本发明涉及健康监测领域，尤其是一种用户健康监测数据报警方法和装置。
背景技术：
现有技术中的智能穿戴设备针对健康人群会进行健康监测，在监测数据出现异常时进行分析和提醒，例如在监测到心率、血压等数据超过设定的范围时，判断出现异常并提醒用户。然而，对于已经患病并服药的用户，以高血压为例，用户需要定时服药来稳定血压，用药期间难免出现血压值的波动，因此采用现有设备进行健康监测通常难以设定监测阈值，容易引起不必要的报警。
技术实现要素：
为了解决上述技术问题，本发明的目的是：提供一种可根据用户用药情况进行对健康监测数据进行智能报警的方法。
为了解决上述技术问题，本发明的另一目的是：提供一种可根据用户用药情况进行对健康监测数据进行智能报警的装置。
本发明所采用的技术方案是：一种用户健康监测数据报警方法，包括有以下步骤：
a、获取用药信息，所述用药信息包括有服药时间、药品种类和药品剂量；
b、从数据库获取相应药品种类和药品剂量对应的药效影响曲线k，所述药效影响曲线k的横坐标为服药后的时间，横坐标的最大值为药效周期，纵坐标为药理效应强度；
c、实时采集健康监测数据；
d、根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据，然后根据健康数据报警阈值判断是否报警；
e、根据药效影响曲线k和健康监测数据中不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据计算得到更新的药效影响曲线；
f、重复执行步骤c-e。
进一步，所述步骤e包括有以下子步骤：
e1、在健康监测数据中取不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据并取平均值；
e2、在健康监测数据中取服药时间之后、药效周期时间长度的数据并减去上述平均值，得到实际药效影响曲线k’；
e3、根据药效影响曲线k和实际药效影响曲线k’计算更新的药效影响曲线：k＝αk+(1-α)k’,α为常数，0<α<1。
进一步，所述步骤d中根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据之后，还对修正后的健康监测数据进行滤波处理。
进一步，所述滤波处理为平滑滤波。
本发明所采用的另一技术方案是：一种用户健康监测数据报警装置，包括有
用药信息获取模块，用于获取服药时间、药品种类和药品剂量；
数据库，用于存储相应药品种类和药品剂量对应的药效影响曲线k，所述药效影响曲线k的横坐标为服药后的时间，横坐标的最大值为药效周期，纵坐标为药理效应强度；
数据采集模块，用于实时采集健康监测数据；
报警模块，用于根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据，然后根据健康数据报警阈值判断是否报警；
药效影响曲线更新模块，用于根据药效影响曲线k和健康监测数据中不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据计算得到更新的药效影响曲线。
进一步，所述药效影响曲线更新模块包括有
基准值计算子模块，用于在健康监测数据中取不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据并取平均值；
实际药效影响曲线计算子模块，用于在健康监测数据中取服药时间之后、药效周期时间长度的数据并减去上述平均值，得到实际药效影响曲线k’；
更新子模块，用于根据药效影响曲线k和实际药效影响曲线k’计算更新的药效影响曲线：k＝αk+(1-α)k’,α为常数，0<α<1。
进一步，所述警报模块中还包括有滤波子模块，所述滤波子模块用于在根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据之后，对修正后的健康监测数据进行滤波处理。
进一步，所述滤波处理为平滑滤波。
本发明方法和装置的有益效果是：根据用药信息，结合药代动力学，对采集的各种传感监测数据进行计算，从而实现健康数据的监测报警；同时根据传感监测数据对药效影响曲线进行不断迭代优化，使计算结果更加准确，避免误报。
附图说明
图1为本发明方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例中某药物的血药浓度变化曲线；
图3为本发明实施例中某药物的血药浓度与药理效应强度的对应曲线；
图4为本发明实施例中某药物的药效影响曲线。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
参照图1，一种用户健康监测数据报警方法，包括有以下步骤：
a、获取用药信息，所述用药信息包括有服药时间、药品种类和药品剂量；
b、从数据库获取相应药品种类和药品剂量对应的药效影响曲线k，所述药效影响曲线k的横坐标为服药后的时间，横坐标的最大值为药效周期，纵坐标为药理效应强度；
根据药代动力学可获取图2所示的血药浓度变化曲线和图3所示的血药浓度与药理效应强度的对应曲线，结合图2和图3可得到药效影响曲线如图4所示。
c、实时采集健康监测数据；
d、根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据，然后根据健康数据报警阈值判断是否报警；
以高血压患者数据为例，具体计算过程为将服药时间之后的数据与乘以比例系数之后的药效影响曲线k进行叠加，药效影响曲线k乘以比例系数的作用是将药理效应强度值转换为血压下降的数值。成年人的正常血压是90/60-139/89，由于服药的关系，高血压患者每日血压波动会大于正常成年人的20—30毫米汞柱范围，因此在进行监测时，采用修正后的健康监测数据，即相当于判断在不服药的情况下是否处于一个稳定的高血压状态，而这个稳定的高血压状态下，因为有按时服药，患者的监测数据是正常的。
e、根据药效影响曲线k和健康监测数据中不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据计算得到更新的药效影响曲线；
由于健康数据不仅要考虑到药物的作用，还要考虑年龄、体重、性别等因素的影响，本发明中只需要根据采集的数据进行计算，根据以往数据不断迭代计算，就能得到最准确的药效影响曲线，而无需针对用户个体进行分析。
f、重复执行步骤c-e，实现实时监测。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤e包括有以下子步骤：
e1、在健康监测数据中取不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据并取平均值；
e2、在健康监测数据中取服药时间之后、药效周期时间长度的数据并减去上述平均值，得到实际药效影响曲线k’；
e3、根据药效影响曲线k和实际药效影响曲线k’计算更新的药效影响曲线：k＝αk+(1-α)k’,α为常数，0<α<1。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤d中根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据之后，还对修正后的健康监测数据进行滤波处理。
考虑到服药时间不一定是完全按时的，因此为避免延迟服药时间造成监测数据的异常，可以对健康监测数据进行滤波，消除毛刺。
进一步作为优选的实施方式，所述滤波处理为平滑滤波。
参照图2，对应上述方法，本发明还提供一种用户健康监测数据报警装置，包括有
用药信息获取模块，用于获取服药时间、药品种类和药品剂量；
数据库，用于存储相应药品种类和药品剂量对应的药效影响曲线k，所述药效影响曲线k的横坐标为服药后的时间，横坐标的最大值为药效周期，纵坐标为药理效应强度；
数据采集模块，用于实时采集健康监测数据；
报警模块，用于根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据，然后根据健康数据报警阈值判断是否报警；
药效影响曲线更新模块，用于根据药效影响曲线k和健康监测数据中不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据计算得到更新的药效影响曲线。
进一步作为优选的实施方式，所述药效影响曲线更新模块包括有
基准值计算子模块，用于在健康监测数据中取不在药效周期内的、药效周期时间长度的数据并取平均值；
实际药效影响曲线计算子模块，用于在健康监测数据中取服药时间之后、药效周期时间长度的数据并减去上述平均值，得到实际药效影响曲线k’；
更新子模块，用于根据药效影响曲线k和实际药效影响曲线k’计算更新的药效影响曲线：k＝αk+(1-α)k’,α为常数，0<α<1。
进一步作为优选的实施方式，所述警报模块中还包括有滤波子模块，所述滤波子模块用于在根据健康监测数据中服药时间之后的数据与药效影响曲线k进行计算，得到修正后的健康监测数据之后，对修正后的健康监测数据进行滤波处理。
进一步作为优选的实施方式，所述滤波处理为平滑滤波。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可以作出种种的等同变换或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。