1.本发明涉及呼吸系统监测技术领域，尤其涉及一种人体呼吸系统风险管控预警方法、装置及存储介质。
背景技术：2.随着全球环境和气候巨变，人类呼吸系统异常及肺部发生感染情况频繁发生，现有的呼吸系统监测技术主要是依靠体温计、血氧计或通过影像技术诊断用户个体肺部是否发生感染，诊断数据为单点数据，且影像诊断需要到特定地点由专业人员进行检查，诊断数据为某个时刻的单点数据，无法及时观察用户呼吸系统异常情况及发展趋势。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现要素：4.本发明的主要目的在于提供了一种人体呼吸系统风险管控预警方法、装置及存储介质，旨在解决如何在精准获取个体生命体征数据和目标呼吸频率的同时，便于用户及时观察身体异常情况的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种人体呼吸系统风险管控预警方法，所述人体呼吸系统风险管控预警方法包括：
6.采集待检测用户的多生命体征数据，其中，所述多生命体征数据包括：心率、血氧、体温及心肺功能；
7.确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长；
8.根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率；
9.根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。
10.可选地，所述确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长的步骤，包括：
11.确定所述待检测用户的身份信息；
12.根据所述身份信息确定对应的预设高位状态条件；
13.根据所述预设高位状态条件从所述多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据；
14.确定多个所述待监测生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。
15.可选地，所述根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率的步骤，包括：
16.在所述高位持续时长大于预设持续时长时，根据多个所述待监测生命体征数据生成生命体征曲线图；
17.根据所述生命体征曲线图的趋势确定所述待检测用户的目标呼吸频率。
18.可选地，所述根据所述生命体征曲线图的趋势确定所述待检测用户的目标呼吸频率的步骤，包括：
19.在所述生命体征曲线图的趋势处于平缓趋势或上升趋势时，根据多个所述待监测生命体征数据确定多个待处理呼吸频率；
20.根据所述身份信息确定对应的正常呼吸频率；
21.根据所述正常呼吸频率判断多个所述待处理呼吸频率中是否存在异常呼吸频率；
22.若多个所述待处理呼吸频率中存在异常呼吸频率，则从多个所述待处理呼吸频率选取多个待处理异常呼吸频率；
23.根据多个所述待处理异常呼吸频率确定所述待检测用户的目标呼吸频率。
24.可选地，所述根据所述正常呼吸频率判断多个所述待处理呼吸频率中是否存在异常呼吸频率的步骤之后，还包括：
25.若多个所述待处理呼吸频率中不存在异常呼吸频率，则根据所述生命体征曲线图和所述待检测用户的身份信息确定健康策略；
26.根据所述健康策略对所述待检测用户进行应急处理。
27.可选地，所述根据所述生命体征曲线图的趋势确定所述待检测用户的目标呼吸频率的步骤，还包括：
28.在所述生命体征曲线图的趋势处于下降趋势时，根据多个所述待监测生命体征数据确定多个待处理呼吸频率；
29.从多个所述待处理呼吸频率中选取最低呼吸频率；
30.将所述最低呼吸频率作为所述待检测用户的目标呼吸频率。
31.可选地，所述根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警的步骤，包括：
32.根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率确定身体异常状态信息；
33.根据所述身体异常状态信息对所述多生命体征数据进行分析，获得生命体征异常报告；
34.基于所述生命体征异常报告对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。
35.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种人体呼吸系统风险管控预警装置，所述人体呼吸系统风险管控预警装置包括：
36.采集模块，用于采集待检测用户的多生命体征数据，其中，所述多生命体征数据包括：心率、血氧、体温及心肺功能；
37.确定模块，用于确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长；
38.所述确定模块，还用于根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率；
