一种慢性支气管炎患者的护理方法及装置

技术领域

本发明涉及护理方法领域，尤其涉及一种慢性支气管炎患者的护理方法及装置。

背景技术

慢性支气管炎是指气管、支气管粘膜及其周围组织的慢性非特异性炎症。以反复咳嗽、咳痰、喘息为主要临床表现。患病率随年龄而增加。病情缓慢发展。病因及发病机制主要有：大气污染、吸烟、感染、过敏因素和机体本身的因素。对于慢性支气管炎的护理非常重要，通过为患者提供优质护理，防止患者疾病加深，出现呼吸困难等并发症。

本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

无法及时结合外界因素变换护理方法，护理条件及护理方法的确定不够准确。

发明内容

本申请实施例通过提供一种慢性支气管炎患者的护理方法及装置，解决了现有技术中无法及时结合外界因素变换护理方法，护理条件及护理方法的确定不够准确的技术问题。实现了在准确获取各影响因素实时数据的前提下，由机器学习模型准确输出护理等级，从而为患者提供有效、合理的护理方式的技术目的。

鉴于上述问题，本申请实施例提供一种慢性支气管炎患者的护理方法及装置。

第一方面，本申请提供了一种慢性支气管炎患者的护理方法，其中，所述方法应用于一智能穿戴设备，所述智能穿戴设备具有一温度传感器、湿度传感器和定位系统和一中央控制器，其中，所述温度传感器、湿度传感器和定位系统分别与所述中央控制器通讯连接，所述方法包括：根据所述定位系统获得第一用户的实时位置信息，所述第一用户为慢性支气管炎患者；获得所述第一用户的实时位置信息相对应的天气预报信息；通过所述温度传感器和湿度传感器获得所述第一用户的实时位置信息对应的实时温度信息和实时湿度信息；获得所述第一用户的身体状态信息；将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息输入第一机器学习模型，获得第一输出结果，所述第一输出结果包括第一护理等级；根据所述第一护理等级，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第一护理等级的护理；根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级；根据所述第二护理等级，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用户提醒所述第二用户需要进行第二护理等级的护理。

另一方面，本申请还提供了一种慢性支气管炎患者的护理装置，其中，所述装置包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于根据所述定位系统获得第一用户的实时位置信息，所述第一用户为慢性支气管炎患者；第二获得单元，所述第二获得单元用于获得所述第一用户的实时位置信息相对应的天气预报信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于通过所述温度传感器和湿度传感器获得所述第一用户的实时位置信息对应的实时温度信息和实时湿度信息；第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述第一用户的身体状态信息；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息输入第一机器学习模型，获得第一输出结果，所述第一输出结果包括第一护理等级；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述第一护理等级，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第一护理等级的护理；第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级；第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第二护理等级，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用户提醒所述第二用户需要进行第二护理等级的护理。

另一方面，本申请实施例还提供了一种慢性支气管炎患者的护理装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了通过实时获取用户所处环境的天气信息、实时温度、实时湿度，以及用户自身身体状态信息，并将上述信息输入至机器学习模型进行监督学习，从而由机器学习模型输出所述第一用户的适宜护理等级的方式，实现了在准确获取各影响因素实时数据的前提下，由机器学习模型准确输出护理等级，从而为患者提供有效、合理的护理方式的技术目的。

上述说明是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种慢性支气管炎患者的护理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种慢性支气管炎患者的护理装置的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第一输入单元15，第五获得单元16，第六获得单元17，第七获得单元18，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种慢性支气管炎患者的护理方法及装置，解决了现有技术中无法及时结合外界因素变换护理方法，护理条件及护理方法的确定不够准确的技术问题。实现了在准确获取各影响因素实时数据的前提下，由机器学习模型准确输出护理等级，从而为患者提供有效、合理的护理方式的技术目的。

