本发明涉及医疗数据信息采集领域，尤其涉及一种采集慢性病患者的日常行为数据的方法。
背景技术：
随着智能硬件及信息采集技术的飞速发展，出现了越来越多的智能医疗设别，能够收集大量医疗数据信息。然而采集到大量数据的有效性及数据本身的价值存在较大的疑问，因此，采集并甄选准确有效的信息也越来也重要。
针对慢性病患者在院外的日常行为数据收集也更为普及，但是面对大量的数据，大多都是无用的信息。现有的智能手机和智能手环仅能根据患者每日被动行为，检测患者日常行走的步数及心率。
现有技术无法了解追踪患者个人情况，不能根据患者的情况采集相应的变化数据，且始终被动收集患者数据，采集的信息种类过于单调，无法有效运用到对慢性病的管理中。
技术实现要素：
针对现有技术中在医疗数据信息采集存在的上述问题，现提供一种采集慢性病患者的日常行为数据的方法。
具体技术方案如下：
一种采集慢性病患者的日常行为数据的方法，用户携带一智能终端，每个所述智能终端远程均连接一远程服务器，包括以下步骤：
步骤s1：采用所述智能终端远程获取并分析用户的基础健康数据，得到需要监测的健康指标；
步骤s2：采用所述智能终端获取所述用户的各类体征信号，根据所述体征信号与所述健康指标，得到需要向用户获取的日常行为；
步骤s3：采用所述智能终端根据所述日常行为，向所述用户推送量表问题并接收反馈信息；
步骤s4：采用所述智能终端分析所述反馈信息，将分析结果与所述反馈信息上传至所述远程服务器。
优选的，所述基础健康数据包括电子病历；
所述步骤s1中，所述智能终端自动识别所述电子病历中的关键词，并通过所述关键词获取所述电子病历中记载的所述健康指标。
优选的，所述基础健康数据包括临床数据；
所述步骤s1中，所述智能终端将每条所述临床数据与预设的标准健康数据范围进行比较，获取异常临床数据条目，根据所述异常临床数据条目获取对应的所述健康指标。
优选的，所述基础健康数据包括医嘱方案；
所述步骤s1中，所述智能终端从所述医嘱方案中直接检索所述健康指标。
优选的，所述步骤s2中，所述智能终端内设置有多类传感器，分别通过每类所述传感器实时感应所述用户的各类所述体征信号。
优选的，所述步骤s2中，每类所述体征信号分别与多个所述日常行为关联，每类所述体征信号分别与多个所述健康指标关联；
所述步骤s2包括以下步骤：
步骤s21：根据所述健康指标，获取所有关联的所述体征信号，作为监测指标；
步骤s22：将每类所述体征信号的信号值与对应的标准体征信号范围进行比较，得到信号异常的所述体征信号，并作为异常指标；
步骤s23：获取所述监测指标与所述异常指标中同时存在的所述体征信号，作为参考信号；
步骤s24：获取与参考信号关联的所述日常行为，作为需要向所述用户确认的所述日常行为。
优选的，在所述智能终端中预存有多个所述量表问题，每个所述量表问题均与一个所述日常行为关联。
优选的，所述量表问题包括：题干、正向反馈、负向反馈；
所述步骤s3包括以下步骤：
采用智能终端获取与所述日常行为关联的所述量表问题；
通过所述智能终端的触屏推送所述量表问题，所述正向反馈和负向反馈为所述用户的选项；
根据所述用户在所述触屏上对于所述选项的点击结果，得到所述反馈信息。
优选的，每个所述正向反馈和所述负向反馈各自关联有多个所述量表问题，所述步骤s3还包括以下步骤：
所述步骤s3中，根据所述反馈信息，向所述用户再次推送与所述用户选择的所述正向反馈或所述负向反馈关联的所述量表问题，得到二次反馈信息。
优选的，步骤s4中，采用以下步骤获取所述分析结果：
根据所述反馈信息和/或所述二次反馈信息中的所述负向反馈，记录与所述负向反馈对应的所述日常行为，将被记录的所述日常行为关联的所述体征信号的信号值进行记录，得到记录作为所述分析结果。
上述技术方案具有如下优点或有益效果：
采用将用户的基础健康数据与检测到的各类体征信号结合，确认需要向用户收集的日常行为数据，能够实现精准地采集关键的行为数据，确保了采集数据的有效性，关键的行为数据较笼统的数据更能够给用户和医护人员提供有价值的数据支持。
附图说明
参考所附附图，以更加充分的描述本发明的实施例。然而，所附附图仅用于说明和阐述，并不构成对本发明范围的限制。
图1为本发明一种采集慢性病患者的日常行为数据的方法实施例的流程图；
图2为本发明实施例中得到需要向用户获取的日常行为的方法的流程图；
图3为本发明实施例中用户接受到的推送量表问题的界面示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
本发明一种较佳的实施例中，根据图1所示，一种采集慢性病患者的日常行为数据的方法，用户携带一智能终端，每个智能终端远程均连接一远程服务器，包括以下步骤：
步骤s1：采用智能终端远程获取并分析用户的基础健康数据，得到需要监测的健康指标；
步骤s2：采用智能终端获取用户的各类体征信号，根据体征信号与健康指标，得到需要向用户获取的日常行为；
步骤s3：采用智能终端根据日常行为，向用户推送量表问题并接收反馈信息；
步骤s4：采用智能终端分析反馈信息，将分析结果与反馈信息上传至远程服务器。
