一种家庭式智能药箱系统及其智能监测方法与流程

本发明涉及家庭医用设备技术领域，具体涉及一种家庭式智能药箱系统及其智能监测方法。

背景技术：

就目前社会现状来看，人们的生活水平不断上升，对于自身的健康问题也越发重视。药品是每个家庭必备品，特别是有老人、小孩的家庭，家里准备一些常用的药品是非常有必要的。而对于一些需要长时间服药的老年人，随着老年人年龄的增长，他们的行动能力、感知能力等会有所下降。因此，需要一款智能的家庭式药箱为老人的健康给予保障。就目前市面上的药箱并未能达到很好的智能化，而且不能让一些行动不便的病人提供更便利的用药方式和智能化的监控。

技术实现要素：

本发明的目的是为了克服以上现有技术存在的不足，提供了一种高度智能且能对病人进行监控的家庭式智能药箱系统及其智能监测方法。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种家庭式智能药箱系统，包括：药箱客户端、数据采集模块、微型电脑、微控制器、步进电机和用于放置药品的药箱；微型电脑、微控制器和步进电机均设置在药箱上；药箱客户端，用于对药箱中的药物进行设置，对定期用药的用户设置时间提醒，并对用户的基本信息进行采集，将基本信息发送至微控制器；数据采集模块，用于对用户的身体状况信息进行检测采集，并将身体状况信息发送至微控制器；微型电脑，内置智能语音助手模块、人工智能学习模块和人脸识别模块，用于人脸识别和人工智能深度学习，对识别到的确定病状与微控制器交互给予用户相关药物服用；微控制器，用于输出控制指令控制电机来控制药箱自动出药。

优选地，数据采集模块包括：红外测温器、心率传感器、脉搏传感器和气味传感器；红外测温器，用于检测用户的体温；心率传感器，用于检测用户的心率；脉搏传感器，用于检测用户的脉搏；气味传感器，用于采集用户的口腔气味。

优选地，微型电脑为树莓派，微控制器为单片机。

优选地，家庭式智能药箱系统还包括：摄像头、扬声器、麦克风和用于存储医疗信息的云端数据库；摄像头、扬声器、麦克风和云端数据库和微型电脑均连接。

一种家庭式智能药箱系统的智能监测方法，包括：

s11，通过智能语音助手模块唤醒家庭式智能药箱系统，微型电脑识别唤醒时的语音，并将语音提取出关键字；

s12，根据提取出的关键字遍历微型电脑中保存的本地指令；若遍历成功，则执行步骤s13；

s13，判断遍历出的本地指令是否诊断功能指令；若是，则执行步骤s14；

s14，通过智能语音助手模块提示用户，使用数据采集模块采集身体状况数据；

s15，微型电脑将身体状况数据进行分析、整合、并将身体状况数据与云数据库中存储的医疗信息进行匹配，若匹配成功则可以直接给出医疗建议，实现对用户的智能，若匹配失败，则执行步骤s16，

s16，将身体状况数据与原先构建的人工智能学习模型进行对比，并给出医疗建议。

优选地，在步骤s12中，若遍历不成功，则调用图灵机器人进行智能对话模式。

优选地，在步骤s13中，若遍历出的本地指令为家庭常见疾病指令，则家庭常见疾病指令控制药箱自动出药，等待用户取药。

优选地，步骤s11之前还包括：家庭式智能药箱系统输出用药信号，摄像头拍摄用户的人脸，微型电脑对人脸进行识别，判断是否为当前用药用户；若识别为当前用户则自动出药并语音提醒，等待用户取药；否则语音提示不出药。

优选地，步骤s11之前还包括：初始化；具体步骤为：通过药箱客户端或者用户的基本信息，并将基本信息发送至微控制器；基本信息包括用户信息和药物信息；基于临床数据，构建人工智能学习模型。

本发明相对于现有技术具有如下优点：

本发明的家庭式智能药箱系统被唤醒后，当识别出唤醒语音为家庭常见疾病指令，则家庭常见疾病指令控制药箱自动出药，等待用户取药。当识别出唤醒语音为诊断指令，则进行中医的望闻问切诊断，对诊断出的数据分别基于云端数据库和深度学习模型进行匹配，对一些普通常见的疾病诊断并提供治疗建议或药物，这个大大地提高病症的评估判断的准确性，实现了用户疾病的精确监测。

同时，本发明还能在预设时间到时，输出用药信号(闹铃响)，摄像头拍摄用户的人脸，微型电脑对人脸进行识别，判断是否为当前用药用户；若识别为当前用户则自动出药并语音提醒，等待用户取药；否则语音提示不出药。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明的家庭式智能药箱系统的结构示意图。

