CN213407278U - 基于可穿戴设备的镇痛系统 - Google Patents
基于可穿戴设备的镇痛系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN213407278U CN213407278U CN202021094154.9U CN202021094154U CN213407278U CN 213407278 U CN213407278 U CN 213407278U CN 202021094154 U CN202021094154 U CN 202021094154U CN 213407278 U CN213407278 U CN 213407278U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- analgesia
- information
- unit
- pain
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000036592 analgesia Effects 0.000 title claims abstract description 110
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims abstract description 24
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims abstract description 24
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 12
- 230000000202 analgesic effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 6
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 4
- 230000036407 pain Effects 0.000 claims description 69
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical group [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 15
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 15
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims description 14
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 13
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims description 12
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 12
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 7
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 5
- QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N chloralodol Chemical compound CC(O)(C)CC(C)OC(O)C(Cl)(Cl)Cl QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 6
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 5
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 229940035676 analgesics Drugs 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 239000000730 antalgic agent Substances 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000001647 drug administration Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000012377 drug delivery Methods 0.000 description 1
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 1
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
本实用新型公开了一种基于可穿戴设备的镇痛系统，包括：可穿戴智能设备，用于接收用户的镇痛指令并将所述镇痛指令发送给电子注药泵；电子注药泵，用于根据接收到的镇痛指令进行镇痛给药；其中，所述可穿戴智能设备和所述电子注药泵通过无线通信装置相连。通过上述系统，利用可穿戴智能设备进行自控镇痛，实现人机交互，大大提高了用户的体验度。
Description
技术领域
本实用新型涉及医疗设备技术领域，特别涉及一种基于可穿戴设备的镇痛系统。
背景技术
当前术后镇痛包含基础镇痛和自控镇痛，自控镇痛是在镇痛泵上外接一个用户手动自控部件，在用户觉得基础镇痛不够，需要进一步镇痛的时候，由医护人员、用户家属或者用户本人主动按压控件，镇痛泵在获得自助给药控制信号后，依据预设的输注量对用户进行一次自控补充镇痛。
现有技术中的PCA(Patient control analgesia，病人自控镇痛)只是一个简单的操作控件，只能通过按压按键触发一个启动信号，启动泵端输注镇痛药物，功能单一，在用户不了解自控镇痛的情况下，无法主动提醒用户自控镇痛，导致用户不知道可以进行自控镇痛；由于镇痛泵设定了自助给药的安全阈值，用户在一定时间内按压PCA次数过多时，镇痛泵不会继续对用户进行自助给药，对此没有提示信息，用户在多次按压感受不到镇痛效果后可能就会认为PCA失效，而不再继续使用；而且现有技术中的无线PCA是一个单独部件，有线PCA与镇痛泵连接，有些时候会操作不便。
实用新型内容
本公开实施例提供了一种基于可穿戴设备的镇痛系统。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
在一些可选地实施例中，一种基于可穿戴设备的镇痛系统，包括：
可穿戴智能设备，用于接收用户的镇痛指令并将镇痛指令发送给电子注药泵；
电子注药泵，用于根据接收到的镇痛指令进行镇痛给药；
其中，可穿戴智能设备和电子注药泵通过无线通信装置相连。
进一步地，可穿戴智能设备，包括：
健康采集模块，用于采集用户的生理信息，并将生理信息发送到云端服务器和医生端APP；
人机交互模块，用于接收用户的镇痛指令和疼痛评估结果，并将疼痛评估结果发送到云端服务器；
核心处理模块，用于在预设时长内没有接收到镇痛指令时，发出第一语音提示信息，在预设时长内接收到的镇痛指令次数超过预设阈值时，发出第二语音提示信息，在生理信息异常时，发出第三语音提示信息。
无线通信模块，用于与电子注药泵、云端服务器以及医生端APP通信连接。
进一步地，还包括：
云端服务器，与可穿戴智能设备相连，用于接收生理信息和疼痛评估结果，并将用户的疼痛等级发送到医生端APP。
进一步地，云端服务器还用于向可穿戴智能设备发送术前教育内容。
进一步地，还包括：
医生端APP，与云端服务器相连，用于接收用户的疼痛等级，并将医生制定的镇痛方案发送到电子注药泵和可穿戴智能设备。
进一步地，医生端APP还用于接收可穿戴智能设备发送过来的用户生理信息、第一提示信息、第二提示信息以及第三提示信息。
进一步地，健康采集模块，包括：
心率单元，用于采集用户的心率；
体温单元，用于采集用户的体温；
血氧单元，用于采集用户的血氧；
血压单元，用于采集用户的血压。
进一步地，人机交互模块，包括：
语音识别单元，用于识别用户的语音信息；
显示单元，用于显示疼痛调查信息和镇痛方案信息；
输入单元，用于输入疼痛评估结果。
进一步地，无线通信模块，包括：
蓝牙单元、4G单元、5G单元、WiFi单元、Lora物联网单元、ZigBee单元中的一种或多种。
进一步地，可穿戴智能设备包括智能手环。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供了一种基于可穿戴设备的镇痛系统，包括：可穿戴智能设备，用于接收用户的镇痛指令并将镇痛指令发送给电子注药泵；电子注药泵，用于根据接收到的镇痛指令进行镇痛给药；其中，可穿戴智能设备和电子注药泵通过无线通信装置相连。本公开实施例将PCA操作控件做成可穿戴智能设备，用户可利用穿戴式智能设备进行自控镇痛，可以实现人机交互，操作智能方便，大大提高了用户的体验度。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本实用新型。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本实用新型的实施例，并与说明书一起用于解释本实用新型的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于可穿戴设备的镇痛系统的结构示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种核心处理模块的结构示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种人机交互的示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种层次分析模型的示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种神经网络模型的示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或一个以上实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
