智能穿戴设备的数据处理方法与流程

本发明涉及数据处理领域，更具体地说，本发明涉及智能穿戴设备的数据处理方法。

背景技术：

1、在现代医疗领域中，随着科技的不断进步和发展，远程医疗成为一种越来越受欢迎的方式，尤其是对于一些居住地与医生工作地相距较远的处于康复阶段的患者来说。为了能够在日常复诊过程中获取准确的患者体音特征，医生们可以借助智能手环这一高科技产品。

2、医疗性质的智能手环是比较热门的领域，是一种集合了传统的运动手表和监测生理数据的手环，通过智能手环，医生可以检测患者的各项日常活动的生理数据存储下来，之后这些生理数据通过网络远程传输给主治医生，使得医生和患者之间的诊断不拘泥于距离。

3、远程判断和诊断对于居住在偏远地区或交通不便的患者尤为重要。他们不再需要长途跋涉或者花费大量时间和精力去看望医生，只需在家中进行简单的操作，便能获得专业医生的建议和指导。这种远程医疗模式为患者提供了更为便利和高效的医疗服务，同时也减轻了医生的工作压力和时间成本。

4、在某些生理数据的记录过程中，只有在正确使用以及在患者情绪稳定的情况下录制的数据才能真实反映患者的健康状况。然而，传统的录制数据过程中往往没有基于这一要求进行分析和判断，导致录制的数据多数情况下没有达到记录要求，使得录制的数据无法准确地反映患者的健康状态。

5、这些误导信息需要医生花费更多的时间和精力进行分析和解读，这增加了他们的工作负担，并降低了工作效率和诊断准确性。由此可能导致延误治疗、误诊或漏诊，甚至对患者的健康和生命造成危害。

6、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供，通过采集患者使用智能手环的整体指数和波动指数，并将其与阈值进行比较和分类讨论，根据比较结果生成准度一级、准度二级和准度三级信号，用于评估患者佩戴手环的效果并提供不同的信息提示，同时，还采集患者的静默指数，通过静默指数对采集过程进行评估，判断患者的静默状态，并根据结果生成存储信号或不记录信号，通过综合计算整体指数、波动指数和静默指数，得到代表验证系数，用于评估患者使用智能手环的操作失误程度，进而有助于保障最终获取的生理数据准确且具有代表性，有助于提高远程诊断医疗的可信度和有效性，为医生提供更准确的诊断依据，从而提高患者的健康管理和医疗治疗效果，同时，也为医生和患者之间实现更精确、高效的沟通和协作提供了基础，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、步骤s100：采集患者使用智能手环的穿戴信息，对穿戴信息进行综合分析，生成准度一级信号、准度二级信号或准度三级信号；

4、步骤s200：在生成准度一级信号和准度二级信号的情况下，采集患者的生理参数，对生理参数进行综合分析，生成存储信号或不记录信号；

5、步骤s300，针对生成准度二级信号和存储信号的情况下，将穿戴信息和生理参数进行综合计算得到代表验证系数，通过代表验证系数对使用智能手环的过程进行整体评估，生成错误信号或正常采集信号。

6、在一个优选的实施方式中，步骤s100具体包括以下内容：

7、采集患者使用智能手环的穿戴信息，穿戴信息包括整体指数和波动指数；

8、整体指数的获取逻辑为：

9、通过光学心率传感器照射手腕皮肤，记录反射光信号强度，在单位时间内记录t次反射光信号，将反射光信号强度求平均得到整体指数；

10、波动指数的计算公式为：，式中，为波动指数，第i次采集到的反射光信号强度，i=1、2、3、……、n，n为正整数，为整体指数。

11、在一个优选的实施方式中，将整体指数和整体阈值范围进行比较、波动指数和波动阈值范围进行比较；

12、若整体指数处于整体阈值范围内，且波动指示处于波动阈值范围内，表示手腕皮肤的光反射信号强度处于正常范围内，生成准度一级信号；

13、若整体指数处于整体阈值范围内，且波动指示不处于波动阈值范围内，表示手腕皮肤的光反射信号强度整体上是可接受的，生成准度二级信号；

14、若整体指数不处于整体阈值范围内，且波动指示不处于波动阈值范围内，或，表明整体指数不处于整体阈值范围内，且波动指示处于波动阈值范围内，表示手腕皮肤的光反射光信号强度整体上不在正常范围内，并且波动程度也较大，生成准度三级信号，发出预警提示。

