动态血糖监测系统及装置的制作方法

专利2022-05-10  1



1.本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及动态血糖监测系统及装置。


背景技术:

2.随着健康问题越来越被现代人重视,以健康管理为目的技术得到了很好的发展,其中血糖的实时监测成为其中最重要的一块阵地,目前血糖监测方法大多是静脉抽血和扎手指这种有创形式的监测方法,更进一步的也有通过微创的方式进行检测。但是以上方式均不能对人体进行连续的血糖数据获取。因此,如何方便快捷持续无创监测血糖数据成为一个亟待解决的问题。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素:

4.本发明的主要目的在于提供动态血糖监测系统及装置,旨在解决现有技术无法方便快捷持续无创监测血糖数据的技术问题。
5.为实现上述目的,本发明提供了动态血糖监测系统,所述动态血糖监测系统包括:依次连接的可穿戴设备、智能终端以及数据分析平台;
6.所述智能终端,用于获取待测目标的差异信息,将所述差异信息发送至数据分析平台;
7.所述数据分析平台,用于根据所述差异信息生成差异性分析模型;
8.所述可穿戴设备,用于实时检测待测目标的生理数据,并将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端;
9.所述智能终端,还用于将所述生理数据通过数据通信网络传输至数据分析平台;
10.所述数据分析平台,还用于根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,将所述建议信息和血糖数据发送至智能终端;
11.所述智能终端,还用于根据所述建议信息和血糖数据建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
12.可选的,所述可穿戴设备包括:绿光检测模块、红外检测模块、温度检测模块以及检测处理模块;
13.所述绿光检测模块,用于检测所述待测目标的心率变化信息,将所述心率变化信息发送至检测处理模块;
14.所述红外检测模块,用于检测所述待测目标的血流形态信息,将所述血流形态信息发送至检测处理模块;
15.所述温度检测模块,用于检测所述待测目标的温度信息,将所述温度信息发送至检测处理模块;
16.所述检测处理模块,用于将所述心率变化信息、温度信息和所述血流形态信息作
为生理数据,将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端。
17.可选的,所述数据分析平台包括:血糖分析模块和差异性分析模块;
18.所述血糖分析模块,用于将所述生理数据带入预设数据集成模型,以得到血糖数据,并根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端;
19.所述差异性分析模块,用于将所述血糖值历史数据带入差异性分析模型,以得到分析结果,根据所述分析结果生成建议信息,将所述建议信息发送至智能终端。
20.可选的,所述血糖分析模块,还用于根据所述生理数据获取待测目标的心率变化信息、血流形态信息以及温度信息;将所述心率变化信息和血流形态信息带入预设数据集成模型,以得到初步血糖数据,根据所述温度信息对所述初步血糖数据进行修正,以得到血糖数据,根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端。
21.可选的,所述智能终端包括:数据处理模块和数据展示模块;
22.所述数据处理模块,用于根据所述血糖数据绘制全时段血糖变化模型,将所述全时段血糖变化模型发送至展示模块;
23.所述数据展示模块,用于根据所述全时段血糖变化模型和建议信息建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
24.进一步地,为实现上述目的,本发明还提供动态血糖监测装置,所述动态血糖监测装置应用于动态血糖监测系统,所述动态血糖监测系统包括:依次连接的可穿戴设备、智能终端以及数据分析平台;
25.所述动态血糖监测装置包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的动态血糖监测装置程序,所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:
26.所述智能终端获取待测目标的差异信息,将所述差异信息发送至数据分析平台;
27.所述数据分析平台根据所述差异信息生成差异性分析模型;
28.所述可穿戴设备实时检测待测目标的生理数据,并将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端;
29.所述智能终端将所述生理数据通过数据通信网络传输至数据分析平台;
