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申请/专利权人：无锡智臻医疗有限公司

摘要：本申请涉及一种基于物联网的患者体征预警方法及系统，其属于体征采集技术领域，该方法基于一种患者体征预警系统，所述患者体征预警系统包括若干体征采集设备，其中方法包括：获取目标采集设备中的目标体征数据，并根据目标体征数据得到初步的第一异常检测结果；若第一异常检测结果为轻微异常或者严重异常，则触发异常验证机制，得到第二异常检测结果；当第二异常检测结果为体征严重异常时，触发一级告警；当第二异常检测结果为体征轻微异常时，触发二级告警；否则，不触发告警。本申请能够有效改善人工录入导致的医疗信息系统中采集的各个患者的体征数据准确度较低，从而导致预警不精确的问题。

主权项：1.一种基于物联网的患者体征预警方法，其特征在于，基于一种患者体征预警系统，所述患者体征预警系统包括若干体征采集设备200，所述患者体征预警方法包括：获取目标采集设备中的目标体征数据，并根据所述目标体征数据得到用于判断患者体征数据异常程度的第一异常检测结果，所述第一异常检测结果包括正常、轻微异常以及严重异常中的一个；若所述第一异常检测结果为轻微异常或严重异常，则触发异常验证机制，得到用于判断所述目标体征数据变化态势的第二异常检测结果，所述第二异常检测结果包括体征较为平缓、体征波动剧烈以及体征存在轻微波动中的一个；当所述第二异常检测结果为体征波动剧烈时，触发一级告警；当所述第二异常检测结果为体征存在轻微波动时，触发二级告警；否则，不触发告警；所述触发异常验证机制，得到用于判断所述目标体征数据变化态势的第二异常检测结果包括：实时获取所述目标采集设备中的目标体征数据，并在获取到每一所述目标体征数据后均判断其是否处于预设的平稳体征范围内；若所述目标体征数据超出所述平稳体征范围，则获取一段时间内的若干目标体征数据，并根据获取的所有所述目标体征数据得到其在所述一段时间内的参考变化速率，所述参考变化速率的计算公式为： ；其中，表示所述一段时间内所述目标体征数据的参考变化速率；表示所述一段时间内获取的最后一个所述目标体征数据；表示所述一段时间内获取的第一个所述目标体征数据；表示所述一段时间的总时长；确定所述目标体征数据在所述一段时间内的体征变化趋势，所述体征变化趋势包括上升、下降以及震荡；根据所述体征变化趋势和所述参考变化速率得到所述目标体征数据在所述一段时间内的实际变化速率；根据所述实际变化速率得到第二异常检测结果；所述根据所述体征变化趋势和所述参考变化速率得到所述目标体征数据在所述一段时间内的实际变化速率包括：当所述体征变化趋势为上升或者下降时，将所述参考变化速率直接作为实际变化速率；当所述体征变化趋势为震荡时，触发波动幅度判断机制以得到体征波动情况，所述体征波动情况包括体征数据波动大以及体征数据较稳定；若所述体征波动情况为体征数据较稳定，则将所述参考变化速率直接作为实际变化速率；若所述体征波动情况为体征数据波动幅度大，则基于所述目标体征数据得到调整速率；基于所述调整速率以及所述参考变化速率得到实际变化速率；所述触发波动幅度判断机制以得到体征波动情况包括：对所述一段时间内的所有所述目标体征数据进行拟合，得到拟合曲线；根据所述拟合曲线得到患者在所述一段时间内的平均体征数据，所述平均体征数据的计算公式为： ；其中，表示所述平均体征数据；表示所述一段时间的总时长；表示所述拟合曲线在所述一段时间内与x轴形成的面积；计算所述平均体征数据与所述一段时间内每一离散的所述目标体征数据之间的数据差值，并将每一所述数据差值与预设的最大差值作比较；若大于或等于所述最大差值的所述数据差值的数量大于预设的最大数额，则体征波动情况为体征数据波动大；否则，体征波动情况为体征数据较稳定；所述基于所述目标体征数据得到调整速率包括：根据上述目标体征数据和所述平均体征数据得到调整速率，所述调整速率的计算公式为： ；其中，表示所述平均体征数据；表示调整速率。

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