一种人体健康信息检测预警系统及方法

1.本发明涉及护理监测技术领域，尤其涉及一种人体健康信息检测预警系统及方法。


背景技术：

2.拥有各种疾病的患者、虚弱者接受治疗后都需要在家或者医院进行一定程度的康复监测，以在患者病情出现变化时，及时进行干预。目前的对患者病情的判断大多依靠主治医生对实时采集到的医学数据进行人工判断：通过获取病人的医学数据，人工对比病人的各种测量指标与基线或目标值的关系，并依据医生的医学认识判断病人病情的变化趋势，若脱离经验丰富的医生，则难以对患者病情进行准确判断，因此，对于患者恢复情况的监测仍然以人工巡视病房的方式为主，现有病情预警系统大多只能在心跳停止等危重情况下才会触发警报，对早期不明显的病情变化无法进行预警。
3.公开号为cn112185563a的中国专利公开了一种人体内分泌系统健康风险预警系统。该发明提供的人体内分泌系统健康风险预警系统包括云服务器，健康评估系统，数据库和医疗终端系统，云服务器作为系统运行载体，健康评估系统对用户的内分泌健康状况进行分析，分析后将分析数据传递给数据库进行数据对比，对比完成后数据传递给医疗终端系统进行显示，用户即可进行信息获取。云服务器包括有管理服务终端、存储服务终端、计算服务终端和交换机，管理服务终端对各类相关数据及指令进行分类管理，并利用存储服务终端进行数据存储，计算服务终端以进行数据及指令的对比执行，交换机以进行信息传递。健康评估系统包括有健康信息采集模块、健康信息分析模块、健康信息预警模块和健康信息输出模块，健康信息采集模块首先基于云服务器对用户的内分泌健康状况进行信息采集，采集后将信息传输至健康信息分析模块，健康信息分析模块对用户的内分泌状况进行分析处理，并选择是否触发健康信息预警模块，触发或未触发均进行下一步的健康信息输出，与数据库进行对比。
4.公开号为cn111508610a的中国专利公开了一种人体内分泌系统健康风险预警系统，包括根据用户的身份信息在各大医院网络基站内爬取内分泌检测结果数据的内分泌检测数据爬取模块；基于bp神经网络模型实现内分泌检测结果评估的内分泌评估模块；根据输入的药物名称及其用量调用对应的药物-内分泌作用曲线输出当前内分泌预测区间，并基于预设的阀值实现当前内分泌风险预警的药物摄取预警模块；根据输入的食物名称及其用量调用对应的食物-内分泌作用曲线输出当前内分泌预测区间，并基于预设的阀值实现当前内分泌风险预警的食物摄取预警模块；实现用户当前身体状态的自检，并根据自检结果实现内分泌风险的预警的自检模块。
5.公开号为cn115281656a的中国专利公开了一种标准化健康管理系统，包括健康管理机器人主体，所述健康管理机器人主体的右侧为机器人的正面，且健康管理机器人主体的顶端转动安装有视觉识别器，所述视觉识别器内包括有面部识别系统、体温检测系统、摄像系统以及蜂鸣预警系统。该标准化健康管理系统，信息录入完成后，可根据需求选择对应
的健康服务，若按动健康检测按钮，则在机器的提示操作下规范使用检测器械，使健康检测者的各项检测数据被记录下来，并进行初步自动分析，随后检测者可选择是否将检测的数据传送给医生，并根据健康数据的情况，会提示是否需要问诊医生，如果检测者选择问诊医生，可进一步与专科医生对接，进行线上云问诊。
6.现有预警系统着重于对患者的病情分析，但对于患者人体健康信息的采集存在不足，由于人体的健康数据存在个体差异，在进行预警时需要针对患者的个体差异调整预警触发条件，现有技术较为单一的预警触发条件无法适配不同的患者个体。
7.本发明提供了一种人体健康信息检测预警系统及方法，能够根据患者的个人数据设置预警触发条件，并利用患者的个人数据对的健康数据进行修正，从而为患者病情的诊断和相关治疗方案的确定提供切实、可靠的依据。
8.此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于申请人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。


技术实现要素：

