高血压患者健康管理系统的制作方法

1.本发明涉及领域，具体为高血压患者健康管理系统。


背景技术：

2.高血压（hypertension）是指以体循环动脉血压（收缩压和/或舒张压）增高为主要特征（收缩压≥140毫米汞柱，舒张压≥90毫米汞柱），可伴有心、脑、肾等器官的功能或器质性损害的临床综合征。高血压是最常见的慢性病，也是心脑血管病最主要的危险因素。正常人的血压随内外环境变化在一定范围内波动。
3.高血压的治疗以药物治疗为主，由于高血压患病群体以中老年为主，特别是老年人，由于工作忙碌、记忆力衰退等因素，常常忘记按时服药或因忘记已经服药而过量服药，因此提醒高血压患者按时服药，同时避免高血压患者重复服药成为高血压治疗的关键，相关的高血压患者健康管理系统营运而生，例如，中国发明专利cn202111115098.1提出了一种高血压患者健康管理系统能够根据高血压患者的血压测量时间控制用户下一餐的植物油摄入量；又例如中国发明专利申请cn201710213920.5提供了一种血压预测的方法及装置，根据训练后的神经网络，对人体的血压数据进行预测，有利于疾病的预防和健康管理。
4.近年来，人们对心血管病多重危险因素的作用以及心、脑、肾靶器官保护的认识不断深入，高血压的诊断标准也在不断调整，目前认为同一血压水平的患者发生心血管病的危险不同，因此有了血压分层的概念，即发生心血管病危险度不同的患者，适宜血压水平应有不同。
5.现有的高血压患者健康管理系统，侧重于提醒功能，缺乏对于环境数据的采集，如气温、光照、噪音等都会对高血压患者带来影响；同时现有的高血压患者健康管理系统往往仅在对患者的实时血压进行监测，缺乏对于如患者身高、体重、心率、体温、运动状况的监测，也忽视了患者的家族病史以及自身病史对于血压的关注，因为无法实现对于患者血压的智能化预测，难以给出科学的用药建议，同时，也无法给出科学合理的用药种类和药量，延误或加重病情的发展。
6.

技术实现要素：

7.针对现有技术中的不足，本发明提出一种智能化的高血压患者健康管理系统，通过全方位的信息收集，实现高血压患者血压的智能化监测和预测，给出科学的用药建议。
8.为此本发明提出的技术方案是：一种高血压患者健康管理系统，所述高血压患者健康管理系统包括：温度检测单元，用于检测环境温度和体温；血压检测单元，用于检测血压和心率，所述血压包括脉动血压和舒张血压；运动检测单元，用于检测运动速度；输入单元，用于接收用户的输入；输出单元，用于对外界输出信息；通信单元，用于与外界通信；存储单元，用于存储内部数据，所述内部存储数据包括基础生理数据、药物数据，所述基础生理数据包括患者身高、体重、年龄、病型、病史，所述药物数据包括多种药物不同剂量下的血
药浓度曲线；分析处理单元，与所述温度监测单元、血压检测单元、运动检测单元、输入单元、输出单元、通信单元、存储单元连接，用于监测高血压患者的实时血压，以及计算高血压患者的用药种类和对应药量。
9.进一步地，所述高血压患者健康管理系统按照如下的步骤计算高血压患者的药物种类和对应的药量：s101:生成餐间血压预测曲线；s102:将所述的餐间血压预测曲线离散化，生成餐间血压预测数组；s103:减去目标血压，生成相对餐间血压预测数组；s104:归一化相对餐间血压预测数组，生成相对餐间血压预测标准数组；s201:调用存储单元内某种药物在某一剂量下的血药浓度曲线；s202:对上述血药浓度曲线离散化，生成餐间血药浓度数组；s203:归一化餐间血药浓度数组，生成餐间降压标准数组；s301:计算标准差值数组，并计算其期望值和标准差；s302:判断期望值是否收敛；若否，则更换药量，重复从s201步骤执行；s303：判断标准差是否收敛；若否，则更换药物种类，重复从s201步骤执行。
