[发明专利]基于睡眠监测的健康智能辅助诊断系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于睡眠监测的健康智能辅助诊断系统及方法，该系统包括：电子可穿戴设备，其用于采集用户在一连续时间段内的睡眠信息；智能问诊模型，其基于深度学习框架构建，智能问诊模型用于根据用户的个人基础信息和睡眠信息输出相应的问诊表，问诊表中包括若干待确认的症状项；判断模型，其用于根据问诊表中用户反馈的数据判断当前用户可能存在的体质健康问题；通过上述系统，基于电子可穿戴设备采集睡眠信息，并通过智能问诊模型获得相应的问诊表，问诊表中的待确认的症状项都是用户当前身体状态相关性比较高的选项，问题靶向性强，从而有效降低用户的数据输入量，而且降低判断模型的数据处理量，并提升诊断准确性。

技术领域

本发明涉及监控检测技术领域，尤其涉及一种基于睡眠监测的健康智能辅助诊断系统及方法。

背景技术

中医诊断学，是在中医基础理论指导下，研究如何诊察病情、辨别病证的基本理论、基本知识和基本技能的一门学科。中医诊断学主要包括诊法、诊病、辨证和病案四大部分，对病人进行检查，收集与病人健康有关资料的方法，传统中医包括望、闻、问、切四种诊法。传统中医的四种基本诊法虽然简单，但是对医师的基本技能要求较高，因此，现如今，随着机器学习技术的不断发展，人们将机器学习模型与中医诊断学结合，以辅助医师快速做出判断，这些机器学习模型有卷积神经网络、递归神经网络(RNN)以及fasttext等，为了提高准确性，不少学者将attention机制引入到相关的模型中来。

对于基于机器学习的诊断模型，其是通过海量的临床诊断数据进行训练，患者使用时，由于模型不清楚当前患者的基本身体状况，因此，会要求患者输入大量的症状项确认结果(也即：用户当前是否具备该症状)，这不但给用户带来数据输入的负担，而且由于数据收集的靶向性不强，还会造成诊断结果不够准确。

另外，基于目前学术研究，人的身体状态与睡眠状况息息相关，也即，通过对人的睡眠情况的分析，可在一定程度上了解各个脏腑的健康状态。

因此，可将睡眠监测与机器学习模型结合，以智能诊断模型的辅助诊断性能。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对性地收集用户当前身体状态数据以减轻用户的数据输入负担并有效提升诊断准确性地基于睡眠监测的健康智能辅助诊断系统及方法。

为了实现上述目的，本发明公开了一种基于睡眠监测的健康智能辅助诊断系统，其包括：

电子可穿戴设备，其用于采集用户在一连续时间段内的睡眠信息；

智能问诊模型，其基于深度学习框架构建，所述智能问诊模型用于根据用户的个人基础信息和所述睡眠信息输出相应的问诊表，所述问诊表中包括若干待确认的症状项；

判断模型，其用于根据所述问诊表中用户反馈的数据判断当前用户可能存在的体质健康问题。

较佳地，所述睡眠信息包括深度睡眠时段、浅度睡眠时段、清醒时段、打鼾时段、心率以及单位时长的清醒频率和打鼾频率。

较佳地，所述个人基础信息包括身高、体重、年龄、性别以及用户当前所在地的温度、湿度和天气情况。

较佳地，所述问诊表中，若干症状项相对于当前用户的出现概率以降序排列。

本发明还公开一种基于睡眠监测的健康智能辅助诊断方法，其包括：

创建基础数据库，所述基础数据库中包括若干条特征数据，每一特征数据包括睡眠信息及其相对应的一种或多种症状信息；

基于所述基础数据库和深度学习框架构建智能诊断模型；

通过电子可穿戴设备收集用于在一连续时间段内的睡眠信息；

通过所述智能诊断模型对所述睡眠信息和用户的个人基础信息进行处理，以输出相应的问诊表；