30.所述数据分析平台根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,将所述建议信息和血糖数据发送至智能终端;
31.所述智能终端根据所述建议信息和血糖数据建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
32.可选的,所述可穿戴设备包括:绿光检测模块、红外检测模块、温度检测模块以及检测处理模块,所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:
33.所述绿光检测模块检测所述待测目标的心率变化信息,将所述心率变化信息发送至检测处理模块;
34.所述红外检测模块检测所述待测目标的血流形态信息,将所述血流形态信息发送至检测处理模块;
35.所述温度检测模块检测所述待测目标的温度信息,将所述温度信息发送至检测处
理模块;
36.所述检测处理模块将所述心率变化信息、温度信息和所述血流形态信息作为生理数据,将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端。
37.可选的,所述数据分析平台包括:血糖分析模块和差异性分析模块;所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:
38.所述血糖分析模块将所述生理数据带入预设数据集成模型,以得到血糖数据,并根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端;
39.所述差异性分析模块将所述血糖值历史数据带入差异性分析模型,以得到分析结果,根据所述分析结果生成建议信息,将所述建议信息发送至智能终端。
40.可选的,所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:
41.所述血糖分析模块根据所述生理数据获取待测目标的心率变化信息、血流形态信息以及温度信息;将所述心率变化信息和血流形态信息带入预设数据集成模型,以得到初步血糖数据,根据所述温度信息对所述初步血糖数据进行修正,以得到血糖数据,根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端。
42.可选的,所述智能终端包括:数据处理模块和数据展示模块;所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:
43.所述数据处理模块根据所述血糖数据绘制全时段血糖变化模型,将所述全时段血糖变化模型发送至展示模块;
44.所述数据展示模块根据所述全时段血糖变化模型和建议信息建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
45.本发明中所述智能终端,用于获取待测目标的差异信息,将所述差异信息发送至数据分析平台;所述数据分析平台,用于根据所述差异信息生成差异性分析模型;所述可穿戴设备,用于实时检测待测目标的生理数据,并将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端;所述智能终端,还用于将所述生理数据通过数据通信网络传输至数据分析平台;所述数据分析平台,还用于根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,将所述建议信息和血糖数据发送至智能终端;所述智能终端,还用于根据所述建议信息和血糖数据建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。通过上述系统实现了对待测目标血糖值的实时监测,由于可穿戴设备的便利性,使得血糖监测可以全天候进行监测,由于时间跨度长,不易受到环境和时间的影响,且采集数据全面,提高了血糖检测的准确性和全面性。
附图说明
46.图1是本发明动态血糖监测系统第一实施例的结构框图;
47.图2为本发明动态血糖监测系统第二实施例的结构框图;
48.图3为本发明动态血糖监测装置中程序配置所实现步骤第一实施例的流程示意图;
49.图4为本发明动态血糖监测装置中程序配置所实现步骤第二实施例的流程示意
图。
50.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
51.应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
52.参照图1,图1为本发明动态血糖监测系统第一实施例的结构框图。
53.所述动态血糖监测系统包括:依次连接的可穿戴设备10、智能终端20以及数据分析平台30。
54.在本实施例中,所述智能终端20获取待测目标的差异信息,将所述差异信息发送至数据分析平台30。
