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公开(公告)号：CN113349746A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110834939.8
申请日：2021-07-21
申请人： 中南大学湘雅医院 , 北京和正医联技术有限公司
IPC分类号： A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/00
摘要： 一种生命体征监测报警系统，其特征在于：包括如下步骤：S1、数据采集，即通过各类测量设备对人体的生命体征信息进行测量，并收集得到电子化、数值化的各种体征信息，将至少连续采集8周的数据通过物联网存到数据库中；将数据库分为两个子集，其中一个子集为训练集，另一个为测试集；S2、总结不同体征信息特征值，不断验证这些特征值的可用性；S3、通过机器学习，形成真实警报/无效警报分类模型；S4、通过交叉验证结合训练算法及验证算法验证分类模型的稳健性。本发明提供的生命体征监测警报方法，可以减少无效警报发生的概率，以便合理的分配医护资源，提高医护工作效率及服务质量。
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公开(公告)号：CN113534049A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110825660.3
申请日：2021-07-21
申请人： 中南大学湘雅医院 , 北京和正医联技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于医疗的蓝牙双向定位装置及定位方法，包括网络互连的移动终端、固定终端和后台系统，通过入院时为患者分发物联网手环，启动物联网手环的蓝牙模块实现定位功能；在院内至院外不同区域设置围栏，用户移动到围栏边界时触发越界提示，后台系统收到围栏越界提示后进行定位状态切换。本发明可智能化、信息化的实现对院内患者的定位，并且该定位服务可以在室内外两种环境下平滑的切换，以保证定位服务无缝覆盖。
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公开(公告)号：CN113349745A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110826173.9
申请日：2021-07-21
申请人： 中南大学湘雅医院 , 北京和正医联技术有限公司
IPC分类号： A61B5/0205 , A61B5/11 , A61B5/1455 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种患者用辅助监护装置，包括主机服务器、移动终端和检测装置，所述主机服务器、检测装置和移动终端经网络通信连接；所述检测装置包括多参数监护仪，多参数监护仪用于采集患者体征参数，所述多参数监护仪和参数处理模块相连，所述移动终端为可穿戴医疗设备，包括处理单元和与处理单元通信连接的通信单元、处理单元、定位单元、提醒单元、检测单元；所述主机服务器用于当接收到危象状况时，提醒关联用户该患者处于不良的生理状况，通知关联用户准备医疗资源且向关联用户发送患者定位信息。本发明借助移动终端进行患者的辅助监护和医护人员的随身呼叫响应效果，减少报警疲劳带来的致命遗漏。
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公开(公告)号：CN115767436B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211415972.8
申请日：2022-11-12
申请人： 中南大学湘雅医院
摘要： 本发明提供一种医护与患者智能手表联动寻回患者的方法及系统，方法包括：实时采集患者智能手表发出信号定位信息；计算若干个被监测患者所在区域内的饱和度，判断被监测患者所在区域内的饱和度是否小于饱和度阈值，进而选择是否联动控制广播系统广播被监测患者区域内患者越界，并联动医护手表接收越界患者定位信息；医护手表确定越界患者移动方向；采用粒子群优化算法规划医护人员追踪越界患者路径，将越界患者带回至其所属的被监测患者所在区域。本发明提供的医护与患者智能手表联动寻回患者的方法，基于智能手表内带有的IC标签，基于物联网技术进行远程无线定位，为医疗系统的管理人员监护、管理和追踪患者提供了便捷。
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公开(公告)号：CN115336977B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210925989.1
申请日：2022-08-03
申请人： 中南大学湘雅医院
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/0205
摘要： 本发明涉及ICU警报级别评估的技术领域，揭露了一种精准ICU警报分级评估方法，包括：采集病人体征数据，利用FFT方法对采集的生命体征检查时序数据进行特征提取，构成病人体征数据指标集合；基于线性局部切空间排列算法对病人体征数据指标集合进行流形学习；利用混合采样模型对所构建的训练集进行均衡化采样；基于概率图理论构建病人ICU警报分级评估模型；将所采集到的病人体征指标数据输入到训练优化后的病人ICU警报分级评估模型中，模型输出ICU警报分级评估结果。本发明所述方法基于线性局部切空间排列算法对数据集进行降维，通过先验概率以及条件概率将体征指标与ICU警报级别建立发生概率的对应关系，得到体征指标导致不同ICU警报级别发生的概率。
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公开(公告)号：CN114913045A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210555457.3
