一种医疗可穿戴设备控制方法和系统

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种医疗可穿戴设备控制方法和系统。

背景技术

随着数字化健康的不断发展，使用医疗可穿戴设备检测人体健康数据越来越普及，应用于多种场景，如智慧养老中的自动化看护，病房的智慧医疗监测等等。

然而，为了佩戴舒适性和便捷性，可穿戴设备的电池容量通常比较小，而保持通信状态需要打开通信模块并上传数据，这是可穿戴设备耗电量占比较大的部分。此外，老人的生理体征各不相同，基础疾病也不相同，需要对不同的个体状态设置不同的监测水平和监测方式，并且需要在监测可能出现异常时，及时更换可穿戴设备的信息上报方式，保护被看护对象的安全。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷，本发明提供一种医疗可穿戴设备控制方法，所述方法包括以下步骤：

医疗可穿戴设备在第一工作模式下，当检测到异常健康数据时，向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据；

所述智能终端接收并对所述异常健康数据进行数据处理后生成完备健康数据，将所述完备健康数据发送至服务器；

所述服务器基于所述完备健康数据确定是否反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示；

所述服务器确定反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示，向智能终端反馈所述医疗可穿戴设备的不同工作模式进入指示以及工作持续时间；

所述医疗可穿戴设备根据智能终端发送的不同工作模式进入指示以及工作持续时间切换健康数据上报模式。

其中，所述医疗可穿戴设备在第一工作模式下上报，当检测到异常健康数据时，向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据，包括：

医疗可穿戴设备中存储各项健康数据的正常阈值，当出现健康数据超出正常阈值的异常情形时，对异常健康数据进行上报；

其中，所述各项健康数据的正常阈值与所述医疗可穿戴设备的佩戴者相关。

其中，所述智能终端接收并对所述异常健康数据进行数据处理后生成完备健康数据，包括：

所述智能终端中的账号与医疗可穿戴设备绑定，所述智能终端中存储佩戴人员各项健康数据的平均值；

所述智能终端与所述医疗可穿戴设备配对，通过近距离通信接收异常健康数据，确定异常健康数据的属性，根据所述异常健康数据的属性将所述异常健康数据的数值写入完备健康数据的对应字段，并在完备健康数据的其他字段中写入对应属性的健康数据平均值；

所述完备健康数据还包括用户账号信息；

所述智能终端将填写完整的完备健康数据发送至服务器。

其中，所述服务器基于所述完备健康数据确定突发疾病类型和突发概率；

所述服务器根据所述突发疾病类型确定医疗可穿戴设备的工作模式；

所述服务器根据所述突发概率确定工作持续时间。

其中，所述服务器基于所述完备健康数据确定突发疾病类型，包括：

所述服务器接收完备健康数据，获取其中的用户账户信息，根据用户账户信息在服务器对应存储区中调取用户疾病模型；

所述用户疾病模型包括至少一个用户基础病模型以及全状态模型；

所述至少一个用户基础病模型为根据所述用户历史健康数据训练得到的；

所述用户基础病模型为针对用户单项基础病生成的模型；

所述全状态模型为根据所有用户历史健康数据，或部分用户历史健康数据，或所述用户历史健康数据生成的反映用户生理状态的模型。

其中，根据所有用户历史健康数据，或部分用户历史健康数据，或所述用户历史健康数据生成全状态模型包括以下之一：

根据所有用户历史健康数据生成全状态模型；

根据与用户基础病类型相同的用户的历史健康数据生成全状态模型；

根据所述用户的历史健康数据生成全状态模型；

根据所述用户历史健康数据训练得到所述至少一个用户基础病模型包括：

当所述用户注册时间小于注册时间阈值时，根据用户历史健康数据训练得到至少一个线性拟合模型作为至少一个用户基础病模型；

当所述用户注册时间大于或等于注册时间阈值时，根据用户历史健康数据训练得到至少一个神经网络作为至少一个用户基础病模型。

其中，所述全状态模型为深度神经网络模型，训练阶段中，对预先打标的用户历史健康数据作为训练数据生成全状态模型；在线阶段中，将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，根据输入结果判定为正常，部分状态异常，或全状态异常；

