申请/专利权人：江西财经大学

申请日：2024-05-23

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118248337A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;A61B5/11;A61B5/00;G16H50/70;G16H80/00;G16H10/60;G06F18/213;G06F18/2431;G06F18/10

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于AI的老年人健康状况监测系统，涉及智能健康监测技术领域，包括有：活动监测模块、频率更新模块、健康状况分析模块和异常动态预警模块。本发明通过获取用户行为数据和生命体征数据，实时调整监测频率，并生成动态健康报表，给出健康状况评估结果和个性化健康建议；根据用户活动类别调整体征监测频率，避免了无谓的频繁监测，增强了计算效率；通过定期对活动类别监测频率库进行更新，使得体征监测频率与用户行为和生理需要紧密匹配，提高了健康状况监测的综合性能；通过利用AI分析得到个性化健康建议，引导用户改变健康管理行为，使用户注意健康管理，保障了用户的健康质量。

主权项：1.一种基于AI的老年人健康状况监测系统，其特征在于，包括：活动监测模块，用于每隔预设时间间隔f获取用户行为数据，得到待识别用户行为数据；基于待识别用户行为数据和用户活动分类模型，得到用户活动类别；根据用户活动类别在活动类别监测频率库中匹配对应的体征监测频率，得到实时体征监测频率；频率更新模块，用于每隔预设时间t对活动类别监测频率库进行更新操作；每隔设定时间t获取用户在历史设定时间t内的所有不同用户活动类别下对应的生命体征数据Hi，对生命体征数据Hi利用最小二乘法进行分析，得到更新标准生命体征数据Gi；利用更新标准生命体征数据Gi对活动类别监测频率迭代种群进行迭代更新，得到新的最优活动类别监测频率个体，根据新的最优活动类别监测频率个体对活动类别监测频率库进行更新操作；健康状况分析模块，用于部署动态健康评估模型，以实时体征监测频率采集用户生命体征数据，得到当前用户生命体征数据；基于当前用户生命体征数据和动态健康评估模型，得到动态健康报表；动态健康报表包括有用户健康状况评估结果、个性化健康建议和用户异常等级；用户异常等级包含有无异常、轻度异常、中度异常和重度异常；异常动态预警模块，用于基于用户异常等级执行对应操作，若用户异常等级为无异常则继续进行健康监测；若用户异常等级为轻度异常则基于个性化健康建议提示用户进行生活方式调整；若用户异常等级为中度异常则基于个性化健康建议提示用户进行医疗检查；若用户异常等级为重度异常则立即呼叫用户紧急联系人并自动获取当前位置信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西财经大学 一种基于AI的老年人健康状况监测系统

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