具体地，本实施例中，采用对用户的基础健康数据的分析获取的需要关注的健康指标，使得在采集行为数据前预先对采集的数据进行筛选，仅需对于需要关注的健康指标有关联的行为数据进行采集。
采用智能设备对于用户体征信号进行监测，在检测出异常的体征信号时，可以对异常的体征信号关联的行为数据进行采集，同时，结合步骤s1中需要采集的行为数据，使得向用户确认的日常行为更为精准，从而获取到更最精准的行为数据。
根据上述步骤得到的向用户确认的日常行为，向用户推送与关联日常行为的量表问题，得到的反馈数据进一步进行分析，得到最终的日常行为数据的分析结果，实现了智能化数据采集，更能够给用户和医护人员提供有价值的数据支持。
本发明一种较佳的实施例中，基础健康数据包括电子病历；步骤s1中，智能终端自动识别电子病历中的关键词，并通过关键词获取电子病历中记载的健康指标。
基础健康数据包括临床数据；步骤s1中，智能终端将每条临床数据与预设的标准健康数据范围进行比较，获取异常临床数据条目，根据异常临床数据条目获取对应的健康指标。
基础健康数据包括医嘱方案；步骤s1中，智能终端从医嘱方案中直接检索健康指标。
具体地，本实施例中，医护人员在电子病历中存储了对用户的诊断结果，关键词为具体的患病类型，每个患病的类型对应不同的健康指标。对于糖尿病需要关注血糖、血压的健康指标，对于消化系统的疾病需要关注食物摄入量和摄入种类的健康指标。
临床数据通常包括需要多个临床数据的具体数值和检测结果，对于不健康的用户，可以在临床数据中找出数据异常的临床数据的条目，进一步的，获取对应的健康指标。
医嘱方案会直接指出需要关注的健康指标，通过检索获得即可。
本发明一种较佳的实施例中，步骤s2中，智能终端内设置有多类传感器，分别通过每类传感器实时感应用户的各类体征信号。
本发明一种较佳的实施例中，根据图2所示，步骤s2中，每类体征信号分别与多个日常行为关联，每类体征信号分别与多个健康指标关联；
步骤s2包括以下步骤：
步骤s21：根据健康指标，获取所有关联的体征信号，作为监测指标；
步骤s22：将每类体征信号的信号值与对应的标准体征信号范围进行比较，得到信号异常的体征信号，并作为异常指标；
步骤s23：获取监测指标与异常指标中同时存在的体征信号，作为参考信号；
步骤s24：获取与参考信号关联的日常行为，作为需要向用户确认的日常行为。
具体地，本实施例中，健康指标所关联的体征信号能够反映出健康指标是否正常，体征信号异常通常是由于用户不当的日常行为造成的。因此，采用上述步骤可以得出可能导致用户出现健康问题日常行为，向用户进行确认得到精准地日常行为数据。
本发明一种较佳的实施例中，在智能终端中预存有多个量表问题，每个量表问题均与一个日常行为关联。
量表问题包括：题干、正向反馈、负向反馈。
量表问题包括：题干、正向反馈、负向反馈；
步骤s3包括以下步骤：
采用智能终端获取与日常行为关联的量表问题；
通过智能终端的触屏推送量表问题，正向反馈和负向反馈为用户的选项；
根据用户在触屏上对于选项的点击结果，得到反馈信息。
具体地，本实施例中，在采集日常行为数据时采用推送量表问题的方式，用户仅需要做是或者否的确认，使得用户能够以更简易的方式反馈行为数据。
根据图3所示，量表问题在智能终端上的显示内容，用户需要根据显示的内容点击即可完成操作。采用上述方法将诊疗过程中会遇到的医疗问题，进行细化，以简单的问答形式推送给用户，用户仅需要回复正向反馈或者负向反馈的选择，用户对智能终端点击操作，即可采集到当天或近几天的日常行为数据。
如下表所示，下表为预存的量表问题中的部分的内容。在下表中，“最近一周你是否仔细检查过腿脚的健康状况？”为题干；“选项1.是”为正向反馈；“选项2.否”为负向反馈；“查足”为关联的日常行为。
本发明一种较佳的实施例中，每个正向反馈和负向反馈各自关联有多个量表问题，步骤s3还包括以下步骤：
步骤s3中，根据反馈信息，向用户再次推送与用户选择的正向反馈或负向反馈关联的量表问题，得到二次反馈信息。
具体地，根据上表的内容，对于首次推送了“最近一周你是否觉得闷闷不乐，情绪低沉？选项1.是2.否”上述问题的选项“否”与“2.最近一周你是否觉得比以往容易紧张和着急？选项1.是2.否”关联。在首次推送了“最近一周你是否觉得闷闷不乐，情绪低沉？选项1.是2.否”后，用户反馈了“否”，则再次推送“2.最近一周你是否觉得比以往容易紧张和着急？选项1.是2.否”。由于焦虑和抑郁地日常行为通常是有关联了，采用上述过程可以进一步使得医护人员更清楚了解到用户的行为状况。
本发明一种较佳的实施例中，步骤s4中，采用以下步骤获取分析结果：
根据反馈信息和/或二次反馈信息中的负向反馈，记录与负向反馈对应的日常行为，将被记录的日常行为关联的体征信号的信号值进行记录，得到记录作为分析结果。
具体地，本实施例中，负面反馈通常是涉及不健康的行为和状态的，采用上述步骤得到的分析结果更具有参考价值。
以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。