当输出结果判定为全状态异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第三工作模式；

当输入结果判定为部分状态异常或正常时，将所述完备健康数据输入到所述至少一个用户基础病模型：

当所述至少一个用户基础病模型输出结果判定为异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第二工作模式；

当所述至少一个用户基础病模型输出结果全部判定为正常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第一工作模式。

其中，所述第一工作模式为异常上报模式，所述医疗可穿戴设备在异常上报模式下只当检测到异常健康数据时向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据；

所述第二工作模式为低功耗监测模式，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为低功耗监测模式后，根据输出结果为异常的至少一个用户基础病模型确定对应的需要持续监测的健康数据的属性信息，将低功耗监测模式进入指示反馈至智能终端，所述低功耗监测模式进入指示包括所述需要持续监测的健康数据的属性信息，所述智能终端将携带有所述需要持续监测的健康数据的属性信息的低功耗监测模式进入指示发送给所述医疗可穿戴设备，所述医疗可穿戴设备在接收到所述低功耗监测模式进入指示后，周期性地向智能终端上报所述需要持续监测的健康数据；

所述第三工作模式为全功耗检测模式，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为全功耗监测模式后，将全功耗监测模式进入指示反馈至智能终端，所述智能终端将所述全功耗监测模式进入指示发送给所述医疗可穿戴设备，所述医疗可穿戴设备在接收到所述全功耗监测模式进入指示后，周期性地向智能终端上报检测到的全部健康数据。

其中，所述服务器基于所述完备健康数据确定突发概率，以及根据所述突发概率确定工作持续时间，包括：

将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，当输出结果判定为全状态异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备在第三工作模式的工作持续时间Duration

0

其中，Tssd

Ast为将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入得到输出分类结果为全状态异常对应的似然度；

range

将所述Duration

将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，当输出结果判定为部分状态异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备在第二工作模式的工作持续时间Duration

0

其中，Tssd

Bst为将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入得到输出分类结果为部分状态异常对应的似然度；

range

当全状态模型的输出结果判定为部分状态异常时，且当所述至少一个用户基础病模型输出结果判定为异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第二工作模式，将所述Duration

将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，当输出结果判定为正常，且当所述至少一个用户基础病模型输出结果全部判定为正常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第一工作模式，所述服务器不反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示。

本发明还提出了一种基于上述方法的医疗可穿戴设备控制系统，其特征在于：所述系统包括医疗可穿戴设备、智能终端、以及服务器；

所述医疗可穿戴设备，用于在第一工作模式下，当检测到异常健康数据时，向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据；

所述智能终端，用于接收并对所述异常健康数据进行数据处理后生成完备健康数据，将所述完备健康数据发送至服务器；

所述服务器，用于接收并基于所述完备健康数据确定是否反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示；还确定反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示，向智能终端反馈所述医疗可穿戴设备的不同工作模式进入指示以及工作持续时间；

所述医疗可穿戴设备，还用于根据智能终端发送的不同工作模式进入指示以及工作持续时间切换健康数据上报模式。

与现有技术相比，通过本发明的方法使得医疗可穿戴设备通过多种模式上报数据，通过减少上报数据的次数和数据量实现节省医疗可穿戴设备耗电量的效果。通过多个判断模型组合实现准确判断，以及通过针对个体生成模式切换的模型保证对于不同个体进行监测模式切换的可靠性的同时减小可穿戴设备的功耗。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：

图1是示出根据本发明实施例的一种医疗可穿戴设备控制方法的流程图；

图2是示出根据本发明实施例的一种医疗可穿戴设备控制系统的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述……，但这些……不应限于这些术语。这些术语仅用来将……区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一……也可以被称为第二……，类似地，第二……也可以被称为第一……。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。