9.针对现有技术之不足，本发明提供一种人体健康信息检测预警系统。所述检测预警系统至少包括：第一传感器、第二传感器、处理器和智能终端。优选地，第一传感器和第二传感器配置为采集患者不同部位相同类型的生理数据。优选地，处理器配置为基于所述第一传感器和所述第二传感器采集的生理数据确定患者生理数据的参考值；并且在所述参考值达到阈值的情况下，所述处理器能够生成预警信息并将所述预警信息发送至医护人员配置的智能终端。优选地，所述生理数据至少包括血压，血氧饱和度，体温中的一种。
10.由于人体解剖结构的不同，导致人体不同部位检测到生理数据存在差异，而人体的生理数据是评价患者健康情况的重要指标，因此，获取患者准确的血压，血氧饱和度，等生理数据对患者病情的诊断和相关治疗方案的确定至关重要。优选地，检测预警系统在患者身体的不同部位获取相同类型的生理数据，并对不同部位的生理数据进行处理，以求获得尽可能准确的生理数据，从而更好地评估患者的健康情况，以便对患者健康情况的异常做出及时预警。
11.根据一种优选实施方式，所述处理器至少包括数据分析单元和数据储存单元。所述数据储存单元用于储存所述第一传感器和所述第二传感器采集的生理数据以及历史病例数据。优选地，数据分析单元利用数学模型对所述第一传感器采集的第一生理数据和所述第二传感器采集的第二生理数据进行处理，从而确定患者生理数据的所述参考值。
12.优选地，本发明利用数学模型对第一生理数据和第二生理数据进行处理得到患者生理数据的参考值，该参考值相较于在患者某一部位采集的生理数据能够更加全面、准确地反应患者的健康信息，从而为患者病情的诊断和相关治疗方案的确定提供切实、可靠的依据。
13.根据一种优选实施方式，所述处理器通过所述智能终端获取患者的个人数据并将其储存在所述数据储存单元中。所述数据分析单元根据所述数据储存单元中存储的个人数据和历史病例数据设置阈值。
14.优选地，处理器可以根据患者的个人数据和预存的历史病例数据设置阈值，使得检测预警系统在为患者提供健康预警时，可以设置与患者个体匹配的阈值，从而实现适配患者个体差异的健康预警。
15.根据一种优选实施方式，所述数据分析单元连续获取所述第一生理数据和所述第二生理数据，获得所述第一生理数据和所述第二生理数据随时间变化的曲线。
16.优选地，所述处理器可以根据所述第一生理数据和所述第二生理数据随时间变化的曲线，判断患者生理数据的变化趋势，并根据该变化趋势对患者后续的生理数据进行预测。
17.根据一种优选实施方式，所述数据分析单元能够基于所述第一生理数据随时间变化的曲线与所述第二生理数据随时间变化的曲线之间的相似性，来确定所述第一生理数据和所述第二生理数据之间的时间延迟。
18.根据一种优选实施方式，所述数据分析单元基于所述第一生理数据和所述第二生理数据之间的时间延迟确定患者的健康信息。
19.根据一种优选实施方式，患者的所述个人数据至少包括患者的年龄、性别、身高、体重、饮食习惯、运动习惯、作息习惯。所述分析模型利用所述个人数据对所述数据储存单元中储存的历史病例数据进行筛选，以获得用于设置健康阈值的历史病例。
20.优选地，所述分析模型利用患者的个人数据作为筛选条件对数据储存单元中储存的历史病例数据进行筛选，从而获得尽可能与患者个体适配的病例，进而在设置阈值时，使得阈值的设置可以适配患者个体。
21.根据一种优选实施方式，所述数学模型对所述第一生理数据和所述第二生理数据处理至少包括：对患者所述个人数据中的各项作为生理数据的影响因子进行赋值累加；将第一生理数据和第二生理数据取均值；将第一生理数据和第二生理数据取均值与影响因子的累加值相乘，从而得出患者生理数据的所述参考值。
22.优选地，处理器利用患者的个人数据对患者生理数据的参考值进行修正，使得患者生理数据的参考值符合患者的个体差异，从而为患者病情的诊断和相关治疗方案的确定提供切实、可靠的依据。
23.本发明还提供一种人体健康信息检测预警方法。所述检测预警方法至少包括：在患者的两个部位采集类型相同的第一生理数据和第二生理数据；获取历史医疗数据和患者的个人数据；利用所述第一生理数据、第二生理数据和患者的个人数据确定患者生理数据的参考值；利用所述史医疗数据和患者的个人数据设置阈值；在所述参考值达到阈值的情况下，触发预警。