现有技术中的PCA只是一个简单的操作控件，只能通过按压触发一个启动信号，启动泵端输注镇痛药物，功能单一，在不了解自控镇痛的情况下，无法主动提醒自控镇痛，在按压次数过多时，也无法发出提示信息。本公开实施例提供的PCA，是一个可穿戴智能设备，通过内置核心处理模块、语音模块和通信模块等，在长时间不进行自控镇痛时，语音提醒疼痛时可以操作PCA，进行自控镇痛，在预设时长内镇痛次数过多时，提醒镇痛次数过多，一段时间后才能继续进行自控镇痛，实现人机交互的功能。还可以长期采集用户的生理信息和疼痛评估结果，将生理信息和疼痛评估结果存储在云端服务器，云端服务器通过机器学习的方法建立生理信息和疼痛程度的关系，从而可通过生理信息评估疼痛等级，并发送到医生端APP，供医生参考调整镇痛方案，还可以通过云端服务器和手机APP在镇痛前，对进行镇痛教育，在镇痛后，辅助和医生进行术后访视。方便用户和医生交流，大大提高了用户的体验度。
下面将结合附图1-附图5，对本申请实施例提供的一种基于可穿戴设备的镇痛系统进行详细介绍。
参见图1，该基于可穿戴设备的镇痛系统，包括：
可穿戴智能设备，用于接收用户的镇痛指令，将镇痛指令发送给电子注药泵；
具体地，可穿戴智能设备包括健康采集模块，用于采集用户的生理信息，其中，健康采集模块包括心率单元，用于采集用户的心率信息，包括体温单元，用于采集用户的体温信息，包括血氧单元，用于采集用户的血氧信息，还包括血压单元，用于采集用户的血压信息，并将上述心率信息、体温信息、血氧信息和血压信息发送给核心处理模块，以及通过无线通信装置将上述心率信息、体温信息、血氧信息和血压信息发送给云端服务器以及医生端APP。
可选地，可穿戴智能设备还包括光电传感器、地磁传感器、加速度传感器以及陀螺仪，健康采集模块可通过上述传感器采集用户的生理信息。例如，通过光电传感器采集手腕部位的脉搏波波形，分析脉搏波的上升斜率及波段时间等特征参数可以得到特定的计算公式，估算血压数值，通过光学心率传感器检测用户心率，通过温度传感器检测用户体温，通过加速度传感器、地磁传感器检测用户动作信息，通过血氧饱和度传感器检测用户血氧含量。
可选地，将上述心率信息、体温信息、血氧信息和血压信息发送给用户端手机APP，便于用户实时查询自己的生命体征信息，在一种可能的实现方式中，用户可长期佩戴可穿戴智能设备，并与手机APP无线通信连接，实时查看自己的生命体征信息。
具体地，可穿戴智能设备包括人机交互模块，用于接收用户的镇痛指令和疼痛评估结果。
其中，人机交互模块包括语音识别单元，用于识别用户的语音信息，在一种可能的实现方式中，通过内置麦克风，获取用户语音信息，通过语音识别芯片，识别用户语音。例如，用户发出“请进行镇痛”的语音信息，可穿戴智能设备接收并识别用户的镇痛指令，实现自控给药。
可选地，还包括按键识别单元，用于识别用户的按键信息，用户可以通过按压手环上的镇痛按键，触发镇痛指令，实现自控给药。
还包括，显示单元，用于显示疼痛调查信息和镇痛方案信息。在一种可能的实现方式中，可穿戴智能设备通过显示单元显示疼痛调查信息，例如调查用户此时的痛感是不疼痛、轻微疼痛、中度疼痛、重度疼痛中的哪一种。还可以显示医生制定的镇痛方案，便于用户实时获取镇痛方案。
还包括输入单元，用于输入疼痛评估结果，当用户看到显示单元显示的疼痛调查信息时，可以通过按键或触摸形式输入疼痛评估结果。
可选地，可以通过语音问答或者在线填表自动对用户进行疼痛评估(VAS评分)，从而获取用户的疼痛程度。
具体地，可穿戴智能设备还包括核心处理模块，图2是根据一示例性实施例示出的一种核心处理模块的结构示意图，如图2所示，核心处理模块包括健康采集模块接口电路、充电电路、锂电池、网络通讯接口电路、蓝牙通讯接口电路、语音芯片、微型电机、LED灯以及微处理器。
进一步地，微处理器可以记录用户进行自控镇痛的次数，比如可以采用STM32F427VE型号的微处理器，具有计时器，可以记录用户的使用时长，当在预设时长内没有接收到用户的镇痛指令时，发出第一语音提示信息，用于提醒用户疼痛时可以进行自控镇痛。其中，预设时长用户可自行设定。
在一些示例性场景中，预设时长为2个小时，2个小时内没有收到用户的镇痛指令，微处理器发出“疼痛了可以操作智能手环，进行自控镇痛”的第一语音提示信息，提醒用户疼痛时可以进行自控镇痛。
当在预设时长内接收到用户的疼痛指令次数超过预设次数阈值时，发出第二语音提示信息，用于提醒用户已达到阈值，如需继续镇痛，可联系医生，或等待预设间隔后再进行自控镇痛。
在一些示例性场景中，预设时长为5个小时，5个小时内可操作的次数阈值设为4，当用户在5个小时内进行自控镇痛的次数超过4时，发出“已达到镇痛阈值，如需继续镇痛请联系医生，或者稍后再进行自控镇痛”的第二语音提示信息，提醒用户已达到镇痛阈值。
通过上述设置，在用户长时间不进行自控镇痛时，语音提醒用户疼痛时可以操作PCA，进行自控镇痛，在用户预设时长内镇痛次数过多时，提醒用户镇痛次数过多，一段时间后才能继续进行自控镇痛，实现人机交互的功能，大大提高了用户的体验度。
微处理器可以接收健康采集模块发送的用户心率信息、血氧信息、体温信息和血压信息，同时与正常的生命体征范围做对比，当用户的生命体征信息异常时，发出第三语音提示信息，用于提醒用户和家属生命体征异常。例如，当用户的生理信息异常时，发出“生理信息异常”的报警信息。