下面结合附图详细说明本发明的可选实施例。

实施例一、

如图1所示，本发明一种医疗可穿戴设备控制方法，所述方法包括以下步骤：

医疗可穿戴设备在第一工作模式下，当检测到异常健康数据时，向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据；

所述智能终端接收并对所述异常健康数据进行数据处理后生成完备健康数据，将所述完备健康数据发送至服务器；

所述服务器基于所述完备健康数据确定是否反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示；

所述服务器确定反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示，向智能终端反馈所述医疗可穿戴设备的不同工作模式进入指示以及工作持续时间；

所述医疗可穿戴设备根据智能终端发送的不同工作模式进入指示以及工作持续时间切换健康数据上报模式。

在某一实施例中，所述医疗可穿戴设备在第一工作模式下上报，当检测到异常健康数据时，向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据，包括：

医疗可穿戴设备中存储各项健康数据的正常阈值，当出现健康数据超出正常阈值的异常情形时，对异常健康数据进行上报；

其中，所述各项健康数据的正常阈值与所述医疗可穿戴设备的佩戴者相关。

在某一实施例中，所述智能终端接收并对所述异常健康数据进行数据处理后生成完备健康数据，包括：

所述智能终端中的账号与医疗可穿戴设备绑定，所述智能终端中存储佩戴人员各项健康数据的平均值；

所述智能终端与所述医疗可穿戴设备配对，通过近距离通信接收异常健康数据，确定异常健康数据的属性，根据所述异常健康数据的属性将所述异常健康数据的数值写入完备健康数据的对应字段，并在完备健康数据的其他字段中写入对应属性的健康数据平均值；

所述完备健康数据还包括用户账号信息；

所述智能终端将填写完整的完备健康数据发送至服务器。

在某一实施例中，所述服务器基于所述完备健康数据确定突发疾病类型和突发概率；

所述服务器根据所述突发疾病类型确定医疗可穿戴设备的工作模式；

所述服务器根据所述突发概率确定工作持续时间。

在某一实施例中，所述服务器基于所述完备健康数据确定突发疾病类型，包括：

所述服务器接收完备健康数据，获取其中的用户账户信息，根据用户账户信息在服务器对应存储区中调取用户疾病模型；

所述用户疾病模型包括至少一个用户基础病模型以及全状态模型；

所述至少一个用户基础病模型为根据所述用户历史健康数据训练得到的；

所述用户基础病模型为针对用户单项基础病生成的模型；

所述全状态模型为根据所有用户历史健康数据，或部分用户历史健康数据，或所述用户历史健康数据生成的反映用户生理状态的模型。

在某一实施例中，根据所有用户历史健康数据，或部分用户历史健康数据，或所述用户历史健康数据生成全状态模型包括以下之一：

根据所有用户历史健康数据生成全状态模型；

根据与用户基础病类型相同的用户的历史健康数据生成全状态模型；

根据所述用户的历史健康数据生成全状态模型；

根据所述用户历史健康数据训练得到所述至少一个用户基础病模型包括：

当所述用户注册时间小于注册时间阈值时，根据用户历史健康数据训练得到至少一个线性拟合模型作为至少一个用户基础病模型；

当所述用户注册时间大于或等于注册时间阈值时，根据用户历史健康数据训练得到至少一个神经网络作为至少一个用户基础病模型。

在某一实施例中，所述全状态模型为深度神经网络模型，训练阶段中，对预先打标的用户历史健康数据作为训练数据生成全状态模型；在线阶段中，将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，根据输入结果判定为正常，部分状态异常，或全状态异常；

当输出结果判定为全状态异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第三工作模式；

当输入结果判定为部分状态异常或正常时，将所述完备健康数据输入到所述至少一个用户基础病模型：

当所述至少一个用户基础病模型输出结果判定为异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第二工作模式；

当所述至少一个用户基础病模型输出结果全部判定为正常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第一工作模式。

