【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療信息處理，具體為一種自動錄入的生命體征檢測方法及系統。
技術介紹
1、當前，醫療信息技術在健康管理領域的應用日益廣泛，特別是基于生命體征數據的監測與分析已成為疾病早期預警和健康管理的重要手段。然而，傳統方法主要存在以下技術缺陷。
2、生命體征數據的采集通常依賴于單一設備或單一特征，如僅監測心率或血壓，缺乏多模態數據的同步采集與融合能力，導致對健康狀態的綜合評估存在片面性和滯后性；其次，采集到的數據在傳輸和存儲過程中往往缺乏統一的加密與動態更新機制，使得用戶的敏感健康數據面臨隱私泄露的風險，同時，數據版本更新不及時會影響后續分析的準確性和實用性；此外，傳統的健康風險評估方法通常采用單一維度特征的靜態閾值判斷，難以結合時間序列數據進行趨勢預測，也無法挖掘多特征間的復雜關聯性，從而導致健康管理建議的針對性不足；最后，健康管理系統與用戶之間的交互功能較為單一，缺乏動態反饋機制，用戶無法基于實時數據更新獲取個性化的健康管理建議，嚴重制約了系統的智能化程度和用戶體驗的提升。
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：如何在醫療信息處理過程中實現生命體征數據的多模態采集與融合，保障數據傳輸與存儲的隱私性與完整性，并通過智能分析方法提高健康風險評估的精準性，生成個性化的健康管理建議，同時實現動態反饋和可視化展示，滿足醫療信息技術在健康管理中的實時性和智能化需求。
3、為解決上述技術問題，本專
4、通過傳感器采集目標個體的生命體征數據，進行同步處理；
5、對采集的數據進行數據清洗與多通道數據融合，形成完整的生命體征數據集；
6、將生命特征數據集進行加密后上傳至醫療信息系統，完成數據分類存儲和更新；
7、對分類存儲的數據進行特征提取與分析，利用分類模型和回歸模型對特征集進行分析生成健康風險預測結果；
8、根據預測結果生成健康管理建議，并通過動態反饋機制完成數據的展示與傳遞。
9、作為本專利技術所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法的一種優選方案，其中：所述通過傳感器采集目標個體的生命體征數據包括，
10、對心率、血壓、體溫和血氧數據進行多通道采樣，在每個采樣周期內，為采樣數據附加時間戳，并將不同傳感器的時間基準對齊；
11、采樣完成后，對每通道數據分別計算數據段的均值與標準差，判斷數據波動是否在設定范圍內；
12、若波動超出范圍，對相應數據進行重采樣操作，將重采樣數據與原始數據按時間順序拼接，形成多通道原始數據集。
13、作為本專利技術所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法的一種優選方案，其中：所述對采集的數據進行數據清洗與多通道數據融合，形成完整的生命體征數據集包括，
14、將從多個傳感器采集的心率、血壓、體溫和血氧數據按時間戳排列，檢查每個時間點是否完整記錄了心率、血壓、體溫和血氧四種數據，若某個時間點缺少任意一種數據，則剔除該時間點的所有數據；
15、計算每個時間點的心率值與下一個時間點心率值的差值，通過依次計算所有時間點，得到一個心率變化的序列，針對任意一個時間點，選取前若干個時間點之間的心率變化差值進行絕對值取平均，形成心率短期變化率；
16、計算每個時間點血壓數據的收縮壓和舒張壓的差值得到脈壓，通過依次計算所有時間點，得到每個時間點的平均動脈壓；
17、使用滑動窗口法對體溫數據進行平滑處理，提取體溫趨勢；
18、計算每個時間點的血氧值與局部均值的偏差范圍，形成血氧波動范圍序列；
19、選取心率、血壓、體溫和血氧中的任意兩種數據，在設定的時間段內比較其變化方向，計算變化方向一致的時間點比例；當比例達到預設閾值時判定為同步，生成相關性標簽，對所有兩兩組合的通道進行同步性判定，生成同步性矩陣；
20、當比例低于預設閾值時，判定為不同步，則對當前時間段內的數據進行標記進行剔除或者進行重采樣操作；
21、將心率短期變化率、脈壓、平均動脈壓、體溫趨勢、血氧波動范圍序列及通道間的同步性標簽整合到一個多模態特征矩陣中，矩陣的每一行表示一個時間點的所有特征值。
22、作為本專利技術所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法的一種優選方案，其中：所述將生命特征數據集進行加密后上傳至醫療信息系統，完成數據分類存儲和更新包括，
23、將生成的特征集按照預設的時間段劃分為若干個數據塊，每個數據塊包含當前時間段內所有的特征值以及對應的元數據；
24、所述元數據包括數據塊的時間戳、來源設備編號和數據類型；
25、針對每個數據塊，生成一個唯一的對稱加密密鑰，使用生成的密鑰對數據塊進行加密，形成初步加密的數據集，形成第一加密特征數據集，使用接收方的公鑰對對稱加密密鑰進行加密形成第二加密特征數據集，使用接收方的公鑰對元數據進行加密形成第三加密特征數據集；