39.管控预警模块，用于根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。
40.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种人体呼吸系统风险管控预警设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的人体呼吸系
统风险管控预警程序，所述人体呼吸系统风险管控预警程序配置为实现如上文所述的人体呼吸系统风险管控预警方法的步骤。
41.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有人体呼吸系统风险管控预警程序，所述人体呼吸系统风险管控预警程序被处理器执行时实现如上文所述的人体呼吸系统风险管控预警方法的步骤。
42.本发明首先采集待检测用户的多生命体征数据，其中，所述多生命体征数据包括：心率、血氧、体温及心肺功能，然后确定多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长，并根据高位持续时长确定待检测用户的目标呼吸频率，之后根据高位持续时长和目标呼吸频率对待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。相较于现有呼吸系统监测技术主要是依靠体温计、血氧计或通过影像技术诊断用户个体肺部是否发生感染，诊断数据为单点数据，且影像诊断需要到特定地点由专业人员进行检查，诊断数据为某个时刻的单点数据，无法及时观察用户呼吸系统异常情况及发展趋势，进而不能采取相应的治疗措施，本发明中通过终端实时采集待检测用户的多生命体征数据和目标呼吸频率，实现了精准监测目标用户呼吸系统的变化与发展趋势，便于用户及时观察身体异常情况，进而提高了用户的体验感。
附图说明
43.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的人体呼吸系统风险管控预警设备的结构示意图；
44.图2为本发明人体呼吸系统风险管控预警方法第一实施例的流程示意图；
45.图3为本发明人体呼吸系统风险管控预警方法第二实施例的流程示意图；
46.图4为本发明人体呼吸系统风险管控预警方法第三实施例的流程示意图；
47.图5为本发明人体呼吸系统风险管控预警装置第一实施例的结构框图。
48.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
49.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
50.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的人体呼吸系统风险管控预警设备结构示意图。
51.如图1所示，该人体呼吸系统风险管控预警设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
52.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对人体呼吸系统风险管控预警设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件
布置。
53.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及人体呼吸系统风险管控预警程序。
54.在图1所示的人体呼吸系统风险管控预警设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明人体呼吸系统风险管控预警设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在人体呼吸系统风险管控预警设备中，所述人体呼吸系统风险管控预警设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的人体呼吸系统风险管控预警程序，并执行本发明实施例提供的人体呼吸系统风险管控预警方法。
55.本发明实施例提供了一种人体呼吸系统风险管控预警方法，参照图2，图2为本发明人体呼吸系统风险管控预警方法第一实施例的流程示意图。
56.本实施例中，所述人体呼吸系统风险管控预警方法包括以下步骤：
57.步骤s10：采集待检测用户的多生命体征数据，其中，所述多生命体征数据包括：心率、血氧、体温及心肺功能。
58.易于理解的是，本实施例的执行主体可以是具有数据处理、网络通讯和程序运行等功能的人体呼吸系统风险管控预警设备，例如智能穿戴手表、智能穿戴衣物或智能家居等，本实施例对此不作限制，本实施例以智能穿戴手表为例进行说明，其中，人体呼吸系统风险管控预警设备中存有医疗级心率传感器，人体呼吸系统风险管控预警设备还可以理解为智能穿戴手表内置人体呼吸系统风险管控预警功能的设备，智能穿戴手表采集终端可以实时采集人体多生命体征数据并监测，为呼吸系统疾病患者提供方便的健康管理数据参考等，本实施例并不加以限制。