申请日：2022-05-20
申请人： 中南大学湘雅医院 , 湖南鸿鸬智能科技有限公司
IPC分类号： G06Q50/22 , G16H50/30 , G06F40/279 , G06F40/289
摘要： 本发明公开了一种精确老龄评估的方法，包括：获取老人基本信息，并将信息上传系统；根据标准量表信息，对老人信息进行预处理，形成评估问答量表组；判断评估问答量表组中的机制；形成评估结果，并对评估结果跟进和持续更新。本发明所述的一种精确老龄评估的方法，通过对老人基本信息和老龄评估量表提取关键字，使用自然语音处理技术，简化量表填写过程，形成合理的评估方式，加快评估的效率，通过设计多张量表中的联动和互斥机制，结合老人基本信息，以及患者的关联病情，避免一问到底的情况，提高评估准确性，且结合智能穿戴设备采集方式可以反哺评估结果，不断自动更新评估量表内容，减少再次评估时的工作量，形成自动更新机制。
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公开(公告)号：CN114627067B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210220853.0
申请日：2022-03-08
申请人： 中南大学湘雅医院
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T5/70 , G06T5/73 , G06T5/90 , G06T5/30 , G06T5/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , A61B5/107
摘要： 本发明公开了一种基于图像处理的伤口面积测量及辅助诊疗方法，包括包括建立数据集模块，图像识别模块，图像增强模块，图像分割和轮廓提取模块，面积计算模块。本发明的一种基于图像处理的伤口面积测量及辅助诊疗方法，通过图像处理的方法，具体是伤口纹理的边缘检测，计算面积相当于图像的像素级别，结果更加精准，方法中的图像识别模块，在准确识别伤口类型后，能够进一步识别伤口是否为复合型伤口，且是哪几种伤口的复合型表现，足够准确的识别结果能够为临床用药护理提供有效的参考。
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公开(公告)号：CN115399738B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210988923.7
申请日：2022-08-17
申请人： 中南大学湘雅医院
IPC分类号： A61B5/00 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N20/00 , G08B21/18 , G16H50/20
摘要： 本发明涉及ICU虚假警报识别的技术领域，揭露了一种快速ICU虚假警报识别方法，包括：采集病人体征数据，构成病人体征指标数据；利用生成对抗网络构建病人指标数据样本生成模型，利用病人指标数据样本生成模型生成大量病人体征指标数据；基于概率图理论构建ICU警报识别模型；利用分裂梯度算法对所构建的ICU警报识别模型进行快速优化，得到训练优化后的ICU警报识别模型；当医院系统检测到警报时，采集与警报相关病人的病人体征指标数据，将所采集到的病人体征指标数据输入到训练优化后的ICU警报识别模型中，模型输出是否为虚假警报，若该警报不是虚假警报，则继续输出警报名称以及处理优先级，医护人员根据模型输出结果进行相应的处置措施。本发明所述方法实现大量可用样本数据的生成，实现基于概率图的虚假警报识别、警报名称识别以及处理优先级识别。
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公开(公告)号：CN113365344A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110826177.7
申请日：2021-07-21
申请人： 中南大学湘雅医院
IPC分类号： H04W64/00
摘要： 一种蓝牙定位与物联网技术融合的定位方法，包括以下步骤：S1：为入职医护和入院患者分配穿戴式设备，通过后台系统为患者分配责任医护并记录医护和患者的关联关系、S2：通过后台系统获取相关联的医护和患者的单独位置，并记录所关联的医护向患者移动的运动方向和运动轨迹，根据运动方向和运动轨迹获取经验路径，并根据经验路径对医护的位置进行实时修正；S3：后台系统设置医护巡查的服务区间和呼叫区间；进入所述服务区间时，医护和患者通过穿戴式设备实时感知彼此距离，并通知双方；在所述呼叫区间内，当任何一方发起呼叫时，后台系统会规划最优路径，使医护找到患者。本发明实现了交互式的位置服务，不仅提高了定位的精准度，还提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN108766510A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810542963.2
申请日：2018-05-30
申请人： 中南大学湘雅医院
摘要： 本申请实施例提供一种智能病史采集方法、装置及移动采集设备，该方法包括：按预设规则发出问询语音信息，并采集患者基于问询语音信息反馈的病况信息；对病况信息进行识别，并结合预存的多个病况特征点获得病况信息中的关键字；拍摄得到患者的化验单的图像信息，对图像信息进行识别以获得其中包含的多条化验项中存在异常的化验项的相关信息；调用预存的病历模板，基于病历模板并根据关键字和存在异常的化验项的相关信息生成病史概要信息。该采集方案，可通过智能语音问询方式，获得患者的病况简要，并结合拍摄得到的化验单中的化验项的相关信息生成病史概要信息，为后续医生对患者进行就诊提供了有效地参考信息，节省了就诊问询时间。
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