一种老年人跌倒风险综合评估与健康干预系统

技术领域

本发明涉及健康管理领域，尤其涉及一种老年人跌倒风险综合评估与健康干预系统。

背景技术

跌倒是指患者不能控制的、非故意的倒地或倒在其他的平面上。

日常生活中人难免发生碰撞和跌倒，而在家里有时又我们一个人，那么在这种情况下就要小心，预防自己跌倒，但是每个人对自己是否会跌倒以及自己的身体情况到底怎么样会有误判。

发明内容

发明的目的：为了提供效果更好的一种老年人跌倒风险综合评估与健康干预系统，具体目的见具体实施部分的多个实质技术效果。

为了达到如上目的，本发明采取如下技术方案：

一种老年人跌倒风险综合评估与健康干预系统，其特征在于，该系统包含包含如下步骤：

包含通过生物监测的手段获取信息的步骤；获取的信息存储在健康管理装置中；

还包含通过获取到的信息对人进行生理情况状况分析的步骤；

根据生理情况状况分析后的情况对健康状况进行分级并进行风险诊断的方法，分为低风险、中风险和大风险进行分级的步骤；

无风险后进行反馈即可；随后对低风险、中风险的测试者进行风险提示和AI诊疗；对高风险的受测试者上报到服务中心下一步进行风险点筛查；筛查后分为连部分，一部分是是进入风险预警提示，一部分是进入云医疗系统；

风险预警提示是向监护人进行提示；云医疗系统是通过一级以上的云医疗系统反馈移交初步信息和获取医疗支持。

本发明进一步技术方案在于，所述的生物监测的手段获取信息包含如下信息：体态数据、疾病史、心理状态、感觉功能、脑功能状态；还需进行均分计算；即加入年龄加权指数进行计算；年龄加权：65-80周岁 加权值1.1；80-90周岁 加权值1.28；90岁周岁 以上加权值1.73。

本发明进一步技术方案在于，通过获取到的信息对人进行生理情况状况分析的步骤是对信息进行评分，得分＝年龄加权指数*(体态数据分数+疾病史分数+心理状态分数+感觉功能分数+脑功能状态分数)得分分布范围：小于20分为低风险；大于等于20分小于70分为中风险；70分以上为大风险。

本发明进一步技术方案在于，云医疗系统包含逐级的医疗系统，根据健康状况或者用户需求选择对应层级的医疗情况进行处理即可。

本发明进一步技术方案在于，对于中高风险的受体，综合健康监控和治疗系统通信通知监护人和受体，并给受体配置语音提示手环或者脚环；该语音提示手环为目前的运动手表集成语音提示和警报功能模块、通话模块；脚环内置的3轴加速度和3轴陀螺仪，依靠MEMS传感器封装集成6轴传感信息监测，能够用在手上与脚上；当运动时，将脚环3通过夹子2扣放在鞋带内侧上，充电结构4的主体芯片通过金属触点5能够给脚环充电，使得鞋子能够为智能跑鞋，监测运动姿态，能够提出改善意见，用正确的姿势减少运动对关节的损耗，降低损伤风险；脚环3也可以通过绑定或者夹持式的表带能够作为手环使用。比三轴监测更全面更准确，采用符合人体工程曲线设计的表带，贴合度更高，穿戴体验感更好。

本发明进一步技术方案在于，运动手环包含计步模块，当计步模块判定在走路的时候，语音提示走路小心；语音提示和警报功能模块同时通信发给监护人，提示受体正在运动；通话模块用于紧急通话。

本发明进一步技术方案在于，对于重点的受体即被检测的个人；手环定时和综合健康监控和治疗系统进行通信，反馈受体位置、时间、状态；需要受体定期通过通话模块对综合健康监控和治疗系统进行语音报备和平安汇报，是一种防跌倒的远程监控保姆系统。

本发明进一步技术方案在于，综合健康监控和治疗系统能够调取运动手环的位置信息，综合健康监控和治疗系统中通过运动手环的位置信息随时通联离运动手环即受体位置最近的医疗系统，当，最近的医疗系统监测到最近的运动手环的位置的时候，在最近的医疗系统的显示屏上显示受监护的受体的基本信息，当受体需要帮助或者已经跌倒，需要帮助的时候，直接由最近的医疗系统进行接近接引和治疗防护。本发明进一步技术方案在于，综合健康监控和治疗系统还通信连接天网监控系统，天网监控系统获取的人脸识别信息进行人的身份识别，身份识别的结果和运动手环的GPS/北斗定位进行对比，能判定手环是否随着人一起运动。

本发明进一步技术方案在于，通过面部识别识别受体的身份后，如该身份处于综合健康监控和治疗系统的监控模式下，天网监控系统获取的图像进行人体姿态识别算法；通过人体姿态识别算法进行人体姿态判断；当判断为异常或者跌倒的时候，直接由最近的医疗系统进行接近接引和治疗防护；或者，天网监控系统获取的图像通过人工的方式进行判断。

采用如上技术方案的本发明，相对于现有技术有如下有益效果：能够预判跌倒风险，避免人跌倒，从早期就进行干预，并在后期进行及时处理。

附图说明

为了进一步说明本发明，下面结合附图进一步进行说明：

图1为本发明的逻辑布置图；

图2为发明的进一步改进图；

图3为发明的专利示意图；

其中：1.鞋带；2.夹子；3.脚环；4.充电结构；5.金属触点。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

本专利提供多种并列方案，不同表述之处，属于基于基本方案的改进型方案或者是并列型方案。每种方案都有自己的独特特点。此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。文中未表述的固定方式，可以是螺纹固定，螺栓固定或者是胶水粘结等任意一种固定方式。