24.根据一种优选实施方式，所述检测预警方法还包括：利用所述个人数据对所述历史病例数据进行筛选，以获得用于设置健康阈值的历史病例。优选地，所述个人数据至少包括患者的年龄、性别、身高、体重、饮食习惯、运动习惯、作息习惯。优选地，所述生理数据至少包括动脉僵硬度、血管年龄、血氧饱和度、心率和血压中的一种。
附图说明
25.图1是本发明提供的一种优选实施方式的检测预警系统的简化示意图；
26.图2是本发明提供的一种优选实施方式的检测预警系统的简化模块连接示意图。
27.附图标记列表
28.100：检测预警系统；110：第一传感器；120：第二传感器；130：处理器；131：数据分析单元；132：数据储存单元；140：智能终端。
具体实施方式
29.下面结合附图1和2进行详细说明。
30.实施例1
31.本实施例提供一种人体健康信息检测预警系统100。参见图1，优选地，检测预警系统可以包括第一传感器110、第二传感器120、处理器130和智能终端140。优选地，处理器130可以通过有线或无线的方式分别与第一传感器110、第二传感器120和智能终端140电信号连接。优选地，第一传感器110和第二传感器120与处理器130有线连接，智能终端140与处理器130无线连接。
32.优选地，第一传感器110和第二传感器120用于采集患者的生理数据并传输给处理器130。优选地，处理器130配置为基于第一传感器110和第二传感器120采集的生理数据确定患者生理数据的参考值；并且在参考值达到阈值的情况下，处理器130能够生成预警信息并将预警信息发送至医护人员配置的智能终端140。
33.优选地，第一传感器110和第二传感器120配置为采集患者不同部位相同类型的生理数据。优选地，生理数据至少包括血压，血氧饱和度，体温中的一种。
34.优选地，第一传感器110和第二传感器120可以采集患者血压、血氧饱和度、体温、心率中的一种或几种的组合。优选地，第一传感器110和第二传感器120可以包括血压仪、体温检测仪、心率检测仪等检测设备。
35.参见图2，优选地，处理器130至少包括数据分析单元131和数据储存单元132。数据分析单元131用于对第一传感器110和第二传感器120采集的生理数据进行处理，数据储存单元132用于储存第一传感器110和第二传感器120采集的生理数据以及历史病例数据。
36.优选地，数据分析单元131可以通过一个或多个处理元件来实现。优选地，数据分析单元131可以是诸如，逻辑门阵列、控制器和算术逻辑单元、数字信号处理器、微型计算机、可编程逻辑控制器、现场可编程门阵列、可编程逻辑阵列、微处理器或被配置为以定义的方式响应并执行指令来实现期望的结果的任意其他装置或装置的组合。
37.优选地，数据储存单元132可以是只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、闪存、cd-rom、cd-r、cd r、cd-rw、cd rw、dvd-rom、dvd-r、dvd r、dvd-rw、dvd rw、dvd-ram、bd-rom、bd-r、bd-r lth、bd-re、磁带、软盘、磁光数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态硬盘以及任何其它装置，其中，该任何其它装置被配置为：以非暂时性方式存储指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构，并且为一个或多个处理元件提供指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构，以使一个或多个处理元件能够执行指令。
38.优选地，智能终端140可以是设置在病房中或护士站等位置处的计算机，也可以是医护人员随身携带的手机等智能终端。优选地，智能终端140可以通过按键、触摸屏、麦克风等器件或器件的组合以定义的方式进行数据录入，并且智能终端140还可以通过指示灯、显示屏、扬声器等器件或器件的组合以定义的方式进行数据输出。
