基于生命体征监测的人工智能康复指导方法及系统与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法及系统。


背景技术：

2.术后康复是患者治疗过程中重要的组成部分，它关系到患者个人的整体的治疗效果，如果没有进行合理的康复指导，严重时可能会导致术后患者进行二次手术，因此，一个智能康复指导方法能够帮助患者稳定且有效的康复。
3.目前，就现有技术而言，术后患者大多凭医嘱进行康复训练，然而在实际的康复训练中患者无法判断自己的康复训练是否标准正确，当训练不标准时，会影响患者的术后康复效果。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法及系统，旨在解决康复训练中患者无法判断自己的康复训练是否标准正确的问题。
5.为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，包括数据获取子系统、学习子系统、显示指导子系统、体征检测子系统、判断子系统和提醒子系统，所述数据获取子系统、所述学习子系统、所述显示指导子系统、所述体征检测子系统、所述判断子系统和所述提醒子系统依次连接；
6.所述数据获取子系统，用于获取患者的医疗数据；
7.所述学习子系统，基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；
8.所述显示指导子系统，用于显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；
9.所述体征检测子系统，用于检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；
10.所述判断子系统，基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统；
11.所述提醒子系统，基于所述体征数据对所述患者进行康复训练纠正。
12.其中，所述数据获取子系统包括获取模块和关键提取模块，所述获取模块和所述关键提取模块连接；
13.所述获取模块，用于患者的数据信息；
14.所述关键提取模块，用于对所述数据信息进行关键提取，得到医疗数据。
15.其中，所述关键提取模块包括构建子模块、训练子模块和提取子模块，所述构建子模块、所述训练子模块和所述提取子模块依次连接；
16.所述构建子模块，用于构建神经网络模型；
17.所述训练子模块，用于使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练，得到关键提取模型；
18.所述提取子模块，用于将所述数据信息输入所述关键提取模型进行训练，得到医
疗数据。
19.其中，所述训练子模块包括获取单元、预处理单元、训练单元和验证单元，所述获取单元、所述预处理单元、所述训练单元和所述验证单元依次连接；
20.所述获取单元，用于获取训练数据集；
21.所述预处理单元，用于对所述训练数据集依次进行过滤、标记和划分，得到训练集和验证集；
22.所述训练单元，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；
23.所述验证单元，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到关键提取模型。
24.其中，所述显示指导子系统包括显示模块、指导模块和亮度调节模块，所述指导模块和所述亮度调节模块分别与所述显示模块连接；
25.所述显示模块，用于显示所述康复模型；
26.所述指导模块，基于所述康复模型对患者进行康复训练的指导；
27.所述亮度调节模块，基于当前光照强度对所述显示模块的显示亮度进行调整。
28.其中，所述亮度调节模块包括测光子模块、对比子模块和调节子模块，所述测光子模块、所述对比子模块和所述调节子模块依次连接；
29.所述测光模块，用于测量当前光照强度；
30.所述对比子模块，用于将所述当前光照强度与所述显示模块的当前显示亮度进行对比，得到对比差值；
31.所述调节子模块，基于所述对比差值对所述显示模块的显示亮度进行调整。
32.第二方面，本发明提供了一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法，包括以下步骤：
33.数据获取子系统获取患者的医疗数据；
34.学习子系统基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；
35.显示指导子系统显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；
36.体征检测子系统检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；
37.判断子系统基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统；
38.提醒子系统基于所述体征数据对所述患者进行康复训练纠正。
39.本发明的一种基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，首先，所述数据获取子系统获取患者的医疗数据；其次，所述学习子系统基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；接着，所述显示指导子系统显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；然后，所述体征检测子系统检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；随后，所述判断子系统基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统；最后，所述提醒子系统基于所述体征数据对所述患者进行康复训练纠正，解决了康复训练中患者无法判断自己的康复训练是否标准正确的问题。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1是本发明提供的一种基于生命体征监测的人工智能康复指导系统的结构示意图。
42.图2是数据获取子系统的结构示意图。
43.图3是关键提取模块的结构示意图。
44.图4是训练子模块的结构示意图。
45.图5是显示指导子系统的结构示意图。
46.图6是亮度调节模块的结构示意图。
47.图7是本发明提供的一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法的流程图。
48.1-数据获取子系统、2-学习子系统、3-显示指导子系统、4-体征检测子系统、5-判断子系统、6-提醒子系统、7-获取模块、8-关键提取模块、9-构建子模块、10-训练子模块、11-提取子模块、12-获取单元、13-预处理单元、14-训练单元、15-验证单元、16-显示模块、17-指导模块、18-亮度调节模块、19-测光子模块、20-对比子模块、21-调节子模块、22-数据保存子系统、23-定时训练子系统。
