器正常工作，用户端连接顺畅。
【附图说明】
[0029]为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据的具体实施例并结合附图， 对本发明作进一步详细的说明，其中
[0030] 图1示出了本发明的药物智能服用专家系统的工作方法的流程图；
[0031] 图2示出了步骤SlOO中通过远程监控患者是否服药的方法流程图；
[0032] 图3示出了步骤S200中对患者服药的合理性进行判断的方法流程图；
[0033] 图4示出了本药物服用远程服务器的原理框图；
[0034] 图5示出了本发明的药物智能服用专家系统的原理框图；
[00巧]图6不出了IDS设备的原理框图。
【具体实施方式】
[0036] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合【具体实施方式】并参 照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，该些描述只是示例性的，而并非要限制本发 明的范围。此外，在W下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，W避免不必要地混淆本 发明的概念。
[0037] 实施例1
[0038] 图1示出了本发明的药物智能服用专家系统的工作方法的流程图。
[0039] 如图1所示，本发明的药物智能服用专家系统的工作方法，包括如下步骤：
[0040] 步骤S100,通过远程监控患者是否服药；步骤S200,对患者服药的合理性进行判 断，和/或对药物服用安全性进行判断；W及步骤S300,根据上述判断发出相应提醒信号。
[0041] 图2示出了步骤S100中通过远程监控患者是否服药的方法流程图。
[0042] 如图2所示，具体的，所述步骤S100中通过远程监控患者是否服药的方法包括如 下步骤：
[0043] 步骤S110,建立疾病特征值集合。
[0044] 步骤S120,计算斜率函数。获得在采集周期内的任一采集时间点的测量值，再根据 该测量值与前一周期相同采集时间点的测量值的差值和两次采集时间点的间隔时间计算 斜率函数化(t)。
[0045] 步骤S130,构建服药判断公式。根据所述斜率函数化(t)建立患者是否服药判断 公式，即
[0046]
若>片时，则判断患者未服药；
[0047] 式中，0 1为预设的患者单次未服药时的疾病特征值集合中一特征值所对应的异 常阔值，所述訂为预设的患者多次未服药时的特征值所对应的异常累计阔值，nl为采集总 次数。
[0048] 进一步，所述步骤S100中通过远程监控患者是否服药的方法还包括：
[0049] 根据所述疾病特征值集合中多特征值建立相应的服药判断公式的计算结果ytm， 建立多特征值的适于判断是否服药的判断公式；
[0050]
，则判断患者未服药；
[0051] 式中，所述S1为预设的患者在多次未服药时的多种特征值所对应的多特征异常 阔值，n2为特征值的数量，m表示特征值的种类。
[0052] 图3示出了步骤S200中对患者服药的合理性进行判断的方法流程图。
[0053] 具体的，所述步骤S200中对患者服药的合理性进行判断的方法包括如下步骤：
[0054] 步骤S210,预设相关参数，即预设疾病特征值集合所对应的各采集时间点对应的 人体指标参数的标准值。
[0055] 步骤S220,计算差值，计算任一采集时间点的测量值与相同采集时间点的标准值 的差值函数D(t)。
[0056] 步骤S230,根据所述差值函数D(t)建立患者服药合理性判断公式，即
[0057]
I，若> ^2，则判断患者所服药物未达到疗效；
[005引式中，0 2为预设的患者服药后未达到疗效时的特征值所对应的异常阔值，訂为 预设的患者服药后未达到疗效时的特征值所对应的多时间点异常累计阔值，nl为采集总次 数。
[0059] 进一步，所述步骤S200中对患者服药的合理性进行判断的方法还包括如下步骤：
[0060]根据所述疾病特征值集合中多特征值建立相应的服药合理性判断公式的计算结 果yr。，建立多特征值的适于判断患者服药合理性的公式；
[0061]
则判断患者服药未达到疗效；