59.还需要说明的是，待检测用户可以为佩戴智能穿戴手表的用户，多生命体征数据可以为利用医疗级传感器实时采集的心率数据、血氧数据、体温数据和心肺功能数据(即呼吸频率)等。
60.步骤s20：确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。
61.应理解的是，预设生命体征高位状态为个体的多生命体征数据相较于正常多生命体征数据较高的状态，高位持续时长可以为个体的多生命体征数据高于正常多生命体征数据的连续时长，该高位持续时长可以为36h，还可以为24h、48h等。
62.在具体实现中，由于各个年龄段的用户对应的正常多生命体征数据均不相同，为了能够对待检测用户进行精准监测，确定多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长的处理方式可以为确定待检测用户的身份信息，然后根据身份信息确定对应的预设高位状态条件，并根据预设高位状态条件从多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据，确定多个待监测生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。
63.需要说明的是，待检测用户的身份信息可以为待检测用户的年龄、历史健康信息等，预设高位状态条件可以为待检测用户对应的异常多生命体征数据，该异常多生命体征数据与正常多生命体征数据不同。假设新生儿的呼吸频率为40～45次/分；1个月～1岁儿童的呼吸频率为30次/分左右；1～3岁儿童的呼吸频率为24次/分左右；4～7岁儿童的呼吸频
率为20～25次/分；8～14岁儿童的呼吸频率为20次/分左右，则新生儿对应的预设高位状态条件的呼吸频率为45次/分以上，1个月～1岁儿童的预设高位状态条件的呼吸频率为30次/分以上；1～3岁儿童的预设高位状态条件的呼吸频率为24次/分以上等。
64.在本实施例中，假设待检测用户的身份信息为健康成人，通过智能穿戴手表采集健康成人对应的多生命体征数据，若心率数据1-5分钟内每分钟分别为75、80、90、110、110，血氧数据1-5分钟内每分钟分别为98、96、94、93、92，体温数据5分钟内为37.5
°
，呼吸频率1-5分钟内每分钟分别为25次/分、25次/分、25次/分、26次/分、27次/分，则成人对应的预设高位状态条件为心率数据为90以上，血氧数据为94以下，体温数据为37.3
°
以上，则根据预设高位状态条件从多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据，其中多个待监测生命体征数据包括心率数据第4分钟110和第5分钟110，血氧数据第4分钟93和第5分钟92，体温数据5分钟内为37.5
°
，待监测生命体征数据对应的高位持续时长为2分钟(即第4分钟和第5分钟)等。
65.步骤s30：根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率。
66.需要说明的是，在检测到高位持续时长达到预设持续时长时，为了能够精准观察用户身体情况，可以根据多个待监测生命体征数据生成生命体征曲线图，之后根据生命体征曲线图的趋势确定待检测用户的目标呼吸频率。预设持续时长可以为用户自定义设置，可以为36h，还可以为24h、48h等。
67.应理解的是，由于多个待监测生命体征数据包括心率数据、血氧数据、体温数据及心肺功能数据，需要分别根据多个待监测生命体征数据生成心率曲线、血氧曲线及体温曲线，之后根据心率曲线、血氧曲线及体温曲线生成生命体征曲线图。
68.在本实施例中，根据生命体征曲线图可以观察心率曲线、血氧曲线及体温曲线的趋势，包括上升趋势、下降趋势或平缓趋势等。在生命体征图中心率曲线处于平缓趋势、血氧曲线处于平缓趋势和体温曲线处于平缓趋势时，判定生命体征曲线图处于平缓趋势；在生命体征图中心率曲线处于上升趋势、血氧曲线处于平缓趋势或下降趋势和体温曲线处于平缓趋势或上升趋势时，判定生命体征曲线图处于上升趋势；在生命体征图中心率曲线处于下降趋势、血氧曲线处于下降趋势和体温曲线处于下降趋势时，判定生命体征曲线图处于下降趋势等。
69.还应理解的是，在生命体征曲线图的趋势处于平缓趋势或上升趋势时，可以根据采集待监测生命体征数据时段所对应的多个待处理呼吸频率确定待检测用户的目标呼吸频率，并根据目标呼吸频率判断用户的呼吸系统是否有异常；在生命体征曲线图中处于下降趋势时，可以将最低的呼吸频率作为待检测用户的目标呼吸频率，并将目标呼吸频率与呼吸频率过缓范围进行比较，当目标呼吸频率处于呼吸频率过缓范围一段时间时，判定用户此时的呼吸系统异常，并进一步检测用户的身体状况，确定用户的呼吸系统异常的类型。
70.步骤s40：根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。
71.还需要说明的是，为了能够精准对人体呼吸系统进行风险管控预警，可以根据高位持续时长和目标呼吸频率确定身体异常状态信息，之后根据身体异常状态信息对多生命体征数据进行分析，获得生命体征异常报告，并进行人体呼吸系统风险管控预警。