可选地，当用户的生命体征信息异常时，将第三语音提示信息发送给医生端计算机，用于提醒医生用户的生命体征出现异常。
可选地，核心处理模块还包括提示报警单元，用于发出语音提示信息和报警信息，当在预设时长内没有接收到用户的镇痛指令时，发出“疼痛了可以操作智能手环，进行自控镇痛”的第一语音提示信息，提醒用户疼痛时可以进行自控镇痛。当在预设时长内接收到用户的疼痛指令次数超过预设次数阈值时，发出“已达到镇痛阈值，如需继续镇痛请联系医生，或者稍后再进行自控镇痛”的第二语音提示信息，提醒用户已达到镇痛阈值。当用户的生命体征信息出现异常时，发出“生命体征异常”的第三语音提示信息。
可选地，当用户的生命体征出现异常时，提示报警单元LED指示灯闪烁，蜂鸣器报警，提醒用户生命体征异常。
可选地，当用户的生命体征出现异常时，可穿戴智能设备震动，提示用户生命体征异常。
具体地，可穿戴智能设备还包括无线通信模块，可选地，可用HC-05型号的蓝牙模块，该型号的蓝牙模块为主从一体式串口模块，出厂默认为从机，可以通过AT指令切换成主机，输入电压为3.2-6V，可以连接各种型号的单片机，在空旷环境下的有效通信距离可达10米。
可选地，可用MT7601U型号的WiFi模块，该型号的频率范围为2.4GHz，数据速率为150Mbps，工作电压为3.3V,户外通信距离可达100米。数据传输速率快但是功耗大。
可选地，可用ZM516x系列的ZigBee模块，该型号的模块采用纯串口操作，设计简单，休眠功耗低至100nA，适用于低速率、低功耗的场合。
可选地，无线通信模块还包括4G单元、5G单元、Lora物联网技术中的一种或多种。
在一种可能的实现方式中，可穿戴智能设备通过无线无线通信模块与电子注药泵相连，将镇痛指令传送给电子注药泵，电子注药泵根据接收到的镇痛指令进行镇痛给药，可穿戴智能设备通过无线无线通信模块与云端服务器相连，将生理信息和疼痛评估结果发送给云端服务器，也可以接收云端服务器发送过来的术前教育内容，用户可在手术前，通过可穿戴智能设备接受术前镇痛教育。可穿戴智能设备通过无线通信模块还可与医生端APP相连，辅助医生进行术后访视，以及将用户生理信息、第一提示信息、第二提示信息以及第三提示信息发送给医生端APP，便于医生实时了解用户的情况。
具体地，可穿戴智能设备还包括电源模块，可以选用锂电池为可穿戴智能设备供电。
本公开实施例提供的基于可穿戴设备的镇痛系统，还包括云端服务器，用于接收用户的生理信息和疼痛评估结果。
云端服务器可以存储可穿戴智能设备发送过来的用户生理信息以及疼痛评估结果，基于存储的大量生理信息和疼痛评估结果进行机器学习，建立疼痛等级预测模型，将用户的生理信息输入预测模型，可以得到用户的疼痛等级，云端服务器将得到的疼痛等级发送到医生端APP，便于医生实时调整镇痛方案。通过该云端服务器，可以基于用户的生理信息评估用户疼痛等级，为医生制定镇痛方案提供参考数据。
在一种可能的实现方式中，云端服务器采用层次分析法建立预测模型，图4是建立预测模型的示意图。
首先，将疼痛评估结果样本划分为多个疼痛等级，在一种可能的实现方式中，分为等级1、等级2以及等级3，将生理信息划分为多个生理特征，包括血压、温度、血氧以及心率。然后建立层次分析模型，目标层为疼痛等级评估结果，准则层为血压、温度、心率以及血氧等生理特征，决策层为等级1、等级2以及等级3等疼痛等级。
模型的参数设置包括，初始学习率设为0.1，随着训练的进行逐步降低；使用0.5的下采样，使训练速度更快；树的最大深度为8；树的数量为100；根据建立好的层次模型，获得准则层中的每个生理特征对于目标层的权重，根据权重计算决策层中的每个疼痛等级对于目标层的权向量，根据权向量得到目标层的疼痛等级评估结果。
可选地，还可以通过神经网络进行深度学习，由于在此任务中，生理特征数量为4个，且数据特征为一维，因此神经网络不需太过复杂，深度没必要太深，这里采用了全连接神经网络，此神经网络共5层，包括一层输入层，一层输出层，三层隐含层，具体的连接方式如图5所示，在参数设置上，每一层隐含层采用了ReLu激活函数，增加了网络的非线性，权重的初始值大小设为随机初始化，学习率设为0.01，并随着循环次数增加而减小，优化器选择随机梯度下降法SGD，损失函数选择交叉熵损失函数。
神经网络对非线性对应关系的拟合较好，能够避免过拟合的情况，且精度较高，将分成多个疼痛等级的样本输入到多分类神经网络中进行训练，根据得到的预测模型可以对新的生理信息数据进行疼痛等级判断。
本公开实施例提供的基于可穿戴设备的镇痛系统，还包括电子注药泵，用于根据接收到的镇痛指令进行镇痛给药，电子注药泵可以与可穿戴智能设备连接，接收用户的镇痛指令，还可以与医生端APP连接，接收医生制定的镇痛方案。
进一步地，基于可穿戴设备的镇痛系统还包括：医生端APP,与云端服务器相连，用于接收用户的疼痛等级，医生根据接收到的疼痛等级，调整镇痛方案，对提高镇痛效果具有积极意义，另外，医生端APP还与电子注药泵相连，用于将医生制定的镇痛方案发送到电子注药泵，与可穿戴智能设备相连，用于将镇痛方案发送到可穿戴智能设备，并用于接收可穿戴智能设备发送过来的用户生理信息、第一提示信息、第二提示信息以及第三提示信息，便于医生掌握用户生理信息和镇痛信息。
可选地，本公开实施例中的可穿戴智能设备可为智能手环，用户通过该智能手环实时检测生理信息以及发送镇痛指令。