10.本发明的有益效果为：1、本发明通过采集血压、心率、运动状态、生理数据的采集，实现血压的精确预测。
11.2、本发明通过血压预测曲线与血药浓度曲线的离散与迭代对比，计算得到更佳合适的药物种类和药量。
附图说明
12.图1是现有技术中的智能手环的示意图。
13.图2是本发明一个实施例中的高血压患者健康管理系统示意图。
14.图3是人体血压曲线。
15.图4是人体服药后的血药浓度曲线。
16.图5是本发明一个实施例中的高血压患者健康管理系统的工作流程图。
17.图中：1、表带；2、表体。
具体实施方式
18.为使本发明的技术方案和有益效果更加清楚，下面对本发明的实施方式做进一步的详细解释。
19.高血压为一种中老年人的常见疾病，有原发性的高血压，也有继发性的高血压患者，高血压危害极大，因此及时服药对于高血压患者极为重要。但是，由于老年人记忆力衰退、工作忙碌等原因，导致有些人忘记服药，或者服药后忘记已经服药而过量服药，都会给高血压患者带来生命危险。现有的高血压健康管理系统，能够在监测高血压患者的实时血压的同时提醒高血压患者及时服药。但是影响人体血压的因素有很多，现有的高血压患者健康管理系统往往忽视了如身高、体重、运动状态等因素对人体血压的影响，不能告知患者应该服用那些药物以及服用该药物的药量才能满足血压控制的要求。
20.随着人工智能技术的发展，基于深度学习的高血压患者血压预测模型。通过采集
高血压患者的实时血压、体温、心率、运动状态等因素，并结合环境因素如温度、光照等，以及高血压患者的生理参数，将上述参数标准化、归一化处理后为一个数组，输入基于深度学习的高血压患者血压预测模型，能够较为准确的预测高血压患者一定时间内的血压变化情况。
21.图1是现有技术中的智能手环的示意图。近年来，随着信息技术的快速发展，以智能手环为代表穿戴式智能设备快速发展。通过智能手环，用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠、部分还有饮食等实时数据，并将这些数据与手机、平等同步，起到通过数据指导健康生活的作用。智能手环具有表带1和表体2，表带1用于将表体2固定在手腕上，表体2内具有多种测量传感器，以及显示模块，用于显示相关的数据。
22.本发明旨在提供一种高血压患者健康管理系统，该系统的硬件形式可以通过类似智能手环、运动指环的方式实施，应用人工智能技术，对高血压患者的餐间血压进行预测，并与存储的药物血药浓度曲线进行拟合，得到满足要去的药品及其剂量。参照图2所示，所述高血压患者健康管理系统包括：温度检测单元，用于检测环境温度和体温，高血压患者的体温以及环境温度是影响血压的重要因素，例如低温环境能够导致人体体表的血管收缩，从而导致血压升高，而人体体温的升高往往伴随着剧烈运动、炎热等因素，上述因素都会导致对人体的血压产生影响，因此体温和环境温度是监测高血压患者血压的重要因素。本发明中的所述的温度检测单元可以通过温度传感器的方式实施，也可以通过红外测温等方式实施。
23.血压检测单元，用于检测血压和心率，所述血压包括脉动血压和舒张血压；在本技术中，所述的血压检测单元，可以通过压力传感器的方式实施，压力传感器设于表带内表面上，紧贴高血压患者的手腕桡骨动脉的表皮，通过使用带有弹性的表带，或者至少部分具有弹性的表带，使得压力传感器能够以一定的压力紧贴在桡动脉所在的腕部皮肤上，因此可以检测人体的血压和心率。需要注意的是，所述的弹性表带不应过紧或过松，过紧将给患者带来负担和不适，过松则无法有效的检测人体血压。