72.在具体实现中，高心率、低血氧，高体温持续在高位36小时以上，呼吸频率超过正
常值，则判定呼吸系统感染异常即身体异常状态信息，用户根据身体异常状态信息和多生命体征数据进行监测和管理，为医生治疗提供参考作用，之后还可以根据身体异常状态信息对多生命体征数据进行分析，获得生命体征异常报告，并根据生命体征异常报告采取对应措施处理，及时就医，防止肺慢阻、减少支气管炎和肺炎的发生，同时为呼吸系统疾病患者提供方便的健康管理数据参考等。
73.在本实施例中，智能穿戴手表采集终端还可在用户夜间睡眠时，采集人体生命体征数据，采集用户的心率数据、血氧数据、体温数据以及呼吸频率数据，当监测到用户的呼吸频率处于呼吸频率过缓范围一段时间时，判定用户的呼吸系统异常，可进行预警，例如呼吸频率过缓范围为0-12次/分，持续时长可为1min、3min等，本实施例对此不作限制。在具体实施中，智能穿戴手表中可设置管控预警模块，管控预警模块可与用户的手机连接或与用户的监护人(医生)建立连接，管控预警模块可存储用户或用户监护人(医生)的联系方式，当监测到用户的呼吸系统异常时，管控预警模块可拨打用户的手机或用户的监护人(医生)的手机进行提醒，及时唤醒用户，通过对用户的呼吸频率进行预警，避免用户的安全风险事件发生。
74.在本实施例中，首先采集待检测用户的多生命体征数据，然后确定多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长，并根据高位持续时长确定待检测用户的目标呼吸频率，之后根据高位持续时长和目标呼吸频率对待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。相较于现有呼吸系统监测技术主要是依靠体温计、血氧计或通过影像技术诊断用户个体肺部是否发生感染，诊断数据为单点数据，且影像诊断需要到特定地点由专业人员进行检查，诊断数据为某个时刻的单点数据，无法及时观察用户呼吸系统异常情况及发展趋势，进而不能采取相应的治疗措施，本实施例中通过终端实时采集待检测用户的多生命体征数据和目标呼吸频率，实现了精准监测目标用户呼吸系统的变化与发展趋势，便于用户及时观察身体异常情况，进而提高了用户的体验感。
75.参考图3，图3为本发明人体呼吸系统风险管控预警方法第二实施例的流程示意图。
76.基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s20，还包括：
77.步骤s201：确定所述待检测用户的身份信息。
78.还需要说明的是，待检测用户在使用智能穿戴手表监测多生命体征数据时，需要预先在智能穿戴手表中设置待检测用户的身份信息，以便于智能穿戴手表能够根据待检测用户的身份信息进行多生命体征数据管理。例如待检测用户的年龄、历史健康状况等信息，可根据用户的身份信息确定不同的预设高位状态条件，例如用户患有心脏疾病，则预设高位状态条件可以设置为高于正常心率值的10％或低于正常心率值的10％，血氧数据为低于正常血氧值、体温数据为高于正常体温值、呼吸频率为高于正常呼吸频率范围等，若用户历史健康状况信息为良好，则预设高位状态条件可以设置为高于正常心率值，血氧数据为低于正常血氧值、体温数据为高于正常体温值、呼吸频率为高于正常呼吸频率范围等，可根据用户填写的身份信息设置具体的预设高位状态条件，本实施例对此不作限制。
79.步骤s202：根据所述身份信息确定对应的预设高位状态条件。
80.应理解的是，预设高位状态条件可以为待检测用户对应的异常多生命体征数据，该异常多生命体征数据与正常多生命体征数据不同。预设高位状态条件可以理解为心率高
于预设心率值，血氧低于预设血氧值，体温高于预设体温值，呼吸频率高于预设呼吸频率值。预设心率值、预设血氧值、预设体温值以及预设呼吸频率值可根据用户的身份信息进行设置和修改，本实施例对次不作限制。例如身体健康的成人用户预设高位状态条件可以理解为心率数据为90以上，血氧数据为94以下，体温数据为37.3
°
以上、呼吸频率25次/分以上等。
81.假设新生儿的正常呼吸频率为40～45次/分；1个月～1岁儿童的正常呼吸频率为30次/分左右；1～3岁儿童的正常呼吸频率为24次/分左右；4～7岁儿童的正常呼吸频率为20～25次/分；8～14岁儿童的正常呼吸频率为20次/分左右，则新生儿对应的预设高位状态条件为呼吸频率为45次/分以上，1个月～1岁儿童的预设高位状态条件为呼吸频率为30次/分以上；1～3岁儿童的预设高位状态条件为呼吸频率为25次/分以上等。
82.步骤s203：根据所述预设高位状态条件从所述多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据。
83.在本实施例中，假设待检测用户的身份信息为身体健康的成人，通过智能穿戴手表采集成人对应的多生命体征数据，若心率数据1-5分钟内每分钟分别为75、80、90、110、110，血氧数据1-5分钟内每分钟分别为98、96、94、93、92，体温数据5分钟内为37.5