下面，将参考附图详细的描述本申请的示例实施例，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

慢性支气管炎是指气管、支气管粘膜及其周围组织的慢性非特异性炎症。以反复咳嗽、咳痰、喘息为主要临床表现。患病率随年龄而增加。病情缓慢发展。病因及发病机制主要有：大气污染、吸烟、感染、过敏因素和机体本身的因素。对于慢性支气管炎的护理非常重要，通过为患者提供优质护理，防止患者疾病加深，出现呼吸困难等并发症。但现有技术中还存在着无法及时结合外界因素变换护理方法，护理条件及护理方法的确定不够准确的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请提供了一种慢性支气管炎患者的护理方法，其中，所述方法应用于一智能穿戴设备，所述智能穿戴设备具有一温度传感器、湿度传感器和定位系统和一中央控制器，其中，所述温度传感器、湿度传感器和定位系统分别与所述中央控制器通讯连接，所述方法包括：根据所述定位系统获得第一用户的实时位置信息，所述第一用户为慢性支气管炎患者；获得所述第一用户的实时位置信息相对应的天气预报信息；通过所述温度传感器和湿度传感器获得所述第一用户的实时位置信息对应的实时温度信息和实时湿度信息；获得所述第一用户的身体状态信息；将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息输入第一机器学习模型，获得第一输出结果，所述第一输出结果包括第一护理等级；根据所述第一护理等级，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第一护理等级的护理；根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级；根据所述第二护理等级，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用户提醒所述第二用户需要进行第二护理等级的护理。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

如图1所示，本申请实施例提供了一种慢性支气管炎患者的护理方法，其中，所述方法应用于一智能穿戴设备，所述智能穿戴设备具有一温度传感器、湿度传感器和定位系统和一中央控制器，其中，所述温度传感器、湿度传感器和定位系统分别与所述中央控制器通讯连接，所述方法包括：

步骤S100：根据所述定位系统获得第一用户的实时位置信息，所述第一用户为慢性支气管炎患者；

具体而言，所述第一用户为慢性支气管炎患者，通过随身佩戴的智能穿戴设备进行数据信息采集，从而实时掌握患者自身及周围环境的各项数据。由所述智能穿戴设备中的定位系统获得所述第一用户的实时位置信息，并将位置信息传输至中央控制器。

步骤S200：获得所述第一用户的实时位置信息相对应的天气预报信息；

具体而言，对于慢性支气管炎患者的护理要点之一是防止呼吸道感染，避免这些空气污染、粉尘，或者各种因素，再次影响支气管炎的发作。因此通过获得所述第一用户的实时位置信息之后，基于大数据算法，获得对应位置的天气预报信息，来判断患者此时所处环境中的主要护理障碍。举例而言，可依据天气预报中的气温来预防患者感染风寒；依据天气预报中的空气污染指数进行对应的呼吸道防护等。

步骤S300：通过所述温度传感器和湿度传感器获得所述第一用户的实时位置信息对应的实时温度信息和实时湿度信息；

具体而言，所述智能穿戴设备具有一温度传感器、湿度传感器，由所述温度传感器和所述湿度传感器实时获取所述第一用户所处位置的温度、湿度信息，并将所获得的信息传输至所述中央控制器。

步骤S400：获得所述第一用户的身体状态信息；

具体而言，所述第一用户的身体状态信息包括所述第一用户的呼吸道通畅情况、体温信息、机体活动能力等。慢性支气管炎患者的症状主要有：呼吸道分泌物增多、黏稠有关；体温过高与慢性支气管炎并发感染有关；活动无耐力，与日常活动时供氧不足、疲乏有关；知识缺乏；与缺乏慢性支气管炎防治知识有关。通过进一步获得所述第一用户的身体状态信息，有助于进一步掌握护理方向。

步骤S500：将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息输入第一机器学习模型，获得第一输出结果，所述第一输出结果包括第一护理等级；

具体而言，所述第一机器学习模型，所述第一机器学习模型能通过大量数据不断的学习，进而不断地修正模型，最终获得满意的经验来处理其他数据。通过将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息作为输入数据输入至所述第一机器学习模型，获得所述第一输出结果，所述第一机器学习模型通过监督学习使得所述第一护理等级更为准确。所述第一护理等级包括对所述第一用户进行护理的强度、方式。依据所述第一护理等级对所述第一用户实施更为精确、有效的护理方式。

步骤S600：根据所述第一护理等级，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第一护理等级的护理；