24.运动检测单元，用于检测运动速度；在本发明中，所述的运动速度包括了运动速度的大小和方向。人体的运动量和运动速度是预测人体血压的重要因素，当运动速度过快会显著的影响人体的血压。由于本发明中的运动速度的检测还包括了方向检测，因此通过对人工智能模型进行训练，可以确定人体是否处于进食状态，当高血压患者在进食状态下，手腕不将以一定的弧度上下摆动，通过检测特定的运动状态可以确定人体的进餐状态。
25.输入单元，用于接收用户的输入；输入单元可以以按钮、按键、触屏等常规方式实现，通过输入单元可以使用户输入身高、体重、年龄等生理数据，或者系统自身的配置信息，上述输入的数据将通过分析处理单元，保存到存储单元。
26.输出单元，用于对外界输出信息；所述的输出单元，可以以显示器、振动器、播音器或闪光灯的方式实施，也可是上述方式中的多种的组合。例如，在实施中，显示器可以实时的显示血压曲线，若血压过高，振动器可以发出振动以提示。同时，所述的输入单元和输出单元可以是逻辑上的划分，如触屏显示器可以在逻辑上划分为输入单元和输出单元。
27.通信单元，用于与外界通信；通信单元可以是蓝牙模块、usb接口、wifi模块的形式实现，也可以利用公共无线通信网络服务商的服务，与因特网互联，通信单元与存储单元之间可以通过分析处理单元间接实现数据互传。
28.存储单元，用于存储内部数据，所述内部存储数据包括基础生理数据、药物数据，所述基础生理数据包括患者身高、体重、年龄、病型、病史；高血压患者的身高、体重、年龄、病型、病史等都会显著影响患者的血压水平，同时上述因素只是其中的一部分，其他因素如患者的遗传病史，自身所患的其他疾病也会对患者的血压水平产生影响，基础生理数据也可以包括遗传病史、其他疾病等信息。以高血压患者当前的血压例如餐后血压为基础，将上述数据以及运动状态等信息参数化，输入血压预测模型，对高血压患者的血压进行预测，例如高血压患者的餐间血压。所述药物数据包括多种药物不同剂量下的血药浓度曲线，例如常见的高血压药物氢氯噻嗪、螺内酯、可乐定、利美尼定、硝苯地平（短效），左旋氨氯地平（长效）等，上述不同剂量的药物曲线，可以以一片药物的剂量为单位。
29.分析处理单元，与所述温度检测单元、血压检测单元、运动检测单元、输入单元、输出单元、通信单元、存储单元连接，用于监测高血压患者的实时血压，以及计算高血压患者的用药种类和对应药量。本发明中的分析处理单元具有计时器，在接收到来自血压检测单元的压力后能够生成实时的血压监测曲线，并通过输出单元的显示器显示高血压患者的实时血压曲线。因此，当高血压患者在进行剧烈运动时，若高血压患者的血压高于警戒线，本发明中的高血压患者健康管理系统能够提示高血压患者及时休息或服药，避免危机健康，还可以通过语音提示、报警铃声或振动的方式提醒高血压患者注意。同时，本发明中的分析处理单元，通过对运动检测单元传输的信息进行分析，结合存储单元中的高血压患者的其他生理数据，可以对高血压患者的餐间血压进行预测，生成参见血压预测曲线。
30.如图5所示，本发明一个实施例中的分析处理单元，按照如下的步骤计算高血压患者的药物种类和响应的药量。
31.s101:生成餐间血压预测曲线；s102:将所述的餐间血压预测曲线离散化，生成参见血压数组；人体的血压曲线非常复杂，难以通过一个连续的平滑函数表示，实质上，对于人体血压曲线的绘制也是通过一个个小间隔的离散的测量拟合的。通过离散化可以大大减少运算量，提高运算的速度。例如可以以10分钟、30分钟、1小时为间隔，通过离散化生成一个餐间血压预测数组（170,150,155,150），上述血压可以指舒张血压和/或收缩血压，也可以是它们的平均值，优选收缩血压；本发明中的“数组”一词也可以表示为“数列”；s103:减去目标血压，生成相对餐间血压预测数组；例如不同疾病，不同人群对于血压有不同的耐受目标血压，确定目标血压可以根据健康成人的标准血压进行确定，也可以根据医生的诊断意见确定。