°
，呼吸频率1-5分钟内每分钟分别为25次/分、25次/分、25次/分、26次/分、27次/分，则成人对应的预设高位状态条件为心率数据为90以上，血氧数据为94以下，体温数据为37.3
°
以上、呼吸频率数据为25次/分以上，则根据预设高位状态条件从多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据，其中多个待监测生命体征数据包括心率数据110和110，血氧数据93和92，体温数据为37.5
°
。
84.步骤s204：确定多个所述待监测生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。
85.还需要说明的是，由于待监测多生命体征数据包括心率数据、血氧数据、体温数据及心肺功能数据，可以统计心率数据、血氧数据、体温数据及心肺功能数据均满足预设高位状态条件时所对应的时间，之后需要统计心率数据、血氧数据及体温数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。
86.在具体实现中，假设多个待监测生命体征数据中心率数据第4分钟110和第5分钟110，血氧数据第4分钟94和第5分钟93，体温数据5分钟内为37.5
°
，则待监测生命体征数据对应的高位持续时长为2分钟(即第4分钟和第5分钟)。
87.在本实施例中，首先确定待检测用户的身份信息，然后根据身份信息确定对应的预设高位状态条件，并根据预设高位状态条件从多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据，之后确定多个待监测生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长，现有的呼吸系统监测技术主要是依靠体温计、血氧计或通过影像技术诊断用户个体肺部是否发生感染，诊断数据为单点数据，这时得到的多生命体征数据为某一刻的数据，会出现多生命体征数据不连续的问题，从而不能精准分析待检测用户的身体异常情况及发展趋势，而本实施例中不仅仅可以根据待检测用户的身份信息精准确定多个待监测生命体征数据，还可以确定多个待监测生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长，从而便于用户根据多生命体征数据精准分析身体异常情况。
88.参考图4，图4为本发明人体呼吸系统风险管控预警方法第三实施例的流程示意
图。
89.基于上述第二实施例，在本实施例中，所述步骤s30，还包括：
90.步骤s301：在所述高位持续时长大于预设持续时长时，根据多个所述待监测生命体征数据生成生命体征曲线图。
91.应理解的是，由于多个待监测生命体征数据包括心率数据、血氧数据、体温数据及心肺功能数据，需要分别根据多个待监测生命体征数据生成心率曲线、血氧曲线及体温曲线，之后根据心率曲线、血氧曲线及体温曲线生成生命体征曲线图。
92.步骤s302：根据所述生命体征曲线图的趋势确定所述待检测用户的目标呼吸频率。
93.在本实施例中，根据生命体征曲线图可以观察心率曲线、血氧曲线及体温曲线的趋势，包括上升趋势、下降趋势或平缓趋势等。在生命体征图中心率曲线处于平缓趋势、血氧曲线处于平缓趋势和体温曲线处于平缓趋势时，判定生命体征曲线图处于平缓趋势；在生命体征图中心率曲线处于上升趋势、血氧曲线处于平缓趋势或下降趋势和体温曲线处于平缓趋势或上升趋势时，判定生命体征曲线图处于上升趋势；在生命体征图中心率曲线处于下降趋势、血氧曲线处于下降趋势和体温曲线处于下降趋势时，判定生命体征曲线图处于下降趋势等。
94.还需要说明的是，在生命体征曲线图的趋势处于平缓趋势或上升趋势时，判定待检测高心率、低血氧，高体温持续在高位预设持续时长以上，进一步需要判断用户是否存在呼吸系统感染，判断方式可以为根据多个待监测生命体征数据确定多个待处理呼吸频率，并根据身份信息确定对应的正常呼吸频率，根据正常呼吸频率判断多个待处理呼吸频率中是否存在异常呼吸频率，若多个待处理呼吸频率中存在异常呼吸频率，则说明待检测用户可能存在呼吸系统感染的情况，需要从多个待处理呼吸频率选取多个待处理异常呼吸频率，根据多个待处理异常呼吸频率的平均值确定待检测用户的目标呼吸频率；若多个待处理呼吸频率中不存在异常呼吸频率，则说明待检测用户不存在呼吸系统感染的情况，需要根据生命体征曲线图和待检测用户的身份信息确定健康策略，之后根据健康策略对待检测用户进行应急处理等。
95.应理解的是，健康策略可以为医生针对生命体征曲线图和待检测用户的身份信息所制定的病情处理措施，待检测用户在紧急时刻可以根据健康策略进行应急处理等。
96.还需要说明的是，在生命体征曲线图的趋势处于下降趋势时，说明此时用户可能存在呼吸系统异常，则可采集多个待监测生命体征数据对应的时段确定对应的多个待处理呼吸频率，其中采集待处理呼吸频率的时间与采集待监测生命体征数据的时间一致，之后从多个待处理呼吸频率中选取最低呼吸频率，将最低呼吸频率作为待检测用户的目标呼吸频率，并将目标呼吸频率与呼吸频率过缓范围进行比较，当目标呼吸频率处于呼吸频率过缓范围一段时间时，判定用户此时的呼吸系统异常，可进一步检测用户的身体状况，确定用户的呼吸系统异常的类型。