具体而言，在获得所述第一护理等级之后，由所述中央控制器获得所述第一提醒信息，通过给所述第一用户的移动设备发送所述第一提醒信息、或者将所述第一提醒信息在所述第一用户的智能穿戴设备的显示端进行显示等方式，将所述第一提醒信息发送至所述第一用户。

步骤S700：根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级；

步骤S800：根据所述第二护理等级，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用户提醒所述第二用户需要进行第二护理等级的护理。

具体而言，在获得所述第一护理等级之后，实时获取所述第一用户所处位置的天气预报信息，继而依据天气的实时变化对所述第一护理等级进行及时调整，从而获得所述第二护理等级，并将所述第二护理等级发送至所述第一用户。

进一步而言，本申请实施例步骤S700还包括：

步骤S701：获得预定天气跨度阈值；

步骤S702：判断所述天气预报信息和所述实时温度信息、所述实时湿度信息之间的天气跨度是否超出所述预定天气跨度阈值；

步骤S703：如果所述天气预报信息和所述实时温度信息、所述实时湿度信息之间的天气跨度超出所述预定天气跨度阈值，根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级。

具体而言，所述预定天气跨度阈值为依据慢性支气管炎患者的护理要求所确定的，在天气的温度、气候变化超过这一阈值时，需要进一步加强护理，达到使患者预防感染风寒、呼吸道感染的目的。通过天气预报获取一定时间阈值之内的天气变化情况，结合实时温度信息、实时湿度信息判断该时间阈值之内天气的变化情况，若天气跨度超过所述预定天气跨度阈值，则对所述第一护理等级进行调整，依据天气变化适当增强护理内容。

进一步而言，本申请实施例步骤S100还包括：

步骤S101：通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包含所述第一用户所述环境的图像信息；

步骤S102：根据所述第一图像信息，获得所述第一用户预定范围内的人流密集度信息；

步骤S103：判断所述人流密集度信息是否在预定人流密集度阈值之内；

步骤S104：如果所述人流密集度信息不在预定人流密集度阈值之内，获得第三提醒信息，所述第三提醒信息用于提醒所述第一用户进行防护。

具体而言，所述智能穿戴设备还具有一图像采集装置，通过所述图像采集装置对所述第一用户周围环境进行图像捕捉，基于图像识别技术，对所获得的所述第一图像信息进行人脸识别，分析人流量信息，从而对所述第一用户所处环境的人流量进行分析，若超过所述预定人流密集度阈值，则通过向所述第一用户发送第三提醒信息来提醒所述第一用户加强防护。

进一步而言，本申请实施例步骤S101还包括：

步骤S1011：根据所述第一图像信息，获得所述第一图像信息中的人物特征信息；

步骤S1012：将所述人物特征信息输入预定特征识别模型，判断所述第一图像信息中是否存在具有预定特征的人物信息；

步骤S1013：如果述第一图像信息中存在具有预定特征的人物信息，获得第四提醒信息，所述第四提醒信息用于提醒所述第一用户进行防护。

具体而言，基于人脸识别技术，对所述第一图像信息中的人脸信息进行特征提取，获得所述第一图像信息中的人物特征信息，所述预定特征识别模型为一机器学习模型，通过监督学习，对输入信息中的人脸特征进行分析比对，来判断所述第一图像信息中的人是否存在咳嗽、打喷嚏、佩戴口罩等特定特征，从而依据输出结果向所述第一用户发送提醒信息，进一步加强对所述第一用户的护理力度。

进一步而言，本申请实施例步骤S400还包括：

步骤S401：通过空气质量检测装置获得所述第一用户所处环境中的空气质量信息；

步骤S402：将所述空气质量信息和所述第一用户的身体状态信息输入第二机器学习模型，获得第二输出结果，所述第二输出结果包括第三护理等级；

步骤S403：根据所述第三护理等级，获得第五提醒信息，所述第五提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第三护理等级的护理。

具体而言，由所述空气质量检测装置对所述第一用户所处环境中的空气质量进行检测，并将检测结果信息发送至所述中央控制器，由所述中央控制器将所述空气质量信息和所述第一用户的身体状态信息输入所述第二机器学习模型进行数据处理，获得所述第一用户的身体状态在当前空气质量下最适宜的护理等级，通过监督学习的方式，使得所述第三护理等级的获取更为准确。