55.需要说明的是,本实施例应用于动态血糖监测,由于血糖值会随着时间和人体状态发生变化,传统的检测手段无法连续的全天候的检测血糖值,因此是不够全面准确的,通过本实施例提供的方案,可以全天候连续的对待测目标的血糖值进行监测,并基于血糖值和血糖变化趋势给出对应的建议,有效的提高了血糖检测的全面性和准确性,且有助于待测目标对于自身血糖情况有更加全面直观的认识。其中可穿戴设备10可用于采集数据和部分数据展示,智能终端20用于进行数据传输和数据展示,数据分析平台30则是对数据进行数据处理和分析。
56.可以理解的是,所述待测目标即为,通过可穿戴设备10进行检测的目标,进一步的通过智能终端20获取待测目标的差异信息即为待测目标的与其他个体间的差异信息,包括:待测目标的年龄、体重、身高、病史以及身体情况等个人信息。
57.在具体实现中,所述智能终端20可以为手机,也可以为平板电脑,还可以为其他具有通信功能的显示设备,本实施例对此不加以限定。
58.在本实施例中,所述数据分析平台30根据所述差异信息生成差异性分析模型。
59.需要说明的是,由于不同的个体间可能拥有一定的差异,例如:就年龄而言不同年龄的个体新陈代谢速度不一样30岁的个体和60岁的个体检测出同样的血糖数据对个体有不一样的意义,可能对于30岁个体而言该血糖值为正常血糖值,而60岁的个体则需要注意可能出现血糖异常的风险,因此根据差异信息生成个性化的血糖模型,使得根据模型得到的结果可以让待测目标对自身血糖值有更加清晰直观认识。
60.在具体实现中,差异性分析模型可以是根据差异信息为索引找到对应的差异性分析模型,进而对血糖数据进行分析。差异性分析模型的训练过程可以是根据具有不同差异信息的采样数据对初始差异性模型进行训练,得到最终的差异性分析模型,再将差异信息作为索引与最终的差异性分析模型一一对应,其中,采样数据中包含了不同差异信息以及其对应的血糖状态信息和血糖数据,通过训练完成的差异性分析模型可以歌剧差异信息和待测目标的血糖数据得到对应的血糖状态,血糖状态则对应了预先设置好的建议信息。
61.此外,所述数据分析平台30可以为云端服务器,在云端服务器中存储了进行差异性分析所需要的多个差异性分析模型。
62.在本实施例中,所述可穿戴设备10实时检测待测目标的生理数据,并将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端20。
63.需要说明的是,所述可穿戴设备10可以是智能手表,也可以是智能腕带,还可以是
智能腰带或者与智能穿戴设备功能相同或者相似的其他设备,本实例对此不加以限定。
64.可以理解的是,生理数据可以是穿戴设备10上各传感器检测到的待测目标数据,例如:心率、血流速率、体温、血糖以及血流信号等,由于采集到的数据可能需要通过运算或者分析才能得到最终需要的数据,因此生理数据可以通过可穿戴设备10进行初步本地处理,也可以通过智能终端20或者数据分析平台30进行进一步的处理。
65.在具体实现中,设备无线通信即为可穿戴设备10与智能终端20的数据通信方式,此处设备无线通信并限定该通信方式距离较短,仅仅用于说明可以实现可穿戴设备10与智能终端20之间通信的通信方式。所述设备无线通信可以为蓝牙通信,也可以为wifi通信,还可以为zigbee等通信方式,本实例对设备无线通信的实现形式不加以限定。
66.在本实施例中,如图2所示,所述可穿戴设备10包括:绿光检测模块11、红外检测模块12、温度检测模块13以及检测处理模块14,所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:所述绿光检测模块11检测所述待测目标的心率变化信息,将所述心率变化信息发送至检测处理模块14;所述红外检测模块12检测所述待测目标的血流形态信息,将所述血流形态信息发送至检测处理模块14;所述温度检测模块13检测所述待测目标的温度信息,将所述温度信息发送至检测处理模块14;所述检测处理模块14将所述心率变化信息、温度信息和所述血流形态信息作为生理数据,将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端20。
67.需要说明的是,绿光检测模块11通过可穿戴设备的传感器绿光反射采集心率变化波形图和节律,再通过红外检测模块12检测出人体血液的形态和流速,其中,心率变化信息即为上述心率变化波形图和节律,血流形态信息即为人体血液的形态和流速。由于温度会影响光的反射和吸收,因此温度值会影响血糖检测的精准度,因此还需要通过温度传感器采集此处的温度信息,以作为数据修正的数据基础。
68.在本实施例中,所述智能终端20将所述生理数据通过数据通信网络传输至数据分析平台30。
69.需要说明的是,智能终端20在这一步骤中主要起中间通信的作用,将可穿戴设备10传输过来的信息通过手机的数据通信网络或者互联网传输到数据分析平台30,所述数据分析平台30可以为厂家提供的云服务器,里面存储了智能终端20检测到的历史数据和多个分析模型。