97.在本实施例中，在高位持续时长大于预设持续时长时，根据多个待监测生命体征数据生成生命体征曲线图，之后根据生命体征曲线图的趋势确定待检测用户的目标呼吸频率，相较于现有技术中仅仅要是依靠体温计、血氧计或通过影像技术诊断用户个体肺部是否发生感染，诊断数据为单点数据，而本实施例中在高位持续时长大于预设持续时长时，可
以判定用户出现了高心率、低血氧和高体温的情况，进而可以根据生命体征曲线图的趋势确定待检测用户的目标呼吸频率，从而实现了精准监测目标用户呼吸系统的变化与发展趋势，便于用户及时观察身体异常情况。
98.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有人体呼吸系统风险管控预警程序，所述人体呼吸系统风险管控预警程序被处理器执行时实现如上文所述的人体呼吸系统风险管控预警方法的步骤。
99.参照图5，图5为本发明人体呼吸系统风险管控预警装置第一实施例的结构框图。
100.如图5所示，本发明实施例提出的人体呼吸系统风险管控预警装置包括：
101.采集模块5001，用于采集待检测用户的多生命体征数据。
102.易于理解的是，本实施例的执行主体可以是具有数据处理、网络通讯和程序运行等功能的人体呼吸系统风险管控预警设备，例如智能穿戴手表、智能穿戴衣物或智能家居等，本实施例对此不作限制，本实施例以智能穿戴手表为例进行说明，其中，人体呼吸系统风险管控预警设备中存有医疗级心率传感器，人体呼吸系统风险管控预警设备还可以理解为智能穿戴手表内置人体呼吸系统风险管控预警功能的设备，智能穿戴手表采集终端可以实时采集人体多生命体征数据并监测，为呼吸系统疾病患者提供方便的健康管理数据参考等，本实施例并不加以限制。
103.还需要说明的是，待检测用户可以为佩戴智能穿戴手表的用户，多生命体征数据可以为利用医疗级传感器实时采集的心率数据、血氧数据、体温数据和心肺功能数据(即呼吸频率)等。
104.确定模块5002，用于确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。
105.应理解的是，预设生命体征高位状态为个体的多生命体征数据相较于正常多生命体征数据较高的状态，高位持续时长可以为合体的多生命体征数据高于正常多生命体征数据的连续时长，该高位持续时长可以为36h，还可以为24h、48h等。
106.在具体实现中，由于各个年龄段的用户对应的正常多生命体征数据均不相同，为了能够对待检测用户进行精准监测，确定多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长的处理方式可以为确定待检测用户的身份信息，然后根据身份信息确定对应的预设高位状态条件，并根据预设高位状态条件从多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据，确定多个待监测生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。
107.需要说明的是，待检测用户的身份信息可以为待检测用户的年龄、历史健康信息等，预设高位状态条件可以为待检测用户对应的异常多生命体征数据，该异常多生命体征数据与正常多生命体征数据不同。假设新生儿的呼吸频率为40～45次/分；1个月～1岁儿童的呼吸频率为30次/分左右；1～3岁儿童的呼吸频率为24次/分左右；4～7岁儿童的呼吸频率为20～25次/分；8～14岁儿童的呼吸频率为20次/分左右，则新生儿对应的预设高位状态条件的呼吸频率为45次/分以上，1个月～1岁儿童的预设高位状态条件的呼吸频率为30次/分以上；1～3岁儿童的预设高位状态条件的呼吸频率为24次/分以上等。
108.在本实施例中，假设待检测用户的身份信息为健康成人，通过智能穿戴手表采集健康成人对应的多生命体征数据，若心率数据1-5分钟内每分钟分别为75、80、90、110、110，
血氧数据1-5分钟内每分钟分别为98、96、94、93、92，体温数据5分钟内为37.5
°
，呼吸频率1-5分钟内每分钟分别为25次/分、25次/分、25次/分、26次/分、27次/分，则成人对应的预设高位状态条件为心率数据为90以上，血氧数据为94以下，体温数据为37.3
°
以上，则根据预设高位状态条件从多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据，其中多个待监测生命体征数据包括心率数据第4分钟110和第5分钟110，血氧数据第4分钟93和第5分钟92，体温数据5分钟内为37.5
°
，待监测生命体征数据对应的高位持续时长为2分钟(即第4分钟和第5分钟)等。
109.所述确定模块5002，还用于根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率。