进一步而言，本申请实施例步骤S800还包括：

步骤S801：获得所述第一用户的工作属性信息和年龄信息；

步骤S802：根据所述工作属性信息和年龄信息获得所述第一用户的作息信息；

步骤S803：根据所述第一用户的作息信息，获得第一饮食计划；

步骤S804：根据所述第一饮食计划，对所述第一用户的饮食进行提醒。

具体而言，基于大数据信息处理技术，获得所述第一用户的工作信息和所述第一用户的年龄信息，通过分析所述第一用户的工作属性判断所述第一用户的工作时长，并依据所述第一用户的年龄进一步判断其生活规律，从而获得所述第一用户的作息时间，从而依据其作息时间为所述第一用户制定饮食计划。慢性支气管炎患者恶的饮食护理也很重要，饮食宜清淡，忌辛辣荤腥，应戒烟多茶，因为吸烟会引起呼吸道分泌物增加，反射性支气管痉挛，排痰困难，有利于病毒、细菌的生长繁殖，使支气管炎进一步恶化。茶叶中含有茶碱，能兴奋交感神经，使支气管扩张而减轻咳喘症状。故通过获得所述第一饮食计划，进一步加强了护理的有效性。

进一步而言，本申请实施例步骤S500还包括：

步骤S501：将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息作为输入数据输入所述第一机器学习模型，所述第一机器学习模型通过多组作为训练数据的输入数据训练获得，其中，所述多组作为训练数据的输入数据均包含所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息、实时湿度信息以及用于标识护理等级的标识信息；

步骤S502：获得所述第一机器学习模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一用户的第一护理等级。

具体而言，所述第一机器学习模型由多组训练数据训练获得，所述第一机器学习模型进行训练数据的过程本质上为监督学习的过程。所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息、实时湿度信息以及用于标识护理等级的标识信息；在获得所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息、实时湿度信息的情况下，所述神经网络模型会输出所述第一护理等级的标识信息，通过标识的所述第一护理等级来对机器学习模型输出的所述第一护理等级进行校验，如果输出的所述第一护理等级同标识的所述第一护理等级相一致，则本数据监督学习完成，则进行下一组数据监督学习；如果输出的所述第一护理等级同标识的所述第一护理等级不一致，则所述神经网络模型自身进行调整，直到所述神经网络模型达到预期的准确率后，进行下一组数据的监督学习。通过训练数据使所述神经网络模型自身不断地修正、优化，通过监督学习的过程来提高所述神经网络模型处理所述数据的准确性，进而获得准确的所述第一输出结果，即所述第一护理等级。

综上所述，本申请实施例所提供的一种慢性支气管炎患者的护理方法具有如下技术效果：

1、由于采用了通过实时获取用户所处环境的天气信息、实时温度、实时湿度，以及用户自身身体状态信息，并将上述信息输入至机器学习模型进行监督学习，从而由机器学习模型输出所述第一用户的适宜护理等级的方式，实现了在准确获取各影响因素实时数据的前提下，由机器学习模型准确输出护理等级，从而为患者提供有效、合理的护理方式的技术目的。

2、由于采用了将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息输入所述第一机器学习模型，获得所述第一输出结果的方式，基于训练模型能够不断学习、获取经验来处理数据的特点，使得所获得的所述第一护理等级更为准确。

基于与前述实施例中一种慢性支气管炎患者的护理方法同样发明构思，本发明还提供了一种慢性支气管炎患者的护理装置，如图2所示，所述装置包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于根据所述定位系统获得第一用户的实时位置信息，所述第一用户为慢性支气管炎患者；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得所述第一用户的实时位置信息相对应的天气预报信息；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于通过所述温度传感器和湿度传感器获得所述第一用户的实时位置信息对应的实时温度信息和实时湿度信息；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于获得所述第一用户的身体状态信息；

第一输入单元15，所述第一输入单元15用于将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息输入第一机器学习模型，获得第一输出结果，所述第一输出结果包括第一护理等级；

第五获得单元16，所述第五获得单元16用于根据所述第一护理等级，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第一护理等级的护理；