在某一实施例中，所述第一工作模式为异常上报模式，所述医疗可穿戴设备在异常上报模式下只当检测到异常健康数据时向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据；

所述第二工作模式为低功耗监测模式，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为低功耗监测模式后，根据输出结果为异常的至少一个用户基础病模型确定对应的需要持续监测的健康数据的属性信息，将低功耗监测模式进入指示反馈至智能终端，所述低功耗监测模式进入指示包括所述需要持续监测的健康数据的属性信息，所述智能终端将携带有所述需要持续监测的健康数据的属性信息的低功耗监测模式进入指示发送给所述医疗可穿戴设备，所述医疗可穿戴设备在接收到所述低功耗监测模式进入指示后，周期性地向智能终端上报所述需要持续监测的健康数据；

所述第三工作模式为全功耗检测模式，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为全功耗监测模式后，将全功耗监测模式进入指示反馈至智能终端，所述智能终端将所述全功耗监测模式进入指示发送给所述医疗可穿戴设备，所述医疗可穿戴设备在接收到所述全功耗监测模式进入指示后，周期性地向智能终端上报检测到的全部健康数据。

在某一实施例中，所述服务器基于所述完备健康数据确定突发概率，以及根据所述突发概率确定工作持续时间，包括：

将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，当输出结果判定为全状态异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备在第三工作模式的工作持续时间Duration

0

其中，Tssd

Ast为将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入得到输出分类结果为全状态异常对应的似然度；

range

将所述Duration

将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，当输出结果判定为部分状态异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备在第二工作模式的工作持续时间Duration

0

其中，Tssd

Bst为将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入得到输出分类结果为部分状态异常对应的似然度；

range

当全状态模型的输出结果判定为部分状态异常时，且当所述至少一个用户基础病模型输出结果判定为异常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第二工作模式，将所述Duration

将所述完备健康数据作为所述全状态模型的输入，当输出结果判定为正常，且当所述至少一个用户基础病模型输出结果全部判定为正常时，所述服务器确定所述医疗可穿戴设备的工作模式为第一工作模式，所述服务器不反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示。

其中，baseline

其中，range

其中，Tssd

通过本发明的方法使得医疗可穿戴设备通过多种模式上报数据，通过减少上报数据的次数和数据量实现节省医疗可穿戴设备耗电量的效果。通过多个判断模型组合实现准确判断，以及通过针对个体生成模式切换的模型保证对于不同个体进行监测模式切换的可靠性的同时减小可穿戴设备的功耗。

实施例二

本发明还公开了一种基于上述方法的医疗可穿戴设备控制系统，其特征在于：所述系统包括医疗可穿戴设备、智能终端、以及服务器；

所述医疗可穿戴设备，用于在第一工作模式下，当检测到异常健康数据时，向智能终端上报可穿戴数据的异常健康数据；

所述智能终端，用于接收并对所述异常健康数据进行数据处理后生成完备健康数据，将所述完备健康数据发送至服务器；

所述服务器，用于接收并基于所述完备健康数据确定是否反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示；还确定反馈切换所述医疗可穿戴设备的工作模式的指示，向智能终端反馈所述医疗可穿戴设备的不同工作模式进入指示以及工作持续时间；

所述医疗可穿戴设备，还用于根据智能终端发送的不同工作模式进入指示以及工作持续时间切换健康数据上报模式。

通过本发明的方法使得医疗可穿戴设备通过多种模式上报数据，通过减少上报数据的次数和数据量实现节省医疗可穿戴设备耗电量的效果。通过多个判断模型组合实现准确判断，以及通过针对个体生成模式切换的模型保证对于不同个体进行监测模式切换的可靠性的同时减小可穿戴设备的功耗。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

以上介绍了本发明的较佳实施方式，旨在使得本发明的精神更加清楚和便于理解，并不是为了限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的修改、替换、改进，均应包含在本发明所附的权利要求概括的保护范围之内。