具体实施方式
49.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
50.请参阅图1至图6，第一方面，本发明提供一种基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，包括数据获取子系统1、学习子系统2、显示指导子系统3、体征检测子系统4、判断子系统5和提醒子系统6，所述数据获取子系统1、所述学习子系统2、所述显示指导子系统3、所述体征检测子系统4、所述判断子系统5和所述提醒子系统6依次连接；
51.所述数据获取子系统1，用于获取患者的医疗数据；
52.所述学习子系统2，基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；
53.所述显示指导子系统3，用于显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；
54.所述体征检测子系统4，用于检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；
55.所述判断子系统5，基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统6；
56.所述提醒子系统6，基于所述体征数据对所述患者进行康复训练纠正。
57.具体的，首先，所述数据获取子系统1获取患者的医疗数据；其次，所述学习子系统2基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；接着，所述显示指导子系统3显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；然后，所述体征检测子系统4检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；随后，所述判断子系统5基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统6；最后，所述提醒子系统6基于所述体征数据对所
述患者进行康复训练纠正，解决了康复训练中患者无法判断自己的康复训练是否标准正确的问题。
58.进一步的，所述数据获取子系统1包括获取模块7和关键提取模块8，所述获取模块7和所述关键提取模块8连接；
59.所述获取模块7，用于患者的数据信息；
60.所述关键提取模块8，用于对所述数据信息进行关键提取，得到医疗数据。
61.所述关键提取模块8包括构建子模块9、训练子模块10和提取子模块11，所述构建子模块9、所述训练子模块10和所述提取子模块11依次连接；
62.所述构建子模块9，用于构建神经网络模型；
63.所述训练子模块10，用于使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练，得到关键提取模型；
64.所述提取子模块11，用于将所述数据信息输入所述关键提取模型进行训练，得到医疗数据。
65.所述训练子模块10包括获取单元12、预处理单元13、训练单元14和验证单元15，所述获取单元12、所述预处理单元13、所述训练单元14和所述验证单元15依次连接；
66.所述获取单元12，用于获取训练数据集；
67.所述预处理单元13，用于对所述训练数据集依次进行过滤、标记和划分，得到训练集和验证集；
68.所述训练单元14，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；
69.所述验证单元15，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到关键提取模型。
70.具体的，所述获取模块7患者的数据信息；所述构建子模块9构建神经网络模型；所述获取单元12获取训练数据集；所述预处理单元13对所述训练数据集依次进行过滤、标记和划分，得到训练集和验证集；所述训练单元14使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；所述验证单元15使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到关键提取模型；所述提取子模块11将所述数据信息输入所述关键提取模型进行训练，得到医疗数据，提高所述医疗数据的有效性。
71.进一步的，所述显示指导子系统3包括显示模块16、指导模块17和亮度调节模块18，所述指导模块17和所述亮度调节模块18分别与所述显示模块16连接；
72.所述显示模块16，用于显示所述康复模型；
73.所述指导模块17，基于所述康复模型对患者进行康复训练的指导；
74.所述亮度调节模块18，基于当前光照强度对所述显示模块16的显示亮度进行调整。
75.所述亮度调节模块18包括测光子模块19、对比子模块20和调节子模块21，所述测光子模块19、所述对比子模块20和所述调节子模块21依次连接；
76.所述测光模块，用于测量当前光照强度；
77.所述对比子模块20，用于将所述当前光照强度与所述显示模块16的当前显示亮度进行对比，得到对比差值；
78.所述调节子模块21，基于所述对比差值对所述显示模块16的显示亮度进行调整。
79.具体的，所述显示模块16显示所述康复模型；所述指导模块17基于所述康复模型对患者进行康复训练的指导；所述测光模块测量当前光照强度；所述对比子模块20将所述当前光照强度与所述显示模块16的当前显示亮度进行对比，得到对比差值；所述调节子模块21基于所述对比差值对所述显示模块16的显示亮度进行调整。提高所述显示模块16显示的清晰度。
80.进一步的，所述基于生命体征监测的人工智能康复指导系统还包括数据保存子系统22，所述数据保存子系统22与所述显示指导子系统3连接；
81.所述数据保存子系统22，用于保存所述显示模块16显示的康复模块、当前显示亮度参数和康复训练纠正情况。
82.具体的，所述数据保存子系统22保存所述显示模块16显示的康复模块、当前显示亮度参数和康复训练纠正情况，便于后续的调用。
83.进一步的，所述基于生命体征监测的人工智能康复指导系统还包括定时训练子系统23，所述定时训练子系统23与所述显示指导子系统3连接；
84.所述定时训练子系统23，用于在预设时间段触发所述显示指导子系统3对所述患者进行康复训练指导。
85.具体的，所述定时训练子系统23在预设时间段触发所述显示指导子系统3对所述患者进行康复训练指导，对患者进行定时训练，提高患者的术后康复效果。
86.请参阅图7，第二方面，本发明提供了一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法，包括以下步骤：
87.s1数据获取子系统1获取患者的医疗数据；