70.在本实施例中,所述数据分析平台30根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,将所述建议信息和血糖数据发送至智能终端。
71.可以理解的是,所述数据分析平台30根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,即通过预设设置好的数据集成算法或者训练好的分析模型比对得出使用者的血糖值处于怎样的水平区间,是否是常见的水平区间还是高于常见血糖值的结果。通过点状采集,连续记录,对使用者进行血糖,血压跟踪管理。发现超出常见的水平区间连续时间达到一定数值时通过智能终端20提醒,例如:用短信和电话进行双重预警,在app的显示界面上可以通过图像展示进行提醒,例如:展示界面中对应的部分出现颜色变化。
72.需要说明的是,生理数据通过计算可以得到此时待测目标的血糖值,再通过差异性分析模型可以得到进一步的就建议信息。所述建议信息可以在数据库中提前设置好,根
据差异性分析模型的分析结果给出对应的评分等级或者生活、运动等建议,所述评分等级可以用于提醒用户血糖值偏离正常血糖值的程度,并不用于表示身体是否健康。
73.在本实施例中,所述智能终端20根据所述建议信息和血糖数据建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
74.在具体实现中,为了进行数据展示可以将实时的血糖值进行展示,也可以将历史血糖数据通过不同的数据图形进行展示,还可以按不同的间隔时间以小时、日、月或者年进行数据统计,实现了数据可视化,让用户更加直观的认识到身体血糖值的变化规律,所述可视化模型可以是根据血糖值或者历史血糖数据形成的可视化模型。
75.在本实施例中,所述智能终端20包括:数据处理模块21和数据展示模块22;所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:所述数据处理模块21根据所述血糖数据绘制全时段血糖变化模型,将所述全时段血糖变化模型发送至展示模块;所述数据展示模块22根据所述全时段血糖变化模型和建议信息建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
76.在具体实现中,所述数据处理模块21根据所述血糖数据绘制全时段血糖变化模型,由于血糖数据是实时连续监测的,因此可以得到全时段血糖数据或者历史血糖值数据,再根据全时段血糖数据或者历史血糖值数据生成全时段的血糖值变化模型,所述全时段血糖值变化模型可以将超出正常血糖值的数据段进行标识,例如:在血糖值超出正常血糖值的时段或者数据段标红以提醒用户注意,所述数据展示模块根据所述全时段血糖变化模型和建议信息建立可视化模型,建议信息则可在模型附近进行标注或者解释,将所述可视化模型进行展示。
77.本发明中所述智能终端20,用于获取待测目标的差异信息,将所述差异信息发送至数据分析平台30;所述数据分析平台30,用于根据所述差异信息生成差异性分析模型;所述可穿戴设备10,用于实时检测待测目标的生理数据,并将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端20;所述智能终端20,还用于将所述生理数据通过数据通信网络传输至数据分析平台30;所述数据分析平台30,还用于根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,将所述建议信息和血糖数据发送至智能终端20;所述智能终端20,还用于根据所述建议信息和血糖数据建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。通过上述系统实现了对待测目标血糖值的实时监测,由于可穿戴设备的便利性,使得血糖监测可以全天候进行监测,且监测过程全程无创,由于时间跨度长,不易受到环境和时间的影响,且采集数据全面,提高了血糖检测的准确性和全面性。
78.参照图2,图2为本发明动态血糖监测系统第二实施例的结构框图,基于上述第一实施例,提出本发明动态血糖监测系统的第二实施例。
79.在本实施例中,所述动态血糖监测系统还包括:血糖分析模块31和差异性分析模块32。
80.在本实施例中,所述血糖分析模块31将所述生理数据带入预设数据集成模型,以得到血糖数据,并根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块32,将所述血糖数据发送至智能终端20。
81.需要说明的是,血糖分析模块中,可以将生理数据中的血液的形态和流速心率变化波形图和节律代入预设数据集成模型,得到血糖数据,所述预设数据集成模型即为通过预先采样到的生理数据对初始模型进行训练,得到预设数据集成模型,从而根据预设数据
集成模型得到准确的血糖数据。