15、在一个优选的实施方式中，步骤s200具体包括以下内容：

16、在生成准度一级信号和准度二级信号的情况下，采集患者的生理参数，生理参数包括静默指数；

17、静默指数的获取逻辑为：

18、步骤s201：使用生物电活动传感器在单位时间采集m次患者的皮肤电阻值；

19、步骤s202：将皮肤电阻数据进行平均，得到平均皮肤电阻值；

20、步骤s203：计算总平方和，计算公式为：，其中，表示数据与均值的偏差平方和，为每次采集的皮肤电阻值，为平均皮肤电阻值；

21、步骤s204：计算残差平方和，计算公式为：，式中，表示数据与拟合直线的预测值之间的偏差平方和，为每次采集的皮肤电阻值，为拟合直线对第j个数据点的预测值；

22、步骤s205：静默指数的计算公式为：，式中，表示静默指数。

23、在一个优选的实施方式中，将静默指数和静默阈值进行比较，若静默指数大于等于静默阈值，表示生理数据采集时噪声较低，生成存储信号；

24、若静默指数小于静默阈值，表示所采集的生理数据不具有代表性，生成不记录信号，并发出警报提示。

25、在一个优选的实施方式中，步骤s300具体包括以下内容：

26、在生成准度二级信号和存储信号的情况下，将整体指数和整体阈值、波动指数和波动阈值、静默指数和静默阈值进行综合计算得到代表验证系数，表达式为：，式中，x表示代表验证系数，分别为整体指数、波动指数和静默指数，分别为整体阈值、波动阈值和静默阈值，分别为的预设比例系数，且均大于0且小于0。

27、在一个优选的实施方式中，将代表验证系数和误差干扰阈值进行比较；

28、若代表验证系数大于等于误差干扰阈值，表示患者在使用智能手环过程中与操作规范要求的出入较大，生成错误信号；

29、若代表验证系数小于误差干扰阈值，表示患者在使用智能手环过程中与操作规范要求的出入较小，生成正常采集信号；

30、在生成正常采集信号的情况下，将采集到生理数据汇总并远程发送至医生端。

31、本发明智能穿戴设备的数据处理方法的技术效果和优点：

32、1.通过采集患者使用智能手环的整体指数和波动指数，并将整体指数、波动指数分别与对应的阈值进行比较和分类讨论。当整体指数处于整体阈值范围内且波动指示处于波动阈值范围内时，生成准度一级信号；当整体指数处于整体阈值范围内但波动指示不处于波动阈值范围内时，生成准度二级信号；当整体指数不处于整体阈值范围内且波动指示不处于波动阈值范围内时，生成准度三级信号；进而对患者佩戴智能手环的效果进行分类评估，并根据不同佩戴效果给出不同的信息提示；提供数据的分层展示，使医生能够更清晰地理解患者的生理状态和诊断情况；为患者提供即时的操作反馈，帮助他们改善佩戴手环的准确性和可靠性；

33、2.针对在生成准度一级信号和准度二级信号的情况下，采集患者的静默指数，通过静默指示对采集患者生理数据的过程进行信息采集，判断患者的静默状态，并根据采集结果进行分析生成存储信号或不记录信号。同时，针对生成准度二级信号和存储信号情况下，将整体指数、波动指数和静默指数进行综合计算得到代表验证系数。这样的整体分析有助于评估患者使用智能手环的整个过程的操作失误程度，从而保障最终获取到的生理数据准确且具有代表性。本发明包含了数据采集的质量，促进智能诊断辅助，为医生提供更准确的数据基础，进而提高患者的健康管理和医疗治疗效果。