申请/专利权人：吉林大学

申请日：2024-05-14

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118197648A

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G06N20/00;G16H50/30;A61B5/0205;A61B5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开

摘要：本发明公开一种患者身体数据远程采集监测系统及方法，涉及数据采集监测技术领域。该方法包括：将获取的患者对象的身体数据的时间序列分别按照时间维度排列，然后进行数据增强以得到增广心率时序输入向量、增广血压时序输入向量和增广血糖时序输入向量；使用多模态嵌入分析架构对所述增广心率时序输入向量、所述增广血压时序输入向量和所述增广血糖时序输入向量进行基于特征嵌入的多模态融合分析以得到患者身体状态综合特征，确定是否发出健康预警。这样可以智能化地判断是否发出健康预警，从而及时反馈给医护人员或患者本人，使其能够及时采取相应的措施，保障患者的健康和安全，提高医疗服务的效率。

主权项：1.一种患者身体数据远程采集监测方法，其特征在于，包括：获取由可穿戴设备采集的患者对象的身体数据的时间序列，其中，所述身体数据包括心率值、血压值和血糖浓度值；将所述患者对象的身体数据的时间序列分别按照时间维度排列以得到心率时序输入向量、血压时序输入向量和血糖时序输入向量；对所述心率时序输入向量、所述血压时序输入向量和所述血糖时序输入向量进行数据增强以得到增广心率时序输入向量、增广血压时序输入向量和增广血糖时序输入向量；使用多模态嵌入分析架构对所述增广心率时序输入向量、所述增广血压时序输入向量和所述增广血糖时序输入向量进行基于特征嵌入的多模态融合分析以得到患者身体状态综合特征；基于所述患者身体状态综合特征，确定是否发出健康预警；其中，对所述心率时序输入向量、所述血压时序输入向量和所述血糖时序输入向量进行数据增强以得到增广心率时序输入向量、增广血压时序输入向量和增广血糖时序输入向量，包括：使用数据随机增广器对所述心率时序输入向量、所述血压时序输入向量和所述血糖时序输入向量进行处理以得到所述增广心率时序输入向量、所述增广血压时序输入向量和所述增广血糖时序输入向量；其中，使用数据随机增广器对所述心率时序输入向量、所述血压时序输入向量和所述血糖时序输入向量进行处理以得到所述增广心率时序输入向量、所述增广血压时序输入向量和所述增广血糖时序输入向量，包括：以如下数据随机增广公式对所述心率时序输入向量进行处理以得到所述增广心率时序输入向量；其中，所述数据随机增广公式为： ；其中，是所述心率时序输入向量中第个特征值，表示以2为底的对数函数值，是所述心率时序输入向量的均值，是所述心率时序输入向量的方差，是从高斯分布中随机采样得到的第个值，是所述增广心率时序输入向量中第个特征值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 患者身体数据远程采集监测系统及方法

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