82.在本实施例中,所述血糖分析模块31根据所述生理数据获取待测目标的心率变化信息、血流形态信息以及温度信息;将所述心率变化信息和血流形态信息带入预设数据集成模型,以得到初步血糖数据,根据所述温度信息对所述初步血糖数据进行修正,以得到血糖数据,根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块32,将所述血糖数据发送至智能终端20。
83.在具体实现中,由于温度可能会血糖数据的检测结果造成影响,因此可以通过温度信息对血糖数据值进行修正,以得到修正后的血糖数据,也可以将温度数据集成到采样数据中,通过包含温度信息的采样数据对初始模型进行训练,根据模型直接得到修正后的血糖数据。
84.在本实施例中,所述差异性分析模块32将所述血糖值历史数据带入差异性分析模型,以得到分析结果,根据所述分析结果生成建议信息,将所述建议信息发送至智能终端。
85.需要说明的是,差异性分析模型可以是根据差异信息为索引找到对应的差异性分析模型,进而对血糖值历史数据进行分析。差异性分析模型的训练过程可以是根据具有不同差异信息的采样数据对初始差异性模型进行训练,得到最终的差异性分析模型,再将差异信息作为索引与最终的差异性分析模型一一对应,其中,采样数据中包含了不同差异信息以及其对应的血糖状态信息和血糖数据,通过训练完成的差异性分析模型可以歌剧差异信息和待测目标的血糖数据得到对应的血糖状态,血糖状态则对应了预先设置好的建议信息。
86.本实施例所述血糖分析模块31将所述生理数据带入预设数据集成模型,以得到血糖数据,并根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端20;所述差异性分析模块32将所述血糖值历史数据带入差异性分析模型,以得到分析结果,根据所述分析结果生成建议信息,将所述建议信息发送至智能终端20。通过上述步骤,实现了根据生理数据得到较为准确的血糖值并生成可供用户参考的意见信息,提升了用户的使用体验。
87.参照图3,图3为本发明动态血糖监测装置中程序配置所实现步骤第一实施例的流程示意图,所述动态血糖监测装置应用于动态血糖监测系统,所述动态血糖监测系统包括:依次连接的可穿戴设备、智能终端以及数据分析平台;
88.所述动态血糖监测装置包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的动态血糖监测装置程序,所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:
89.步骤s10:所述智能终端获取待测目标的差异信息,将所述差异信息发送至数据分析平台。
90.需要说明的是,本实施例应用于动态血糖监测,由于血糖值会随着时间和人体状态发生变化,传统的检测手段无法连续的全天候的检测血糖值,因此是不够全面准确的,通过本实施例提供的方案,可以全天候连续的对待测目标的血糖值进行监测,并基于血糖值和血糖变化趋势给出对应的建议,有效的提高了血糖检测的全面性和准确性,且有助于待测目标对于自身血糖情况有更加全面直观的认识。其中可穿戴设备可用于采集数据和部分数据展示,智能终端用于进行数据传输和数据展示,数据分析平台则是对数据进行数据处
理和分析。
91.可以理解的是,所述待测目标即为,通过可穿戴设备进行检测的目标,进一步的待测目标的差异信息即为待测目标的与其他个体间的差异信息,包括:待测目标的年龄、体重、身高、病史以及身体情况等个人信息。
92.在具体实现中,所述智能终端可以为手机,也可以为平板电脑,还可以为其他具有通信功能的显示设备,本实施例对此不加以限定。
93.步骤s20:所述数据分析平台根据所述差异信息生成差异性分析模型。
94.需要说明的是,由于不同的个体间可能拥有一定的差异,例如:就年龄而言不同年龄的个体新陈代谢速度不一样30岁的个体和60岁的个体检测出同样的血糖数据对个体有不一样的意义,可能对于30岁个体而言该血糖值为正常血糖值,而60岁的个体则需要注意可能出现血糖异常的风险,因此根据差异信息生成个性化的血糖模型,使得根据模型得到的结果可以让待测目标对自身血糖值有更加清晰直观认识。
95.在具体实现中,差异性分析模型可以是根据差异信息为索引找到对应的差异性分析模型,进而对血糖数据进行分析。差异性分析模型的训练过程可以是根据具有不同差异信息的采样数据对初始差异性模型进行训练,得到最终的差异性分析模型,再将差异信息作为索引与最终的差异性分析模型一一对应,其中,采样数据中包含了不同差异信息以及其对应的血糖状态信息和血糖数据,通过训练完成的差异性分析模型可以歌剧差异信息和待测目标的血糖数据得到对应的血糖状态,血糖状态则对应了预先设置好的建议信息。
96.此外,所述数据分析平台可以为云端服务器,在云端服务器中存储了进行差异性分析所需要的多个差异性分析模型。
97.步骤s30:所述可穿戴设备实时检测待测目标的生理数据,并将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端。
