无论病人有无按照医嘱按时服药,均将病人执行医嘱的服药信息发送到诊断平台;
所述的病人终端采集体征信息后,将其发送到诊断平台,诊断平台将每次测量的数据与前次测量的数据进行比较,若判断差异超过了30%,则判断健康状况存在变化,需要医生通过医生终端进行介入,若医生终端判断病人的情况需要马上复诊,则诊断平台发送马上复诊的信息到病人终端敦促病人马上复诊;若体征变化在预定范围之内,则不需要医生介入,诊断平台按照医嘱中的时间对病人进行提示,包括提示病人服药、饮食种类、进行体征监测、按时复诊、进行建议的运动;
所述的诊断平台建立“项目-执行分数”的模型,所述项目是指体征、服药、运动、饮食,所述执行分数是指病人执行每个项目时的执行分数,若病人的体征在预设范围内,则判断执行医嘱情况良好,若不在预设范围内,则判断体征的执行医嘱情况差;若判断服药的过程判断用户按照医嘱在第一次提醒时按时进行了服药,则服药的执行医嘱情况良好,若在第一次提醒的第二次提醒后判断按时进行了服药,则也判断服药的医嘱的执行情况良好,若没有按照医嘱进行服药,则服药的执行医嘱情况差;若判断用户完成了医嘱规定的运动,则运动这一项的执行医嘱情况良好,若进行了规定的运动,但是没有完成,或没有进行运动或进行的运动属于禁止进行的运动,则执行医嘱情况差;若用户的饮食种类均在医嘱规定的允许食用的范围内,执行医嘱情况良好,若有一种或几种不在允许食用的范围内,则执行医嘱情况差;所述诊断平台建立“项目-执行分数”模型后,收集一段时间的执行医嘱情况,确定执行医嘱和没有执行医嘱的概率,通过以下过程进行综合评分分析,具体为:
由逻辑回归的基本原理,将病人没有执行医嘱的概率表示为p,则正常执行医嘱的概率为1-p,因此,可以得到:
此时,病人没有执行医嘱的概率p可表示为:评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义,即可表示为:Score=A-Blog(q)(3)
其中,A和B是常数,式中的负号可以使得没有执行医嘱的概率越低,得分越高,即高分值代表低风险,低分值代表高风险,
逻辑回归模型计算比率如下所示:log(q)=β0+β1x1+....+βnxn(4)
其中,用建模参数拟合模型得到模型参数β0,β1,…,βn;
建立“项目-执行分数”矩阵,表示为Mij,其中i表示项目,j为该项目的执行分数,建立模型参数矩阵B=[β0,β1,...,βn] (6),
则逻辑回归模型可以表示为:Mij*B
然后带入式(3)可以得到病人执行医嘱的评价分数;
设定一个评价分数阈值N,若Score>N,则判断整体执行医嘱情况良好,不需要调整医嘱;若Score<N,则判断整体执行医嘱情况不好,病人没有按照医嘱执行,则需要动态调整医嘱,诊断平台通知医生登陆诊断平台,评估病人的身体状况,然后医生给出新的建议,诊断平台根据病人的偏好和医生的建议,进行综合分析,得到新的医嘱,发送给病人,执行新的医嘱,并进行动态的监控以及调整。
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