88.具体的，所述获取模块7患者的数据信息；所述构建子模块9构建神经网络模型；所述获取单元12获取训练数据集；所述预处理单元13对所述训练数据集依次进行过滤、标记和划分，得到训练集和验证集；所述训练单元14使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；所述验证单元15使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到关键提取模型；所述提取子模块11将所述数据信息输入所述关键提取模型进行训练，得到医疗数据，提高所述医疗数据的有效性。
89.s2学习子系统2基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；
90.s3显示指导子系统3显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；
91.具体的，所述显示模块16显示所述康复模型；所述指导模块17基于所述康复模型对患者进行康复训练的指导；所述测光模块测量当前光照强度；所述对比子模块20将所述当前光照强度与所述显示模块16的当前显示亮度进行对比，得到对比差值；所述调节子模块21基于所述对比差值对所述显示模块16的显示亮度进行调整。提高所述显示模块16显示的清晰度。
92.s4体征检测子系统4检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；
93.s5判断子系统5基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统6；
94.s6提醒子系统6基于所述体征数据对所述患者进行康复训练纠正。
95.以上所揭露的仅为本发明一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法及系
统较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，其特征在于，包括数据获取子系统、学习子系统、显示指导子系统、体征检测子系统、判断子系统和提醒子系统，所述数据获取子系统、所述学习子系统、所述显示指导子系统、所述体征检测子系统、所述判断子系统和所述提醒子系统依次连接；所述数据获取子系统，用于获取患者的医疗数据；所述学习子系统，基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；所述显示指导子系统，用于显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；所述体征检测子系统，用于检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；所述判断子系统，基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统；所述提醒子系统，基于所述体征数据对所述患者进行康复训练纠正。2.如权利要求1所述的基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，其特征在于，所述数据获取子系统包括获取模块和关键提取模块，所述获取模块和所述关键提取模块连接；所述获取模块，用于患者的数据信息；所述关键提取模块，用于对所述数据信息进行关键提取，得到医疗数据。3.如权利要求2所述的基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，其特征在于，所述关键提取模块包括构建子模块、训练子模块和提取子模块，所述构建子模块、所述训练子模块和所述提取子模块依次连接；所述构建子模块，用于构建神经网络模型；所述训练子模块，用于使用训练数据集对所述神经网络模型进行训练，得到关键提取模型；所述提取子模块，用于将所述数据信息输入所述关键提取模型进行训练，得到医疗数据。4.如权利要求3所述的基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，其特征在于，所述训练子模块包括获取单元、预处理单元、训练单元和验证单元，所述获取单元、所述预处理单元、所述训练单元和所述验证单元依次连接；所述获取单元，用于获取训练数据集；所述预处理单元，用于对所述训练数据集依次进行过滤、标记和划分，得到训练集和验证集；所述训练单元，用于使用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到预训练模型；所述验证单元，用于使用所述验证集对所述预训练模型进行验证寻优，得到关键提取模型。5.如权利要求4所述的基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，其特征在于，所述显示指导子系统包括显示模块、指导模块和亮度调节模块，所述指导模块和所述亮度调节模块分别与所述显示模块连接；所述显示模块，用于显示所述康复模型；所述指导模块，基于所述康复模型对患者进行康复训练的指导；所述亮度调节模块，基于当前光照强度对所述显示模块的显示亮度进行调整。
6.如权利要求5所述的基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，其特征在于，所述亮度调节模块包括测光子模块、对比子模块和调节子模块，所述测光子模块、所述对比子模块和所述调节子模块依次连接；所述测光模块，用于测量当前光照强度；所述对比子模块，用于将所述当前光照强度与所述显示模块的当前显示亮度进行对比，得到对比差值；所述调节子模块，基于所述对比差值对所述显示模块的显示亮度进行调整。7.一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法，应用于权利要求6所述的基于生命体征监测的人工智能康复指导系统，其特征在于，包括以下步骤：数据获取子系统获取患者的医疗数据；学习子系统基于所述医疗数据通过机器学习构建康复模型；显示指导子系统显示所述康复模型对患者进行康复训练的指导；体征检测子系统检测所述患者在康复训练过程中的体征数据；判断子系统基于所述体征数据判断所述患者康复训练是否合格，在不合格时，触发所述提醒子系统；提醒子系统基于所述体征数据对所述患者进行康复训练纠正。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于生命体征监测的人工智能康复指导方法及系统，包括数据获取子系统、学习子系统、显示指导子系统、体征检测子系统、判断子系统和提醒子系统，数据获取子系统获取患者的医疗数据；学习子系统基于医疗数据通过机器学习构建康复模型；显示指导子系统显示康复模型对患者进行康复训练的指导；体征检测子系统检测患者在康复训练过程中的体征数据；判断子系统基于体征数据判断患者康复训练是否合格，在不合格时，触发提醒子系统；提醒子系统基于体征数据对患者进行康复训练纠正，解决了康复训练中患者无法判断自己的康复训练是否标准正确的问题。题。题。


技术研发人员：卜晓军 冯晓彬
受保护的技术使用者：清数健康医疗数据科学研究院（南京）有限公司
技术研发日：2023.03.22
技术公布日：2023/7/25