图2为本发明的家庭式智能药箱系统的监控方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

参见图1、一种家庭式智能药箱系统，包括：药箱客户端、数据采集模块、微型电脑、微控制器(mcu)、步进电机和用于放置药品的药箱；微型电脑、微控制器和步进电机均设置在药箱上；

药箱客户端，用于人为对药箱中的药物设置并在客户端上标记药物，对定期用药的用户设置时间提醒，并对用户的基本信息进行采集，将基本信息发送至微控制器；药箱客户端基于basic4android和vb所开发，拥有pc端和android系统两个版本。基本信息包括用户信息和药物信息，具体为姓名、性别、年龄、病史、使用药物药方和用户人脸。

数据采集模块，用于对用户的身体状况信息进行检测采集，并将身体状况信息发送至微控制器；具体的，数据采集模块包括：红外测温器、心率传感器、脉搏传感器和气味传感器；红外测温器，用于检测用户的体温；心率传感器，用于检测用户的心率；脉搏传感器，用于检测用户的脉搏；气味传感器，用于采集用户的口腔气味。

微型电脑，内置智能语音助手模块、人工智能学习模块和人脸识别模块，用于人脸识别和人工智能深度学习，对识别到的确定病状与微控制器交互给予用户相关药物服用；智能语音助手模块是基于百度ai和图灵机器人在树莓派上开发的。用于采集问诊数据与相关语音询问提示用户，还有智能聊天功能。人工智能学习模块用于采集大量的临床数据基于卷积神经网络构建人工智能学习模型，对人体的各个指标进行标注和分类等，最后对药箱检测的用户身体各个指标进行分析评估。

微控制器，用于输出控制指令控制电机来控制药箱自动出药。

在本实施例，微型电脑为树莓派，微控制器为stm32f103系列单片机。药箱客户端作为上位机，使用无线通讯模块和微控制器通信，实现人机交互。

在本实施例，家庭式智能药箱系统还包括：摄像头、扬声器、麦克风和用于存储医疗信息的云端数据库；摄像头、扬声器、麦克风和云端数据库和微型电脑均连接。

参见图2、一种基于上述系统的智能监测方法，包括：

s11，通过关键词语音唤醒家庭式智能药箱系统，并通过百度语音识别将唤醒后的语音提取出文字；步骤s11之前还包括：家庭式智能药箱系统在到达预设的时间时，闹钟响，摄像头拍摄用户的人脸，微型电脑对人脸进行识别，判断是否为当前用药用户；若识别为当前用户则自动出药并语音提醒，等待用户取药。否则语音提示不出药。

步骤s11之前还包括：初始化；具体步骤为：

通过药箱客户端或者用户的基本信息，并将基本信息发送至微控制器；基本信息包括用户信息和药物信息；基于临床数据，构建人工智能学习模型，将医疗信息上传到云端数据库，并进行存储。

s12，根据提取出的关键字遍历微型电脑中保存的本地指令；若遍历成功，则执行步骤s13；若遍历不成功，则调用图灵机器人进行智能对话模式。

s13，判断遍历出的本地指令是否诊断功能指令；若是，则执行步骤s14；若遍历出的本地指令为家庭常见疾病指令，则家庭常见疾病指令控制药箱自动出药，等待用户取药。

s14，通过智能语音助手模块提示用户，使用数据采集模块采集身体状况数据；具体为望闻问切。更具体地，望诊：通过摄像头定位人体的舌头、眼球和嘴唇关键部位拍照。再使用图像处理技术对定位的各个部分进行处理并为其打上标签。闻诊：使用气味传感器对用户口腔气味进行采集。问诊：通过语音助手对病人进行询问身体状况，并将用户说出的信息进行采集。切诊：切诊使用了心率传感器和脉搏传感器对用户的心率和脉搏进行采集并检测。体温检测：使用红外测温器对用户的体温采集。

s15，微型电脑将身体状况数据进行分析、整合、并将身体状况数据与云数据库中存储的医疗信息进行匹配，若匹配成功则可以直接给出医疗建议，实现对用户的智能，若匹配失败，则执行步骤s16。本方案同时使用了云端数据库的中医理论知识和大量临床数据构建模型对用户的身体状况进行对比评估，大大地提高病症的评估判断的准确性。

s16，将身体状况数据与原先构建的人工智能学习模型进行对比，并给出医疗建议。若通过s15和s16步骤均无法判断，则直接建议就医，通过医生对用户特征给出的治疗建议人为再上传到云数据库。

上述具体实施方式为本发明的优选实施例，并不能对本发明进行限定，其他的任何未背离本发明的技术方案而所做的改变或其它等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。