98.需要说明的是,所述可穿戴设备可以是智能手表,也可以是智能腕带,还可以是智能腰带或者与智能穿戴设备功能相同或者相似的其他设备,本实例对此不加以限定。
99.可以理解的是,生理数据可以是穿戴设备上各传感器监测到的待测目标数据,例如:心率、血流速率、体温、血糖以及血流信号等,由于采集到的数据可能需要通过运算或者分析才能得到最终需要的数据,因此生理数据可以通过可穿戴设备进行初步的本地处理,也可以通过智能终端或者数据分析平台进行进一步的处理。
100.在具体实现中,设备无线通信即为可穿戴设备与智能终端的数据通信方式,此处设备无线通信并限定该通信方式距离较短,仅仅用于说明可以实现可穿戴设备与智能终端之间通信的通信方式。所述设备无线通信可以为蓝牙通信,也可以为wifi通信,还可以为zigbee等通信方式,甚至可以通过4g或者esim卡进行数据通信,本实例对设备无线通信的实现形式不加以限定。
101.在本实施例中,所述可穿戴设备包括:绿光检测模块、红外检测模块、温度检测模块以及检测处理模块,所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:所述绿光检测模块检测所述待测目标的心率变化信息,将所述心率变化信息发送至检测处理模块;所述红外检测模块检测所述待测目标的血流形态信息,将所述血流形态信息发送至检测处理模块;所述温度检测模块检测所述待测目标的温度信息,将所述温度信息发送至检测处理模块;所述检测处理模块将所述心率变化信息、温度信息和所述血流形态信息作为生理数据,
将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端。
102.需要说明的是,绿光检测模块通过可穿戴设备的传感器绿光反射采集心率变化波形图和节律,再通过红外检测模块检测出人体血液的形态和流速,其中,心率变化信息即为上述心率变化波形图和节律,血流形态信息即为人体血液的形态和流速。由于温度会影响光的反射和吸收,因此温度值会影响血糖检测的精准度,因此还需要通过温度传感器采集此处的温度信息,以作为数据修正的数据基础。
103.步骤s40:所述智能终端将所述生理数据通过数据通信网络传输至数据分析平台。
104.需要说明的是,智能终端在这一步骤中主要起中间通信的作用,将可穿戴设备传输过来的信息通过手机的数据通信网络或者互联网传输到数据分析平台,所述数据分析平台可以为厂家提供的云服务器,里面存储了智能终端检测到的历史数据和多个分析模型。
105.步骤s50:所述数据分析平台根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,将所述建议信息和血糖数据发送至智能终端。
106.可以理解的是,所述数据分析平台根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,即通过预设设置好的数据集成算法或者训练好的分析模型比对得出使用者的血糖值处于怎样的水平区间,是否是常见的水平区间还是高于常见血糖值的结果。通过点状采集,连续记录,对使用者进行血糖,血压跟踪管理。发现超出常见的水平区间连续时间达到一定数值时用短信和电话进行双重预警。
107.需要说明的是,生理数据通过计算可以得到此时待测目标的血糖值,再通过差异性分析模型可以得到进一步的就建议信息。所述建议信息可以在数据库中提前设置好,根据差异性分析模型的分析结果给出对应的评分等级或者生活、运动等建议,所述评分等级可以用于提醒用户血糖值偏离正常血糖值的程度,并不用于表示身体是否健康。
108.步骤s60:所述智能终端根据所述建议信息和血糖数据建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
109.在具体实现中,为了进行数据展示可以将实时的血糖值进行展示,也可以将历史血糖数据通过不同的数据图形进行展示,还可以按不同的间隔时间以小时、日、月或者年进行数据统计,实现了数据可视化,让用户更加直观的认识到身体血糖值的变化规律,所述可视化模型可以是根据血糖值或者历史血糖数据形成的可视化模型。
110.在本实施例中,所述智能终端包括:数据处理模块和数据展示模块;所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:所述数据处理模块根据所述血糖数据绘制全时段血糖变化模型,将所述全时段血糖变化模型发送至展示模块;所述数据展示模块根据所述全时段血糖变化模型和建议信息建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。
111.在具体实现中,所述数据处理模块根据所述血糖数据绘制全时段血糖变化模型,由于血糖数据是实时连续监测的,因此可以得到全时段血糖数据或者历史血糖值数据,再根据全时段血糖数据或者历史血糖值数据生成全时段的血糖值变化模型,所述全时段血糖值变化模型可以将超出正常血糖值的数据段进行标识,例如:在血糖值超出正常血糖值的时段或者数据段标红以提醒用户注意,所述数据展示模块根据所述全时段血糖变化模型和建议信息建立可视化模型,建议信息则可在模型附近进行标注或者解释,将所述可视化模型进行展示。