110.需要说明的是，在检测到高位持续时长达到预设持续时长时，为了能够精准观察用户身体情况，可以根据多个待监测生命体征数据生成生命体征曲线图，之后根据生命体征曲线图的趋势确定待检测用户的目标呼吸频率。预设持续时长可以为用户自定义设置，可以为36h，还可以为24h、48h等。
111.应理解的是，由于多个待监测生命体征数据包括心率数据、血氧数据、体温数据及心肺功能数据，需要分别根据多个待监测生命体征数据生成心率曲线、血氧曲线及体温曲线，之后根据心率曲线、血氧曲线及体温曲线生成生命体征曲线图。
112.在本实施例中，根据生命体征曲线图可以观察心率曲线、血氧曲线及体温曲线的趋势，包括上升趋势、下降趋势或平缓趋势等。在生命体征图中心率曲线处于平缓趋势、血氧曲线处于平缓趋势和体温曲线处于平缓趋势时，判定生命体征曲线图处于平缓趋势；在生命体征图中心率曲线处于上升趋势、血氧曲线处于平缓趋势或下降趋势和体温曲线处于平缓趋势或上升趋势时，判定生命体征曲线图处于上升趋势；在生命体征图中心率曲线处于下降趋势、血氧曲线处于下降趋势和体温曲线处于下降趋势时，判定生命体征曲线图处于下降趋势等。
113.还应理解的是，在生命体征曲线图的趋势处于平缓趋势或上升趋势时，可以根据采集待监测生命体征数据时段所对应的多个待处理呼吸频率确定待检测用户的目标呼吸频率，并根据目标呼吸频率判断用户的呼吸系统是否有异常；在生命体征曲线图中处于下降趋势时，可以将最低的呼吸频率作为待检测用户的目标呼吸频率，并将目标呼吸频率与呼吸频率过缓范围进行比较，当目标呼吸频率处于呼吸频率过缓范围一段时间时，判定用户此时的呼吸系统异常，可进一步检测用户的身体状况，确定用户的呼吸系统异常的类型。
114.管控预警模块5003，用于根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。
115.还需要说明的是，为了能够精准对人体呼吸系统进行风险管控预警，可以根据高位持续时长和目标呼吸频率确定身体异常状态信息，之后根据身体异常状态信息对多生命体征数据进行分析，获得生命体征异常报告，并进行人体呼吸系统风险管控预警。
116.在具体实现中，高心率、低血氧，高体温持续在高位36小时以上，呼吸频率超过正常值，则判定呼吸系统感染异常即身体异常状态信息，用户根据身体异常状态信息和多生命体征数据进行监测和管理，为医生治疗提供参考作用，之后还可以根据身体异常状态信息对多生命体征数据进行分析，获得生命体征异常报告，并根据生命体征异常报告采取对应措施处理，及时就医，防止肺慢阻、减少支气管炎和肺炎的发生，同时为呼吸系统疾病患
者提供方便的健康管理数据参考等。
117.在具体实施中，管控预警模块5003可与用户的手机连接或与用户的监护人(医生)建立连接，管控预警模块可存储用户或用户监护人(医生)的联系方式。当监测到用户的呼吸频率处于呼吸频率过缓范围一段时间时，判定用户的呼吸系统异常，可进行预警，管控预警模块可拨打用户的手机或用户的监护人(医生)的手机进行提醒，及时唤醒用户，通过对用户的呼吸频率进行预警，避免用户的安全风险事件发生。
118.在本实施例中，首先采集待检测用户的多生命体征数据，然后确定多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长，并根据高位持续时长确定待检测用户的目标呼吸频率，之后根据高位持续时长和目标呼吸频率对待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。相较于现有的呼吸系统监测技术主要是依靠体温计、血氧计或通过影像技术诊断用户个体肺部是否发生感染，诊断数据为单点数据，且影像诊断需要到特定地点由专业人员进行检查，诊断数据为某个时刻的单点数据，无法及时观察用户呼吸系统异常情况及发展趋势，进而不能采取相应的治疗措施，本实施例中通过终端实时采集待检测用户的多生命体征数据和目标呼吸频率，实现了精准监测目标用户呼吸系统的变化与发展趋势，便于用户及时观察身体异常情况，进而提高了用户的体验感。
119.本发明人体呼吸系统风险管控预警装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
120.需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
121.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
122.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
123.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