[0062] 式中，所述S2为预设患者多次服药后未达到疗效时的多种特征值所对应的多特 征异常阔值，n2为特征值的数量，m表示特征值的种类。
[0063]为了更好的理解本发明的技术方案，例举了高血压作为具体的实施方式如下。
[0064] -、确定高血压病人的监控特征值
[0065] 高血压病人体征的特征值主要有；收缩压舒张压C2、相关危险因素数量C3,根 据上述特征值建立疾病特征值集合，其中每个特征值可W用Cm来表示，m表示特征值的种 类。实时测量的特征只有2个；收缩压Cl、舒张压C2,对于相关危险因素数量C3不需要测量， 可由医生通过诊断录入的参数。
[0066]收缩压Cl和舒张压C2的取值是定期的通过体征测量终端（血压仪）采集获得，并 将特征值通过远程的智能药箱传输到系统中。
[0067] 根据高血压的分级情况（正常、高血压前期、I级高血压、II级高血压、III级高血 压、单纯收缩期高血压和高血压急症）和分层情况（低危、中危、高危和很高危）来确定特 征值的标准值Si和S2。
[0068] 高血压的疾病分级按表一来完成：
[0069] 表一高血压分级对照表
[0070]
[0071]
[0072] 高血压的疾病分层按表二来完成：
[0073] 表二高血压分层对照表 [0074，
[00巧]常用的服药后正常诊断值
[0076] 表H有效服药后高血压的正常值表
[00771
[007引根据表3,确定特征值收缩压Cl、舒张压C2对应的标准值S1= 130或S1= 140或Si= 150,S2= 90 或Si= 80。
[0079] 与高血压相关的危险因素主要与如下病史相关；糖尿病、服胖症、高同型半脫氨酸 血症、高血脂、动脉粥样硬化、痛风、肾病、中风家族史、吸烟、饮酒、也脏病家族史等。C3的取 值等于当前病人在上面指定的疾病中所占的数量，当该个值发生了变化，则C3也发生变化。 根据高血压特点，取相关危险因素数量Cs对应的标准值S3= 0。
[0080] 二、确定特征值测量频度
[0081] 按照人体的特点，人的血压高峰值出现在上午10点左右（ti)和下午3点左右 (t2)，人的血压低峰值出现在凌晨1点左右（t3)，因为凌晨1点是人的睡眠时间，因而用睡 前（t4)和早上起床后（tg)的二次测量来替代。
[0082]判断一个人是否有高血压，一般建议在ti和t2时间点进行测量；而判断服药的有 效性一般在每一天的固定时间测量（t。）即可。
[0083] 综上所述，高血压的特征可W在t。、ti、*2、*4、tg进行测量即可。
[0084]H、特征值斜率函数生成
[0085] 对于每个特征指标，生成斜率函数：
[0086]化l(t) = (Tl(t)-Tl(t0))/(t-t0)
[0087]化 2(t) = (T2(t)-T2(t0))/(t-t0)
[0088] 其中to代表前一天同一个测量时间点，因为根据人体血压的一天中的波动值，在 同一时间段的测量才具有比较意义。
[0089] 该二个函数在二维坐标上也是一系列离散的点，相邻点用直线连接，则也构成了 二个折线图。
[0090] 四、特征值差值函数生成
[0091] 每天在t。、ti、t2、t4、tg共5点时间进行测量血压的收缩压与舒张压。
[0092] 收缩压标记为函数Tl(t)，每天5个时间点的测量点为离散点；T1。、Til、T12、TI4、 TI5
[0093] 舒张压标记为函数T2(t)，每天5个时间点的测量点为离散点；T2。、T2i、T22、T24、 T2s
[0094] 构造收缩压的差值函数：
[0095]Dl(t) =Tl(t)-Sl，其中t= 0、1、2、4、5
[0096]D2a) =T2a)-S2,其中t= 0、1、2、4、5
[0097] 该二个函数在二维坐标上构成多个W离散的点，相邻点用直线连接则构成二根折 线。
[0098] 五、异常参数阔值的生成
[0099] 在后面的计算中，需要用到4个重要的阔值参数；〇 1、訂、0 2、只。
[0100] 0 1为预设的患者单次未服药时的疾病特征值集合中一特征值所对应的异常阔 值，所述？1为预设的患者多次未服药时的特征值所对应的异常累计阔值，经过对高血压疾 病测试可W得出经验值，0 1 = 0. 3n- 0. 5n，訂=3 一 5准确性比较高。
[0101] 0