112.本实施例所述智能终端获取待测目标的差异信息,将所述差异信息发送至数据分
析平台;所述数据分析平台根据所述差异信息生成差异性分析模型;所述可穿戴设备实时检测待测目标的生理数据,并将所述生理数据通过设备无线通信发送至智能终端;所述智能终端将所述生理数据通过数据通信网络传输至数据分析平台;所述数据分析平台根据所述生理数据和差异性分析模型得到所述待测目标的血糖数据和建议信息,将所述建议信息和血糖数据发送至智能终端;所述智能终端根据所述建议信息和血糖数据建立可视化模型,将所述可视化模型进行展示。通过上述系统实现了对待测目标血糖值的实时监测,由于可穿戴设备的便利性,使得血糖监测可以全天候进行监测,由于时间跨度长,不易受到环境和时间的影响,且采集数据全面,提高了血糖检测的准确性和全面性。
113.图4为本发明动态血糖监测装置中程序配置所实现步骤第二实施例的流程示意图,基于上述第一实施例,提出本发明动态血糖监测装置中程序配置所实现步骤第二实施例。
114.在本实施例中,所述动态血糖监测系统还包括:血糖分析模块和差异性分析模块,所述步骤s50包括:
115.步骤s51:所述血糖分析模块将所述生理数据带入预设数据集成模型,以得到血糖数据,并根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端。
116.需要说明的是,血糖分析模块中,可以将生理数据中的血液的形态和流速心率变化波形图和节律代入预设数据集成模型,得到血糖数据,所述预设数据集成模型即为通过预先采样到的生理数据对初始模型进行训练,得到预设数据集成模型,从而根据预设数据集成模型得到准确的血糖数据。
117.在本实施例中,所述动态血糖监测装置程序配置为实现如下步骤:所述血糖分析模块根据所述生理数据获取待测目标的心率变化信息、血流形态信息以及温度信息;将所述心率变化信息和血流形态信息带入预设数据集成模型,以得到初步血糖数据,根据所述温度信息对所述初步血糖数据进行修正,以得到血糖数据,根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端。
118.在具体实现中,由于温度可能会血糖数据的检测结果造成影响,因此可以通过温度信息对血糖数据值进行修正,以得到修正后的血糖数据,也可以将温度数据集成到采样数据中,通过包含温度信息的采样数据对初始模型进行训练,根据模型直接得到修正后的血糖数据。
119.步骤s52:所述差异性分析模块将所述血糖值历史数据带入差异性分析模型,以得到分析结果,根据所述分析结果生成建议信息,将所述建议信息发送至智能终端。
120.需要说明的是,差异性分析模型可以是根据差异信息为索引找到对应的差异性分析模型,进而对血糖值历史数据进行分析。差异性分析模型的训练过程可以是根据具有不同差异信息的采样数据对初始差异性模型进行训练,得到最终的差异性分析模型,再将差异信息作为索引与最终的差异性分析模型一一对应,其中,采样数据中包含了不同差异信息以及其对应的血糖状态信息和血糖数据,通过训练完成的差异性分析模型可以歌剧差异信息和待测目标的血糖数据得到对应的血糖状态,血糖状态则对应了预先设置好的建议信息。
121.本实施例所述血糖分析模块将所述生理数据带入预设数据集成模型,以得到血糖数据,并根据所述血糖数据聚类成血糖值历史数据,将所述血糖值历史数据发送至差异性分析模块,将所述血糖数据发送至智能终端;所述差异性分析模块将所述血糖值历史数据带入差异性分析模型,以得到分析结果,根据所述分析结果生成建议信息,将所述建议信息发送至智能终端。通过上述步骤,实现了根据生理数据得到较为准确的血糖值并生成可供用户参考的意见信息,提升了用户的使用体验。
122.此外,需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个
……”
限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
123.上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
124.通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory,rom)/ram、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
125.以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
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