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申请/专利权人：江苏大学

摘要：本发明公开医疗救治领域中的一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法，运用贝叶斯网络智能算法搭建诊断模型，以智能枕头为载体，利用智能枕头中的传感器采集睡眠状态中的体征信息数据，与正常状态体征数据进行对比处理，通过体征数据处理模块获取相应的体征信息数据波动值集合，将体征信息数据波动值输入贝叶斯网络诊断模块，用以诊断身体异常状态；预警模块结合诊断结果，做出相应的预警反应，对突发疾病做出及时的救治，能够准确地诊断人们在睡眠过程中突发疾病及病状等级，并充分考虑时间片段累积导致的病状变化，从而避免因睡姿改变、做梦等短时间内体征数据波动带来的诊断误差。

主权项：1.一种睡眠状态中突发疾病的智能预警方法，其特征是包括以下步骤：步骤A：读取网络大数据平台中的正常人体体征数据，将正常人体体征数据的平均值作为人体体征波动值，建立样本数据，构建以人体体征波动值为输入、以身体状态的条件概率为输出的贝叶斯网络诊断模型；将贝叶斯网络诊断模型内置于贝叶斯网络诊断模块中，将贝叶斯网络诊断模块的输出端连接体征数据处理模块的输出端，体征数据处理模块的输入端连接传感器，贝叶斯网络诊断模块的输出端分别连接第一预警模块和综合诊断模块的输入端，综合诊断模块的输出端分别连接第二预警模块和初始参数更新模块，第一预警模块和第二预警模块通过无线方式向用户端APP发送信息；由传感器、体征数据处理模块、贝叶斯网络诊断模块、综合诊断模块、初始参数更新模块、第一、第二预警模块形成智能预警系统，将该智能预警系统整体装在用户睡眠的枕头内；步骤B：利用传感器采集当前单个时间片内的包括心率H，脉搏P，血压BP，血氧饱和度BS，体温T的用户体征数据，构成体征数据集D{H,P,BP,BS,T}；体征数据处理模块接收传感器采集的体征数据集D{H,P,BP,BS,T}，与内设的初始的人体正常体征信息数据集D′0{H′0,P′0,BP′0,BS′0,T′0}分别对应的一一相减，获取对应的人体体征信息波动值集ΔD{ΔH,ΔP,ΔBP,ΔBS,ΔT}；步骤C：贝叶斯网络诊断模块利用人体体征信息波动值集ΔD{ΔH,ΔP,ΔBP,ΔBS,ΔT}对用户的身体状态进行诊断，得到正常状态S0、轻度病状S1、严重病状S2的诊断结果；贝叶斯网络诊断模块输出与诊断结果相对应的电压信号V0、V1、V2，S0对应于V0，S1对应于V1，S2对应于V2；诊断为正常状态S0所对应的体征数据集D{H,P,BP,BS,T}为正常体征数据集D′a；步骤D：贝叶斯网络诊断模块将电压信号V2输至第一预警模块中，将电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a输至综合诊断模块中，第一预警模块通过用户端APP发出通知，综合诊断模块将电压信号V0、V1以及正常体征数据集D′a储存。

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