第六获得单元17，所述第六获得单元17用于根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级；

第七获得单元18，所述第七获得单元18用于根据所述第二护理等级，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用户提醒所述第二用户需要进行第二护理等级的护理。

进一步的，所述装置还包括：

第八获得单元，所述第八获得单元用于获得预定天气跨度阈值；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述天气预报信息和所述实时温度信息、所述实时湿度信息之间的天气跨度是否超出所述预定天气跨度阈值；

第九获得单元，所述第九获得单元用于如果所述天气预报信息和所述实时温度信息、所述实时湿度信息之间的天气跨度超出所述预定天气跨度阈值，根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级。

进一步的，所述装置还包括：

第十获得单元，所述第十获得单元用于通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息包含所述第一用户所述环境的图像信息；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述第一图像信息，获得所述第一用户预定范围内的人流密集度信息；

第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述人流密集度信息是否在预定人流密集度阈值之内；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于如果所述人流密集度信息不在预定人流密集度阈值之内，获得第三提醒信息，所述第三提醒信息用于提醒所述第一用户进行防护。

进一步的，所述装置还包括：

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一图像信息，获得所述第一图像信息中的人物特征信息；

第三判断单元，所述第三判断单元用于将所述人物特征信息输入预定特征识别模型，判断所述第一图像信息中是否存在具有预定特征的人物信息；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于如果述第一图像信息中存在具有预定特征的人物信息，获得第四提醒信息，所述第四提醒信息用于提醒所述第一用户进行防护。

进一步的，所述装置还包括：

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于通过空气质量检测装置获得所述第一用户所处环境中的空气质量信息；

第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述空气质量信息和所述第一用户的身体状态信息输入第二机器学习模型，获得第二输出结果，所述第二输出结果包括第三护理等级；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第三护理等级，获得第五提醒信息，所述第五提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第三护理等级的护理。

进一步的，所述装置还包括：

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于获得所述第一用户的工作属性信息和年龄信息；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述工作属性信息和年龄信息获得所述第一用户的作息信息；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述第一用户的作息信息，获得第一饮食计划；

第一提醒单元，所述第一提醒单元用于根据所述第一饮食计划，对所述第一用户的饮食进行提醒。

进一步的，所述装置还包括：

第三输入单元，所述第三输入单元用于将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息作为输入数据输入所述第一机器学习模型，所述第一机器学习模型通过多组作为训练数据的输入数据训练获得，其中，所述多组作为训练数据的输入数据均包含所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息、实时湿度信息以及用于标识护理等级的标识信息；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于获得所述第一机器学习模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一用户的第一护理等级。

前述图1实施例一中的一种慢性支气管炎患者的护理方法和具体实例同样适用于本实施例的一种慢性支气管炎患者的护理装置，通过前述对一种慢性支气管炎患者的护理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种慢性支气管炎患者的护理装置，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种慢性支气管炎患者的护理方法的发明构思，本发明还提供一种慢性支气管炎患者的护理装置，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种慢性支气管炎患者的护理方法的任一方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本申请提供了一种慢性支气管炎患者的护理方法，其中，所述方法应用于一智能穿戴设备，所述智能穿戴设备具有一温度传感器、湿度传感器和定位系统和一中央控制器，其中，所述温度传感器、湿度传感器和定位系统分别与所述中央控制器通讯连接，所述方法包括：根据所述定位系统获得第一用户的实时位置信息，所述第一用户为慢性支气管炎患者；获得所述第一用户的实时位置信息相对应的天气预报信息；通过所述温度传感器和湿度传感器获得所述第一用户的实时位置信息对应的实时温度信息和实时湿度信息；获得所述第一用户的身体状态信息；将所述第一用户的身体状态信息、所述实时温度信息和实时湿度信息输入第一机器学习模型，获得第一输出结果，所述第一输出结果包括第一护理等级；根据所述第一护理等级，获得第一提醒信息，所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户需要进行第一护理等级的护理；根据所述天气预报信息对所述第一护理等级进行调整，获得第二护理等级；根据所述第二护理等级，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息用户提醒所述第二用户需要进行第二护理等级的护理。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。