26、對第一加密特征數據集中的每個數據塊通過哈希算法計算生成校驗碼，進行上傳至醫療信息系統；
27、上傳完成后，接收方對接收到的第一加密特征數據集重新計算校驗碼，與上傳前的校驗碼比對，若校驗碼不一致，則自動觸發數據重傳機制，僅對受損數據塊重新上傳；
28、接收方使用私鑰解密第二加密特征數據集，恢復對稱加密密鑰，使用私鑰解密第三加密特征數據集恢復元數據，使用解密得到的對稱加密密鑰，對第一加密特征數據集行解密，得到原始特征值和元數據；
29、根據解密得到原始特征值和元數據，進行分類存儲至對應的數據庫分區；
30、每條存儲記錄中附加時間戳、設備編號和同步性標簽，形成索引；
31、在數據庫中，設定動態更新規則，當新上傳的數據包含相同時間段的特征值時，自動替換舊數據，替換的舊數據作為歷史版本存儲，當上傳的新數據達到設定閾值大小時或覆蓋新時間段時，自動觸發更新機制，將最新數據同步到數據庫中。
32、作為本專利技術所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法的一種優選方案，其中：所述對分類存儲的數據進行特征提取與分析，利用分類模型和回歸模型對特征集進行分析生成健康風險預測結果包括，
33、從醫療信息系統分類存儲的數據庫中提取目標用戶指定時間段內的所有特征記錄，并對不同時間段的矩陣數據按時間戳進行對齊，形成連續時間序列特征集；
34、基于所提取的時間序列特征集進行優化處理，使用皮爾遜相關系數法計算特征間的相關性，設定相關性判定標準，包括顯著相關性、弱相關性以及無顯著相關性；
35、將相關性結合解密后生成的同步性標簽，對特征間進行生理邏輯一致性分析；
36、對于顯著相關性特征對，標記為邏輯一致性良好并保留，對于弱相關性特征對，結合特征的生理意義和同步性標簽進一步驗證其邏輯合理性，并根據具體分析需求選擇性本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述通過傳感器采集目標個體的生命體征數據包括，
3.如權利要求2所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述對采集的數據進行數據清洗與多通道數據融合，形成完整的生命體征數據集包括，
4.如權利要求3所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述將生命特征數據集進行加密后上傳至醫療信息系統，完成數據分類存儲和更新包括，
5.如權利要求4所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述對分類存儲的數據進行特征提取與分析，利用分類模型和回歸模型對特征集進行分析生成健康風險預測結果包括，
6.如權利要求5所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述對分類存儲的數據進行特征提取與分析，利用分類模型和回歸模型對特征集進行分析生成健康風險預測結果還包括，
7.如權利要求6所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述根據預測結果生成健康管理建議，并通過動態反饋機
8.一種采用如權利要求1至7任一所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法的系統，其特征在于：包括數據采集與同步處理模塊、數據處理與存儲模塊、健康風險分析與預測模塊、動態反饋與可視化展示模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述一種自動錄入的生命體征檢測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述通過傳感器采集目標個體的生命體征數據包括，
3.如權利要求2所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述對采集的數據進行數據清洗與多通道數據融合，形成完整的生命體征數據集包括，
4.如權利要求3所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述將生命特征數據集進行加密后上傳至醫療信息系統，完成數據分類存儲和更新包括，
5.如權利要求4所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述對分類存儲的數據進行特征提取與分析，利用分類模型和回歸模型對特征集進行分析生成健康風險預測結果包括，
6.如權利要求5所述的一種自動錄入的生命體征檢測方法，其特征在于：所述對分類存儲的數據進行特征提取與分析...
【專利技術屬性】
技術研發人員：龐珩，郭名泉，王成鋒，金偉彬，孫英豪，丁娟，沈昂，
申請(專利權)人：新瑞數城技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。