图3是根据一示例性实施例示出的一种人机交互的示意图。如图3所示，用户通过可穿戴智能设备实现自控给药，可穿戴智能设备可通过WIFI、4G、5G、Lora物联网技术中的一种或多种与用户端手机APP和医护端手机APP相连，当用户在预设时长内不进行自控给药时，将用户长时间不进行自控镇痛的信息推送到用户端手机APP和医护端手机APP，用户端手机APP可通过语音提醒用户进行自控镇痛，用户可通过手机APP一键通知医生，将自控镇痛的使用情况传送到医护端APP，医护人员可根据手机APP快速定位出用户的位置，也可通过手机APP实现医患交流。当用户在预设时长内进行自控镇痛的次数达到预设阈值时，将达到镇痛阈值的信息推送到用户端手机APP和医护端手机APP，用户端手机APP可通过语音提醒用户达到镇痛阈值，如果用户仍需镇痛给药，可通过手机APP一键通知医护人员，实现医患交流，医护端手机APP也可以接收到用户达到镇痛阈值的信息，并通过手机APP快速定位出用户位置，查看用户的情况。用户也可以通过手机APP学习镇痛知识。通过上述系统，大大方便了医患交流，提高了用户的体验度。
基于本公开实施例提供的基于可穿戴设备的镇痛系统，在用户长时间不进行自控镇痛时，语音提醒用户疼痛时可以操作PCA，进行自控镇痛，在用户预设时长内镇痛次数过多时，提醒用户镇痛次数过多，一段时间后才能继续进行自控镇痛，实现人机交互的功能。还可以长期采集用户的生理信息和疼痛评估结果，将生理信息和疼痛评估结果存储在云端服务器，云端服务器通过机器学习的方法建立生理信息和疼痛程度的关系，从而可通过生理信息评估疼痛等级，并发送到医生端APP，供医生参考调整镇痛方案，还可以通过云端服务器和手机APP在镇痛前，对用户进行镇痛教育，在镇痛后，辅助用户和医生进行术后访视。方便了用户和医生交流，大大提高了用户的体验度。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于可穿戴设备的镇痛系统，其特征在于，包括：
可穿戴智能设备，用于接收用户的镇痛指令并将所述镇痛指令发送给电子注药泵；
电子注药泵，用于根据接收到的镇痛指令进行镇痛给药；
其中，所述可穿戴智能设备和所述电子注药泵通过无线通信装置相连。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述可穿戴智能设备，包括：
健康采集模块，用于采集用户的生理信息，并将所述生理信息发送到云端服务器和医生端APP；
人机交互模块，用于接收用户的镇痛指令和疼痛评估结果，并将所述疼痛评估结果发送到云端服务器；
核心处理模块，用于在预设时长内没有接收到镇痛指令时，发出第一语音提示信息，在预设时长内接收到的镇痛指令次数超过预设阈值时，发出第二语音提示信息，在所述生理信息异常时，发出第三语音提示信息；
无线通信模块，用于与电子注药泵、云端服务器以及医生端APP通信连接。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，还包括：
云端服务器，与所述可穿戴智能设备相连，用于接收所述生理信息和所述疼痛评估结果，并将用户的疼痛等级发送到医生端APP。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述云端服务器还用于向所述可穿戴智能设备发送术前教育内容。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：
医生端APP，与云端服务器相连，用于接收用户的疼痛等级，并将医生制定的镇痛方案发送到电子注药泵和可穿戴智能设备。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述医生端APP还用于接收可穿戴智能设备发送过来的用户生理信息、第一提示信息、第二提示信息以及第三提示信息。
7.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述健康采集模块，包括：
心率单元，用于采集用户的心率；
体温单元，用于采集用户的体温；
血氧单元，用于采集用户的血氧；
血压单元，用于采集用户的血压。
8.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述人机交互模块，包括：
语音识别单元，用于识别用户的语音信息；
显示单元，用于显示疼痛调查信息和镇痛方案信息；
输入单元，用于输入疼痛评估结果。
9.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述无线通信模块，包括：
蓝牙单元、4G单元、5G单元、WiFi单元、Lora物联网单元、ZigBee单元中的一种或多种。
10.根据权利要求1-9任一项所述的系统，其特征在于，所述可穿戴智能设备包括智能手环。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202021094154.9U CN213407278U (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 基于可穿戴设备的镇痛系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202021094154.9U CN213407278U (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 基于可穿戴设备的镇痛系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN213407278U true CN213407278U (zh) | 2021-06-11 |