39.优选地，处理器130通过智能终端140获取患者的个人数据并将其储存在数据储存
单元132中。优选地，在使用检测预警系统100对患者进行监测的过程中，医务人员可以通过智能终端140输入患者的个人数据。数据分析单元131根据数据储存单元132中存储的个人数据和历史病例数据设置阈值。优选地，处理器130可以根据患者的个人数据和预存的历史病例数据设置阈值，使得检测预警系统100在为患者提供健康预警时，可以设置与患者个体匹配的阈值，从而实现适配患者个体差异的健康预警。
40.优选地，患者的个人数据至少包括患者的年龄、性别、身高、体重、饮食习惯、运动习惯、作息习惯。分析模型利用个人数据对数据储存单元132中储存的历史病例数据进行筛选，以获得用于设置健康阈值的历史病例。
41.优选地，分析模型利用患者的个人数据作为筛选条件对数据储存单元132中储存的历史病例数据进行筛选，从而获得尽可能与患者个体适配的病例，进而在设置阈值时，使得阈值的设置可以适配患者个体。
42.由于人体解剖结构的不同，导致人体不同部位检测到生理数据存在差异，而人体的生理数据是评价患者健康情况的重要指标，因此，获取患者准确的血压，血氧饱和度，等生理数据对患者病情的诊断和相关治疗方案的确定至关重要。优选地，检测预警系统100在患者身体的不同部位获取相同类型的生理数据，并对不同部位的生理数据进行处理，以求获得尽可能准确的生理数据，从而更好地评估患者的健康情况，以便对患者健康情况的异常做出及时预警。
43.优选地，数据分析单元131利用数学模型对第一传感器110采集的第一生理数据和第二传感器120采集的第二生理数据进行处理，从而确定患者生理数据的参考值。
44.优选地，本发明利用数学模型对第一生理数据和第二生理数据进行处理得到患者生理数据的参考值，该参考值相较于在患者某一部位采集的生理数据能够更加全面、准确地反应患者的健康信息，从而为患者病情的诊断和相关治疗方案的确定提供切实、可靠的依据。
45.优选地，数学模型对第一生理数据和第二生理数据处理至少包括：对患者个人数据中的各项作为生理数据的影响因子进行赋值累加；将第一生理数据和第二生理数据取均值；将第一生理数据和第二生理数据取均值与影响因子的累加值相乘，从而得出患者生理数据的参考值。
46.优选地，处理器130利用患者的个人数据对患者生理数据的参考值进行修正，使得患者生理数据的参考值符合患者的个体差异，从而为患者病情的诊断和相关治疗方案的确定提供切实、可靠的依据。
47.优选地，数据分析单元131可以连续获取第一生理数据和第二生理数据，获得第一生理数据和第二生理数据随时间变化的曲线。
48.优选地，处理器130可以根据第一生理数据和第二生理数据随时间变化的曲线，判断患者生理数据的变化趋势，并根据该变化趋势对患者后续的生理数据进行预测。
49.优选地，数据分析单元131能够基于第一生理数据随时间变化的曲线与第二生理数据随时间变化的曲线之间的相似性，来确定第一生理数据和第二生理数据之间的时间延迟。
50.优选地，数据分析单元131基于第一生理数据和第二生理数据之间的时间延迟确定患者的健康信息。
51.优选地，本实施例的第一传感器120和第二传感器130可以测量患者不同部位的血压。优选地，本实施例提供的检测预警系统100可以用于对下肢受伤患者的术后恢复监护，特别是适用于下肢骨折患者的术后监护。
52.人体骨折后，骨折部位的血管壁受到损伤，从而引发出血，人体自身免疫系统为修复血管壁的损伤导致血液中凝血因子的含量增加，凝血因子在阻止血管出血的同时也增加了深静脉形成血栓的风险。此外，骨折患者在术后恢复过程中，由于运动能力受限导致运动量的减少使得患者体内的血流速度减缓，从而导致在深静脉形成血栓的风险进一步增加，而对于下肢骨折的患者，形成血栓的风险更高。
53.因此，下肢骨折患者如果长期卧床会容易形成腿部栓塞，形成的血栓可能造成受伤肢体的肿胀，疼痛，如果血栓发生脱落，栓子会由深静脉流入肺动脉，造成肺动脉及其分支栓塞，严重时会导致人员死亡。