技术特征：1.一种人体呼吸系统风险管控预警方法，其特征在于，所述人体呼吸系统风险管控预警方法包括以下步骤：采集待检测用户的多生命体征数据，其中，所述多生命体征数据包括：心率、血氧、体温及心肺功能；确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长；根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率；根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长的步骤，包括：确定所述待检测用户的身份信息；根据所述身份信息确定对应的预设高位状态条件；根据所述预设高位状态条件从所述多生命体征数据中提取多个待监测生命体征数据；确定多个所述待监测生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率的步骤，包括：在所述高位持续时长大于预设持续时长时，根据多个所述待监测生命体征数据生成生命体征曲线图；根据所述生命体征曲线图的趋势确定所述待检测用户的目标呼吸频率。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述生命体征曲线图的趋势确定所述待检测用户的目标呼吸频率的步骤，包括：在所述生命体征曲线图的趋势处于平缓趋势或上升趋势时，根据多个所述待监测生命体征数据确定多个待处理呼吸频率；根据所述身份信息确定对应的正常呼吸频率；根据所述正常呼吸频率判断多个所述待处理呼吸频率中是否存在异常呼吸频率；若多个所述待处理呼吸频率中存在异常呼吸频率，则从多个所述待处理呼吸频率选取多个待处理异常呼吸频率；根据多个所述待处理异常呼吸频率确定所述待检测用户的目标呼吸频率。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述正常呼吸频率判断多个所述待处理呼吸频率中是否存在异常呼吸频率的步骤之后，还包括：若多个所述待处理呼吸频率中不存在异常呼吸频率，则根据所述生命体征曲线图和所述待检测用户的身份信息确定健康策略；根据所述健康策略对所述待检测用户进行应急处理。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述生命体征曲线图的趋势确定所述待检测用户的目标呼吸频率的步骤，还包括：在所述生命体征曲线图的趋势处于下降趋势时，根据多个所述待监测生命体征数据确定多个待处理呼吸频率；从多个所述待处理呼吸频率中选取最低呼吸频率；将所述最低呼吸频率作为所述待检测用户的目标呼吸频率。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警的步骤，包括：根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率确定身体异常状态信息；根据所述身体异常状态信息对所述多生命体征数据进行分析，获得生命体征异常报告；基于所述生命体征异常报告对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。8.一种人体呼吸系统风险管控预警装置，其特征在于，所述人体呼吸系统风险管控预警装置包括：采集模块，用于采集待检测用户的多生命体征数据；确定模块，用于确定所述多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长；所述确定模块，还用于根据所述高位持续时长确定所述待检测用户的目标呼吸频率；管控预警模块，用于根据所述高位持续时长和所述目标呼吸频率对所述待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。9.一种人体呼吸系统风险管控预警设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的人体呼吸系统风险管控预警程序，所述人体呼吸系统风险管控预警程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的人体呼吸系统风险管控预警方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有人体呼吸系统风险管控预警程序，所述人体呼吸系统风险管控预警程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的人体呼吸系统风险管控预警方法的步骤。
技术总结本发明公开了一种人体呼吸系统风险管控预警方法、装置及存储介质，所述方法包括：采集待检测用户的多生命体征数据；确定多生命体征数据处于预设生命体征高位状态对应的高位持续时长；根据高位持续时长确定待检测用户的目标呼吸频率；根据高位持续时长和目标呼吸频率对待检测用户进行人体呼吸系统风险管控预警。相较于现有的呼吸系统监测技术主要是依靠体温计、血氧计或通过影像技术诊断用户个体肺部是否发生感染，本发明通过终端实时采集待检测用户的多生命体征数据和目标呼吸频率，实现了精准获取个体多生命体征数据和目标呼吸频率，之后根据高位持续时长和目标呼吸频率对用户进行人体呼吸系统风险管控预警，进而便于用户及时观察身体异常情况。及时观察身体异常情况。及时观察身体异常情况。
技术研发人员：饶定东
受保护的技术使用者：湖北智奥物联网科技有限公司
技术研发日：2022.07.04
技术公布日：2022/11/1