例如，所述目标血压可以为130-150mmhg或70-90mmhg，例如以140 mmhg为目标血压，上述餐间血压预测数组（170,150,155,150）可以转化为相对餐间血压预测数组（30,10,15,10）；s104:归一化，生成相对餐间血压预测标准数组；归一化目的是为了统一单位，便于比较计算；需要说明的是，归一化的步骤可以省略，也就是以血压为标准单位进行归一化，生成相对餐间血压预测标准数组（30,10,15,10）；s201:调用存储单元内某种药物在某一剂量下的血药浓度曲线。例如人体服用一片可乐定后的血药浓度曲线；药物的药类和药量所对应的血药浓度曲线为在合理范围内的有限多个，还是以可乐定为例，例如患者服用1-5片可乐定分别所对应的的血药浓度曲线，当然还可以是其他的高血压药物，其他要求可能是1-3片等，可以根据需要确定。
[0032] s202:对上述血药浓度曲线离散化，生成餐间血药浓度数组；离散化的周期与步骤s102保持一致即可；s203:归一化，生成餐间降压标准数组；不同的血药浓度对应不同的降压效果，通过归一化，生成一个可以与相对餐间血压预测标准数组比较计算的数组，例如（15,20,15,10）；s301:计算标准差值数组，并计算其期望值和标准差；例如将相对餐间血压预测标准数组（30,10,15,10）与餐间降压标准数组（15,20,15,10）相减，得到标准差值数组（15,-10,0,0）；也可以通过将两者进行相比得到标准商数组（2,0.5,1,1）；本发明中可以简单的认为数组每个元素的概率是相等的，本数组有4个元素，即pi=0.25；计算可得期望ex=1.25,标准差dx=8.9；s302:判断期望值是否收敛；也就是说是否达到了目标降压效果，若期望值过大，则说明降压效果不佳，应当增加降压药物的用量，例如从一片药，增加到两片药，提高降压效果；s303：判断标准差是否收敛；也就是所说判断是否使用了该药后，血压波动是否过大，由于不同的药物，血药浓度半衰期不同，通常应当选择长效的药物进行降压，长效的药物降压效果更佳平缓；若标准差过大，说明应该更换更佳长效的药物，跳转到s201步骤重新执行计算步骤；否则，说明药物降压效果良好。
[0033]
通过上述步骤，能够给出科学合理的用药建议，避免用药的种类不合适，例如使用快速降压药带来的血压波动过大，带来的健康风险；同时能够避免长期服用固定数量的药物，达不到降压要求，或者血压降低过大。
[0034]
需要说明书的是上述步骤序号不是本发明的必要实施顺序，而是充分实施顺序，对于各步骤顺序的调整，只要不影响正确结果的生产即可。例如期望值判断的步骤和标准差判断的步骤顺序是可以互换的，上述步骤的互换可能导致结果的不同，但其最终得出的不同种类的药物和药量都能够达到控制高血压患者餐间血压的要求。同时，本发明中的标准差也可以为方差或其他用于判断离散程度的参数。
[0035]
进一步地，本发明的一个实施例中，所述的药物种类可以是单一有效成分的药品种类，或者多有效成分的组合药物。
[0036]
进一步地，本发明的一个实施例中，综上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用来限定本发明的范围，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，凡依本发明的要求范围所述的形状、构造、特征及精神所谓的均等变化与修饰，均应包括与本发明的权利要求范围内。