54.优选地，本实施例提供的检测预警系统100可以用于对下肢骨折患者的术后恢复监护。优选地，检测预警系统100可以在患者骨折部位的上下躯段分别设置第一传感器110和第二传感器120检测患者的血压。优选地，优选地，处理器130可以获取第一传感器110采集的患者骨折部位的上躯段的第一血压以及第二传感器120采集的患者骨折部位的下躯段的第二血压，并且处理器130可以通过数据分析单元131对第一血压和第二血压进行处理获得患者血压的参考值。优选地，处理器130通过智能终端140获取患者的年龄、性别、身高、体重、饮食习惯、运动习惯、作息习惯等个人数据。优选地，处理器130通过智能终端140获取患者的年龄、性别、身高、体重、饮食习惯、运动习惯、作息习惯等个人数据后，数据分析单元131可以根据患者的个人数据对数据储存单元132中预存的历史病例数据进行筛选，从而获得尽可能与患者个体适配的病例。优选地，数据分析单元131可以根据筛选出的历史病例设置血压阈值时，从而获得适配患者个体的血压阈值。优选地，当数据分析单元131获得患者血压的参考值超过患者血压阈值时，表示患者受伤部位血液的流通性能减弱，处理器130生成运动提示并将运动提示发送至智能终端140，以提醒患者运动，从而避免患者因长期卧床而形成腿部栓塞。
55.优选地，数据分析单元131可以利用配置的数学模型对第一血压和第二血压进行处理。优选地，数学模型的公式为：
56.p＝(p1 p2)/2*(n1 n2 n3 n4 n5 n6 n7)；
57.其中，p为患者血压的参考值，p1为第一传感器110采集的患者骨折部位的上躯段的第一血压值，p2为第二传感器120采集的患者骨折部位的下躯段的第二血压值，n1为患者年龄的赋值，n2为患者性别的赋值，n3为患者身高的赋值，n4为患者体重的赋值，n5为患者饮食习惯的赋值，n6为患者运动习惯的赋值，n7为患者作息习惯的赋值。
58.优选地，处理器130可以连续获取第一传感器110采集的患者骨折部位的上躯段的第一血压和第二传感器120采集的患者骨折部位的下躯段的第二血压，获得第一血压随时间变化的第一血压曲线和第二血压随时间变化的第二血压曲线。
59.优选地，处理器130可以根据第一血压曲线和第二血压曲线，判断患者血压的变化趋势，并根据该变化趋势对患者后续的血压变化进行预测。优选地，数据分析单元131能够基于第一血压曲线与第二血压曲线的相似性，来确定第一血压和第二血压之间的时间延迟。优选地，数据分析单元131可以基于第一血压和第二血压之间的时间延迟确定患者受伤
部位的血液流通情况。
60.优选地，当数据分析单元131确定患者受伤部位的血液流通减弱时，数据分析单元131可以生成发送至智能终端140的预警信息，以提醒患者下床运动，避免形成栓塞。
61.优选地，智能终端140可以是医护人员佩戴的手机等智能设备，还可以是患者佩戴的手机等智能设备。优选地，当智能终端140为医护人员佩戴的手机等智能设备时，数据分析单元131将预警信息发送至智能终端140，通过医护人员提醒患者进行运动；当智能终端140为患者佩戴的手机、智能手环等智能设备时，数据分析单元131将预警信息发送至智能终端140提醒患者进行运动，增强血液的流速，降低腿部栓塞的形成风险。
62.由于第一传感器110与第二传感器120检测部位的血管在人体内的解剖位置不同，离开心脏的距离不同，而且血管的直径也各不相同，因而血流流经血管时血管壁所受到的压力也不同，受此因素影响导致第一血压与第二血压的数值不相同。虽然患者第一血压与第二血压的数值存在差异，但患者第一血压与第二血压的波动规律是一致的。由于血液注入路径的不同以及血管孔径的差异，导致患者第一血压与第二血压的改变存在时间延迟。
63.优选地，数据分析单元131可以根据第一血压曲线与第二血压曲线血压产生相同波动规律的时间差值，确定患者第一血压与第二血压的时间延迟。
64.优选地，数据分析单元131可以通过在患者第一血压曲线上提取特征点，以得到具有特征波动规律的特征曲线段；再根据特征波动规律在第二血压波形上获取具有相同特征波动规律的波段。优选地，数据分析单元131可以通过确定第一血压曲线与第二血压曲线上具有相同特征波动规律的波段在时间轴上的起点的差值，确定患者第一血压与第二血压的时间延迟。