Family
ID=76224001
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202021094154.9U Active CN213407278U (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 基于可穿戴设备的镇痛系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN213407278U (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115154745A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-10-11 | 中国人民解放军总医院第二医学中心 | 一种智能腕表式控制系统 |
-
2020
- 2020-06-12 CN CN202021094154.9U patent/CN213407278U/zh active Active
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115154745A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-10-11 | 中国人民解放军总医院第二医学中心 | 一种智能腕表式控制系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111803756B (zh) | 一种智能自控镇痛系统 | |
| CN104305977B (zh) | 应用于糖尿病康复的运动监护与管理系统 | |
| CN104796485B (zh) | 一种老龄人云安康服务平台及大数据处理方法 | |
| CN105078449B (zh) | 基于健康服务机器人的老年痴呆症监护系统 | |
| CN104799826B (zh) | 一种智能安康服务系统及报警可靠检测方法 | |
| CN206601705U (zh) | 一种基于远程数据获取与分析的医疗健康系统 | |
| CN103417195A (zh) | 基于物联网的生理参数管理监控系统及方法 | |
| CN104952447A (zh) | 一种老龄人安康服务智能穿戴设备及语音识别方法 | |
| CN103876711A (zh) | 可穿戴电子设备以及人体健康监测管理系统 | |
| CN204971278U (zh) | 基于健康服务机器人的老年痴呆症监护系统 | |
| CN107203695A (zh) | 一种基于云平台大数据统计与计算的糖尿病监测与交互系统 | |
| Geman et al. | Ubiquitous healthcare system based on the sensors network and android internet of things gateway | |
| CN105727452A (zh) | 基于互联网大数据的皮肤治疗仪、系统及方法 | |
| CN205514533U (zh) | 一种可穿戴的人体皮肤检测装置 | |
| CN105595997A (zh) | 一种基于台阶式疲劳判定的疲劳驾驶脑电监测方法 | |
| EP3909500A1 (en) | Systems and methods for using algorithms and acoustic input to control, monitor, annotate, and configure a wearable health monitor that monitors physiological signals | |
| CN208889329U (zh) | 一种基于云服务的多功能医疗辅助系统 | |
| CN207410367U (zh) | 一种基于物联网的家庭保健云服务系统 | |
| CN213407278U (zh) | 基于可穿戴设备的镇痛系统 | |
| CN106108878A (zh) | 一种用于健康监测的智能手表 | |
| CN206434308U (zh) | 一种生命体征监测系统 | |
| CN111035377A (zh) | 一种基于ZigBee技术的人体健康状态监测系统及方法 | |
| CN107802273A (zh) | 一种抑郁状态监测装置、系统及预测方法 | |
| CN205003676U (zh) | 智能健康管理系统 | |
| CN115212459B (zh) | 基于智能终端的可穿戴自动体外除颤仪、系统、设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |