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智能精准监测设备——心冲击图记录枕

2022-10-17分类:电力资讯 / 企业动态来源:凤凰新闻
【CPEM全国电力设备管理网】

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心脏搏击会使人体产生一系列有规律微弱振动,通过仪器将振动的波形描记下来,这便是心冲击图。将图用于临床诊断的学科叫心冲击图学(BCG)。心冲击图学拥有100多年的历史,其医学价值与心电图学比肩。其信息量大和机械能的特点使得它在互联网+医疗/养老领域有着难以估量应用价值。  产品特点 

01

提供24小时全天候的实时监测服务。      

02

通过人工智能对记录数据进行分析,生成综合报告。

03

通过趋势感应,对异常情况进行警示性提示。

04

通过微信平台便捷地进行分享关注。             


05

通过机构平台,实现物联网化的养老监护和医养结合。             

06

依托平台的大数据资源,为政府提供社会化养老综合管理与研究。



 应用场景
1.养老服务

使用心冲击图记录枕和健康平台,可应用于 居家养老、集中养老,医养结合等多种场景 。家庭成员可以通过微信监护平台,对老人的起居和生理状况进行监测,这种监测可以是远在千里,也可以是近在咫尺,打破了地域和空间的限制。服务机构通过平台对本机构以及散居在家中的老人的起居和生理状况进行实时监护,并作出相应的服务响应。医务人员通过平台获取数据,经过专业的判读,对老人进行更加精准的治疗和服务。

2.慢病管理

使用 心冲击图 系列设备和健康平台,对心血管慢性疾病、呼吸系统慢性疾病进行长期的跟踪管理。 

3.健康关爱

使用心冲击图系列设备和健康平台,对家庭成员进行睡眠监护管理,跟踪家人睡眠健康。

4.健康监护 使用心冲击图系列设备和健康平台,对住院病人进行在床体征、活动状态管理。 5.运动健康管理 使用心冲击图系列设备和健康平台,对运动健身效果进行长期的跟踪管理。


 产品优势 
1.多维度指标监测,信息量大

平台采集到的状态信息有:室温、离床、离枕、活动、卧床、静卧等,进而可以分析出上床时间、入睡时间,离床次数、离床时间、睡眠时长、起床时间等十分重要的数据,对一些反常的状况提出预警性提示。同时可以利用长时间持续监护的优势,帮助分析生活习惯的变化趋势。

平台采集到的生理指标信息有:实时心跳曲线、实时呼吸曲线、即时心率、即时呼吸率、平均心率、平均呼吸率、呼吸比、心率平稳度、呼吸平稳度、鼾波、血压趋势(脉搏波传递速度)、90秒波形快照、HRV等。平台发挥持续监测的优势,绘制包括24小时、30天、一年等各种指标的长期跟踪曲线,并通过智能算法计算出各种异常状况,发出预警提示。这些数据对被监护人的身体状况评估有很高的价值。

2.舒适方便可靠 

设备部署十分方便,只要将一公分厚的片状监测设备安放在枕头下面即可,整个监测过程自动完成,对被监护对象的生活起居没有任何影响,真正实现了非接触和无感的要求。而且设备基本是免维护的,平时也不需要对设备进行任何的维护操作。设备不仅灵敏,抗干扰能力也很强,支持双人场景,互不干扰。

3.数据准确,具有完备的理论基础

设备在静态状况下,即时心率的精度堪比心电设备,而呼吸率的精度要好于心电设备。心冲击图学是一门拥有一百多年历史的学科,拥有完备的学术理论基础支撑。

4.适用性强

平台广泛适用于集中养老机构、社区养老、居家养老等各种模式,同时也为这几种养老模式的相互交叉渗透提供了平台支持。


 总体架构 

系统采用典型的互联网五层结构:感知层、网络传输层、云存储、云计算、服务层。


1.感知层 核心设备: 心冲击记录仪,包括记录枕、记录椅、床垫、坐垫等多种形态。

其他设备: 可接入其他各种常见的监护设备,如腕表、一键呼叫器等。

特   点: 实现专业级(医疗水准)多维度指标监护、非接接触(无感)、轻管理等物联网?医疗(养老)的高标准要求,突破了长期困扰互联网?医疗(养老)发展的技术屏障。

2.网络传输层 

传输设备: 专用网关设备,支持Wi-Fi和RJ45连接

核心技术: 互联网环境下的串口透传技术

接入方式: 有线宽带、移动4g等多种接入方式

传输带宽: 9600bps、115200bps

3.云部署(云存储与云计算)

采用阿里云部署,支持其他云服务商平台部署,支持行业和大型合作商的专有云部署,支持本地化服务器部署。平台提供数据调用接口,支持第三方应用的数据调用。

4.适用性强

平台广泛适用于集中养老机构、社区养老、居家养老等各种模式,同时也为这几种养老模式的相互交叉渗透提供了平台支持。


 应用效果 
可广泛用于各种养老模式,包括家庭养老、社区(村)集中管理服务的居家养老、机构养老; 简化和规范各种养老服务的管理; 节省人力,大幅降低用工成本; 实现了社会养老资源的共享; 强化政府监管能力,实现政府补贴精准发放;



 应用案例 


案例一:HRV异常下降 + 活动占比异常报警

案例二:HRV异常升高 + 心率稳定度异常报警

案例三:HRV异常降低后逐渐恢复至均值

案例四:HRV 一周前开始升高 心率变快 报警增多



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