65.优选地，检测预警系统100在对下肢骨折患者进行术后恢复监护时，可以根据患者的个人作息时间设置检测频率。优选地，检测预警系统100可以在患者的睡眠时间外以预设检测频率对患者第一血压与第二血压的时间延迟进行检测。优选地，检测频率可以设置为30分钟一次，1小时一次、2小时一次等。
66.优选地，检测预警系统100在对下肢骨折患者进行术后恢复监护时，处理器130的数据分析单元131将首次检测获得的第一血压与第二血压的时间延迟作为参考时长储存在数据储存单元132中。优选地，在完成第一血压与第二血压时间延迟的首次检测之后的检测中，数据分析单元131将第一血压与第二血压的时间延迟与参考时长进行比较。
67.当第一血压与第二血压的时间延迟低于参考时长时，表明患者骨折部位的恢复情况良好，损伤的血管壁逐步恢复，患者伤处的血液流通能力增强。优选地，当第一血压与第二血压的时间延迟低于参考时长时，处理器130的数据分析单元131可以将患者的血压参考值，第一血压与第二血压的时间延迟等发送至医护人员和/或患者佩戴的智能终端140，但数据分析单元131不发送运动提示至医护人员和/或患者佩戴的智能终端140。
68.当第一血压与第二血压的时间延迟超过参考时长时，表明患者骨折部位的血液流通受阻，患者生成血栓的风险增加，此时，数据分析单元131在将患者的血压参考值，第一血压与第二血压的时间延迟等发送至医护人员和/或患者佩戴的智能终端140时，同步生成提醒患者下床运动的提示，并将提示发送至医护人员和/或患者配置的智能终端140，促使患者下床运动，促进血液流通，从而避免患者因长期卧床而形成腿部栓塞。
69.现有血压测量仪主要包括袖带式测量仪和无袖带式测量仪。现有血压计大多为袖
带式测量仪，而无袖带式测量仪通过光电式传感器、电磁传感器或其他传感器测量血压，例如测量血压的智能手表、智能手环等。
70.袖带式测量仪在通过将袖带缠绕在患者的肢体上，袖带自动充气，当袖带下血管开放而有血流通过时，血管容积变化引起袖带容积变化而产生振荡波并通过导管传到压力传感器，从而获取患者的血压。无袖带式测量仪通过光电传感器采集患者的脉搏波波形，分析脉搏波的上升斜率及波段时间等特征参数，再通过特定的计算公式，估算血压数值。
71.由于智能手环等无袖带式测量仪测量的血压值是利用光电传感器采集患者的特征参数，再通过特定的计算公式进行估算得出的，其的准确性受限于各生产厂家所采用的算法。此外，由于无袖带式测量仪测量的血压值是估算得到的，导致其准确性低于袖带式测量仪获取的患者血压。
72.本发明提供的人体健康信息检测预警系统100用于对下肢骨折患者进行术后恢复监护时，若第一传感器110和第二传感器120采用袖带式测量仪，虽然可以获得患者准确的血压值，但需要将袖带长期设置在患者肢体上。由于检测预警系统100用于对下肢骨折患者进行术后恢复监护时，需要生成提醒患者下床运动的提示，并将提示发送至医护人员和/或患者配置的智能终端140，促使患者下床运动，促进血液流通，从而避免患者因长期卧床而形成腿部栓塞。换言之，检测预警系统100需要对患者的血压进行长期监测，在患者下床运动时，第一传感器110和第二传感器120仍需对患者的血压进行监测。若将袖带长期设置在患者肢体上，一方面，袖带对患者肢体的长期压迫会导致患者的血液流通受阻，不利于患者的恢复；另一方面，袖带缠绕在患者肢体上会影响患者的运动。
73.在对下肢骨折患者进行术后恢复监护时，若检测预警系统100的第一传感器110和第二传感器120采用无袖带式测量仪，虽然可以避免影响患者的运动和血液流通，但无袖带式测量仪采集的血压值准确性较差，使得检测预警系统100的预警准确性较差。
74.优选地，本发明采用的第一传感器110和第二传感器120可以是无袖带式测量仪。优选地，在对下肢骨折患者进行术后恢复监护时，本发明首先采用袖带式测量仪获取患者的第一血压和第二血压，然后利用第一传感器110和第二传感器120连续采集患者的第一血压和第二血压。
75.优选地，处理器130可以基于袖带式测量仪获取的血压值以及第一传感器110和第二传感器120获取的血压值构建校准模型，处理器130基于校准模型对第一传感器110和第二传感器120连续采集患者的第一血压和第二血压进行校准。