实施例一：结合全部附图；一种老年人跌倒风险综合评估与健康干预系统，其特征在于，该系统包含包含如下步骤：

包含通过生物监测的手段获取信息的步骤；获取的信息存储在健康管理装置中；

还包含通过获取到的信息对人进行生理情况状况分析的步骤；

根据生理情况状况分析后的情况对健康状况进行分级并进行风险诊断的方法，分为低风险、中风险和大风险进行分级的步骤；

无风险后进行反馈即可；随后对低风险、中风险的测试者进行风险提示和AI诊疗；对高风险的受测试者上报到服务中心下一步进行风险点筛查；筛查后分为连部分，一部分是是进入风险预警提示，一部分是进入云医疗系统；

风险预警提示是向监护人进行提示；云医疗系统是通过一级以上的云医疗系统反馈移交初步信息和获取医疗支持。

本发明以解放军总医院医护人员多年经验，发现跌倒的风险性主要与人的年龄，身体条件、疾病及心理状态有关；

我公司研发人员基于此针对北京养老院的老人为数据，记录多人在3个月的跌倒次数；

根据年龄发现65-80之间记录到的跌倒次数为245(该年龄段的老人占总人数比例24％)；

80-90之间的跌倒次数1846(该年龄段的老人占总人数比例65％)；

90岁以上809(该年龄段的老人占总人数比例11％)；

有过1次跌倒风险的人，女性再跌倒比例占0.27；男性比例占0.21；

有过2次跌倒风险的人，女性比例0.17；男性比例占0.09；

在研究过程中发现一些经常锻炼的老人，平衡力好，身体的肌肉灵活性大，跌倒风险极低，对跌倒人群尽行BMI测试发现跌倒人群BIM指数有80％低于18；

在身体平衡性测试方面我们采用动态步态指数即DGI进行测试，发现跌倒人群中仅有一例DGI分数高于20分(经查明其跌倒源于外出)，DGI均小于15的，占50％，大于等于15，小于20的约占20％；

在对感觉功能上，以视听及下肢的触觉为主进行测试，触觉权重以视觉诸主，发现跌倒人群中有65.1％的人有此类问题；

对心理状态上进行排查，发现焦虑症与抑郁症占比较高，占比27.54％

针对四个大类，以四大类为基准，进行测试量表的比值计算；体态数据、疾病史、心理状态、感觉功能；

还需进行均分计算；即加入年龄加权指数进行计算；

年龄加权：65-80周岁加权值1.1；80-90周岁加权值1.28；90岁周岁以上加权值1.73。

脑部功能测试：得分＝年龄加权指数*(体态数据分数+疾病史分数+心理状态分数+感觉功能分数+脑功能状态分数)得分分布范围：小于20分为低风险；大于等于20分小于70分为中风险；70分以上为大风险。

以五大类为基准，进行测试量表的比值计算；体态数据、疾病史、心理状态、感觉功能、脑功能状态

中低风险患者AI诊疗技术；对低风险、中风险的患者，拥有智慧内核与进化算法的后端系统会针对评估报告，利用后端的智慧算法与过往数据库中的医疗数据，结合患者自身的身体素质，给予针对性的治疗方案，用人工智能赋能提升医疗效率，主动引导患者防范跌倒风险。AI智慧算法的后端还能根据患者的自身身体手环反馈情况，有针对性的对部分诊方进行反馈，更新患者的诊方。

得分＝年龄加权指数*(体态数据分数+疾病史分数+心理状态分数+感觉功能分数+脑功能状态分数)

得分分布范围：

小于20分为低风险；大于等于20分小于70分为中风险；70分以上为大风险；对以上老人重新进行风险测试，并针对性提出防跌倒方案，经3个月的统计，将部分高风险降低至中低风险，中风险降低至低风险。

本发明进一步技术方案在于，云医疗系统包含逐级的医疗系统，根据健康状况或者用户需求选择对应层级的医疗情况进行处理即可。

对于中高风险的受体，综合健康监控和治疗系统通信通知监护人和受体，并给受体配置语音提示手环，该语音提示手环为目前的运动手表集成语音提示和警报功能模块、通话模块。

运动手环包含计步模块，当计步模块判定在走路的时候，语音提示走路小心；语音提示和警报功能模块同时通信发给监护人，提示受体正在运动；通话模块用于紧急通话。

对于重点的受体即被检测的个人；手环定时和综合健康监控和治疗系统进行通信，反馈受体位置、时间、状态；需要受体定期通过通话模块对综合健康监控和治疗系统进行语音报备和平安汇报，还是一种防跌倒的远程监控保姆系统。

综合健康监控和治疗系统能够调取运动手环的位置信息，综合健康监控和治疗系统中通过运动手环的位置信息随时通联离运动手环即受体位置最近的医疗系统，当，最近的医疗系统监测到最近的运动手环的位置的时候，在最近的医疗系统的显示屏上显示受监护的受体的基本信息，当受体需要帮助或者已经跌倒，需要帮助的时候，直接由最近的医疗系统进行接近接引和治疗防护。

综合健康监控和治疗系统还通信连接天网监控系统，天网监控系统获取的人脸识别信息进行人的身份识别，身份识别的结果和运动手环的GPS/北斗定位进行对比，能判定手环是否随着人一起运动。

通过面部识别识别受体的身份后，如该身份处于综合健康监控和治疗系统的监控模式下，天网监控系统获取的图像进行人体姿态识别算法；通过人体姿态识别算法进行人体姿态判断；当判断为异常或者跌倒的时候，直接由最近的医疗系统进行接近接引和治疗防护。天网监控系统获取的图像也可以通过人工的方式进行判断。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本领域的技术人员应该了解本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的范围内。