基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法与系统

本发明涉及医疗监测，尤其涉及一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法与系统。

背景技术：

1、老年慢性阻塞性肺疾病患者的肺康复研究是一个至关重要的健康领域，直接关系到老年人群的生活质量和疾病管理效果。随着人口老龄化的加剧，这类疾病的发病率逐年上升，特别是在远程康复模式下，如何帮助患者坚持运动并缓解症状困扰，成为医疗服务中不可忽视的重点课题。有效的康复不仅能改善患者的呼吸功能，还能减少急性加重的风险，对社会医疗资源的优化具有深远意义。

2、然而，当前针对这类患者运动行为的监测和干预方法仍存在明显不足。许多方案往往只关注患者运动后的结果反馈，忽略了运动过程中身体状态的实时变化和潜在风险。这种方式难以捕捉患者在运动中突然停止或回避的具体原因，也无法及时发现身体不适的早期信号，导致康复计划的调整缺乏针对性，患者可能因此对运动产生畏惧心理，影响长期参与的积极性。

3、更深层次的技术挑战在于，如何准确识别患者在运动中身体负荷的临界点，以及这种负荷与呼吸困难等症状之间的关联。身体负荷的临界点是指患者在运动时，身体可能因呼吸急促或氧气供应不足而无法继续的那个关键时刻。如果不能及时感知这一临界状态，就很难判断患者停止运动是出于身体限制还是心理恐惧。而这种临界点的识别又会进一步影响到对症状困扰的理解，因为症状如喘息或疲劳往往是患者回避运动的直接诱因，缺乏对这两者关系的精准把握，康复指导就容易流于表面。

4、因此，如何在远程环境下实时捕捉患者运动时的身体负荷临界点，并将其与症状困扰的发生机制联系起来，成为提升老年慢性阻塞性肺疾病患者康复效果的关键问题。这一问题具体体现在，当患者在家中进行远程指导的运动训练时，医护人员无法直观判断患者因呼吸困难而中断运动的准确时机，也难以根据这些中断行为调整训练强度或提供心理支持，亟需一种方法来填补这一空白。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，主要包括：

2、通过穿戴设备采集患者在远程康复期间的生理信号，包括心率、呼吸频率和氧饱和度数据，采用信号处理技术滤除噪声，得到清洁生理信号序列；

3、根据清洁生理信号序列提取时间域特征，如平均值和标准差，以及频率域特征，如功率谱密度，确定特征向量用于后续分析；

4、采用支持向量机算法对特征向量进行分类，若分类结果显示当前生理信号超出预设正常范围，则判断为潜在身体负荷增加，得到负荷状态标签；

5、通过负荷状态标签结合历史运动数据，计算负荷变化率，若变化率超过预设阈值，则确定临界点发生时刻，得到临界点时间戳；

6、获取临界点时间戳对应的症状日志数据，包括患者自报喘息和疲劳程度，通过随机森林算法分析日志与负荷的关联强度，确定症状困扰触发因素；

7、根据症状困扰触发因素更新远程康复模型参数，若模型参数调整后预测参与度下降，则生成干预指令序列，得到优化干预计划；

8、通过优化干预计划实时传输到患者设备，调整运动强度和时长，判断患者参与反馈数据是否改善，得到最终康复效果评估指标。

9、本发明提供了一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预系统，主要包括：

10、生理信号采集与处理模块，用于通过穿戴设备采集患者在远程康复期间的生理信号，包括心率、呼吸频率和氧饱和度数据，采用信号处理技术滤除噪声，得到清洁生理信号序列；

11、特征提取模块，用于根据清洁生理信号序列提取时间域特征，如平均值和标准差，以及频率域特征，如功率谱密度，确定特征向量用于后续分析；

12、负荷状态分类模块，用于采用支持向量机算法对特征向量进行分类，若分类结果显示当前生理信号超出预设正常范围，则判断为潜在身体负荷增加，得到负荷状态标签；

13、临界点确定模块，用于通过负荷状态标签结合历史运动数据，计算负荷变化率，若变化率超过预设阈值，则确定临界点发生时刻，得到临界点时间戳；

14、症状关联分析模块，用于获取临界点时间戳对应的症状日志数据，包括患者自报喘息和疲劳程度，通过随机森林算法分析日志与负荷的关联强度，确定症状困扰触发因素；

15、康复模型更新与干预生成模块，用于根据症状困扰触发因素更新远程康复模型参数，若模型参数调整后预测参与度下降，则生成干预指令序列，得到优化干预计划；

16、干预执行与效果评估模块，用于通过优化干预计划实时传输到患者设备，调整运动强度和时长，判断患者参与反馈数据是否改善，得到最终康复效果评估指标。

17、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

18、本发明公开了一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，针对远程康复中患者生理信号异常、负荷变化与症状困扰关联性难以精准判断的业务场景问题，通过多维度数据融合与智能算法解决患者康复过程中的潜在风险与个性化干预需求。本发明通过穿戴设备实时采集心率、呼吸频率和氧饱和度等生理信号，采用信号处理技术滤除噪声，提取时间域和频率域特征，利用支持向量机分类判断负荷状态，并结合历史运动数据计算负荷变化率，定位临界点时间戳，进而通过随机森林算法分析症状日志与负荷关联，确定触发因素，最终动态更新康复模型参数并生成优化干预计划，实时调整运动强度与时长，确保康复效果。本发明通过多算法协同与数据驱动，实现了从信号监测到个性化干预的全流程智能化管理，显著提升了远程康复的安全性与有效性。

1.一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述通过穿戴设备采集患者在远程康复期间的生理信号，包括心率、呼吸频率和氧饱和度数据，采用信号处理技术滤除噪声，得到清洁生理信号序列，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述根据清洁生理信号序列提取时间域特征，如平均值和标准差，以及频率域特征，如功率谱密度，确定特征向量用于后续分析，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述采用支持向量机算法对特征向量进行分类，若分类结果显示当前生理信号超出预设正常范围，则判断为潜在身体负荷增加，得到负荷状态标签，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述通过负荷状态标签结合历史运动数据，计算负荷变化率，若变化率超过预设阈值，则确定临界点发生时刻，得到临界点时间戳，包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述获取临界点时间戳对应的症状日志数据，包括患者自报喘息和疲劳程度，通过随机森林算法分析日志与负荷的关联强度，确定症状困扰触发因素，包括：

7.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述根据症状困扰触发因素更新远程康复模型参数，若模型参数调整后预测参与度下降，则生成干预指令序列，得到优化干预计划，包括：

8.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预方法，其特征在于，所述通过优化干预计划实时传输到患者设备，调整运动强度和时长，判断患者参与反馈数据是否改善，得到最终康复效果评估指标，包括：步骤一：从干预计划数据库中获取最新的优化方案数据，采用自动化传输技术，通过实时传输通道将方案内容发送至患者设备，确定传输过程的完整性；

9.一种基于智能穿戴设备的远程康复监测与干预系统，其特征在于，所述系统包括：