76.优选地，数据分析单元131利用校准后的第一血压和第二血压，确定第一血压和第二血压之间的时间延迟确定患者受伤部位的血液流通情况，并且在患者受伤部位的血液流通减弱时，数据分析单元131可以生成发送至智能终端140的预警信息，以提醒患者下床运动，从而在确保预警准确性的情况下，避免对患者的运动功能和血液流通造成不利影响。
77.实施例2
78.本实施例是对实施例1的进一步改进，重复的内容不再赘述。
79.本发明还提供一种人体健康信息检测预警方法。检测预警方法至少包括：在患者的两个部位采集类型相同的第一生理数据和第二生理数据；获取历史医疗数据和患者的个人数据；利用第一生理数据、第二生理数据和患者的个人数据确定患者生理数据的参考值；利用史医疗数据和患者的个人数据设置阈值；在参考值达到阈值的情况下，触发预警。
80.优选地，检测预警方法还包括：利用个人数据对历史病例数据进行筛选，以获得用于设置健康阈值的历史病例。优选地，个人数据至少包括患者的年龄、性别、身高、体重、饮食习惯、运动习惯、作息习惯。优选地，生理数据至少包括动脉僵硬度、血管年龄、血氧饱和度、心率和血压中的一种。
81.优选地，本实施例通过根据患者的个人数据和预存的历史病例数据设置阈值，从而在为患者提供健康预警时，可以设置与患者个体匹配的阈值，从而实现适配患者个体差异的健康预警。
82.由于人体解剖结构的不同，导致人体不同部位检测到生理数据存在差异，而人体的生理数据是评价患者健康情况的重要指标，因此，获取患者准确的血压，血氧饱和度，等生理数据对患者病情的诊断和相关治疗方案的确定至关重要。优选地，本实施例在患者身体的不同部位获取相同类型的生理数据，并对不同部位的生理数据进行处理，以求获得尽可能准确的生理数据，从而更好地评估患者的健康情况，以便对患者健康情况的异常做出及时预警。
83.优选地，本实施例利用数学模型对第一生理数据和第二生理数据进行处理得到患者生理数据的参考值，该参考值相较于在患者某一部位采集的生理数据能够更加全面、准确地反应患者的健康信息，从而为患者病情的诊断和相关治疗方案的确定提供切实、可靠的依据。
84.优选地，数学模型对第一生理数据和第二生理数据处理至少包括：对患者个人数据中的各项作为生理数据的影响因子进行赋值累加；将第一生理数据和第二生理数据取均值；将第一生理数据和第二生理数据取均值与影响因子的累加值相乘，从而得出患者生理数据的参考值。
85.优选地，数学模型的公式为：
86.p＝(p1 p2)/2*(n1 n2 n3 n4 n5 n6 n7)；
87.其中，p为患者血压的参考值，p1为第一传感器110采集的患者骨折部位的上躯段的第一血压值，p2为第二传感器120采集的患者骨折部位的下躯段的第二血压值，n1为患者年龄的赋值，n2为患者性别的赋值，n3为患者身高的赋值，n4为患者体重的赋值，n5为患者饮食习惯的赋值，n6为患者运动习惯的赋值，n7为患者作息习惯的赋值。
88.优选地，数学模型利用患者的个人数据对患者生理数据的参考值进行修正，使得患者生理数据的参考值符合患者的个体差异，从而为患者病情的诊断和相关治疗方案的确定提供切实、可靠的依据。
89.优选地，本实施例还可以基于第一生理数据和第二生理数据之间的时间延迟确定患者的健康信息。优选地，本实施例通过连续获取第一生理数据和第二生理数据，获得第一生理数据和第二生理数据随时间变化的曲线；然后基于第一生理数据随时间变化的曲线与第二生理数据随时间变化的曲线之间的相似性，来确定第一生理数据和第二生理数据之间的时间延迟。
90.需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。在全文中，“优选
地”所引导的特征仅为一种可选方式，不应理解为必须设置，故此申请人保留随时放弃或删除相关优选特征之权利。本发明说明书包含多项发明构思，诸如“优选地”、“根据一个优选实施方式”或“可选地”均表示相应段落公开了一个独立的构思，申请人保留根据每项发明构思提出分案申请的权利。