一种安全检测与智能评估系统

本发明涉及医疗设备，尤其涉及一种安全检测与智能评估系统。

背景技术：

1、在神经、精神科病房及重症监护病房经常遇到一些意识不清、谵妄、躁动不安、消极自伤的患者，患者常因精神障碍兴奋躁动不合作，或者有伤害自身和他人的行为。

2、如cn112057257b现有技术公开了一种精神科疾病异常护理装置，目前，对于精神患者在精神异常护理时，一般是将患者束缚在病床上，并对患者的四肢以及头部进行固定，但是现有的护理装置在对头部进行限位固定时，往往是需要将患者在病床上慢慢的挪到到对应夹紧机构的下方，然后再夹紧，使患者的头部固定的效率低，同时护理完成后挪移的速度慢，同时四肢的固定时，同时出现固定的效率低，速度慢的问题。

3、另一种典型的如cn109077904b的现有技术公开的一种精神科护理装置，目前，精神科患者常常会出现精神异常的状况，容易在睡眠过程中出现大脑异常放电，造成各种身体反应，影响自身和他人的人身安全，以往对于精神病人的睡眠无法很好控制，并不能很好的约束精神病人是突发行为，而且夜间时间长，精神病人如果无法正常睡眠会影响医院公共安全，需要浪费大量的人力去监护。

4、为了解决本领域普遍存在异常行为识别能力不足、智能程度低、异常行为缺乏预警和护理监管难度大等等问题，作出了本发明。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，针对目前所存在的不足，提出了一种精神科用的安全检测与智能评估系统。

2、为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

3、一种安全检测与智能评估系统，所述安全检测与智能评估系统包括服务器，所述安全检测与智能评估系统还包括数据采集模块、数据分析模块、预警模块、风险预测模块和生理指标监测模块，所述服务器分别与所述数据采集模块、数据分析模块、预警模块、风险预测模块和生理指标监测模块连接；

4、所述数据采集模块采集病人活动的图像数据，生理指标监测模块采集病人的生理指标，所述数据分析模块根据所述生理指标监测模块采集得到的生理指标对进行综合分析形成分析结果，所述风险预测模块根据所述数据采集模块采集病人活动的图像数据和所述分析结果进行风险预测，所述预警模块根据所述风险预测模块的预测结果向触发向医护人员发出警告；

5、所述数据分析模块获取所述生理指标监测模块采集病人的生理指标数据，并根据下式计算综合评估指数comprehensive：

6、comprehensive＝α1·move+α2·hr+α3·ox+α4·rr；

7、式中，α1、α2、α3、α4为权重系数，由系统根据实际情况和需求进行调整，move为所述生理指标监测模块采集得到的所述病人的移动数据，hr为所述生理指标监测模块采集到的病人的心率数据，ox为所述生理指标监测模块采集到的病人的血氧饱和度数据，rr为所述生理指标监测模块采集到的病人的呼吸频率数据；

8、所述风险预测模块调用所述数据采集模块采集病人活动的图像数据和所述数据分析模块生成的所述分析结果，并根据所述分析结果触发对所述病人的风险进行预测。

9、可选的，所述数据采集模块包括采集单元和支撑架，所述支撑架支撑所述采集单元，所述采集单元采集所述病人在活动区域的图像数据，所述采集单元包括采集探头和数据存储器，所述采集探头采集所述病人在活动区域中的图像数据，所述数据存储器存储所述采集探头采集到的所述病人的图像数据；

10、其中，所述采集单元设置在所述支撑架上，且所述支撑架固定在活动区域中。

11、可选的，所述生理指标监测模块包括绑定单元、移动监测单元、血氧监测单元、心率监测单元和呼吸监测单元，所述绑定单元将所述移动监测单元、血氧监测单元、心率监测单元和呼吸监测单元进行支撑，并绑定在所述病人身上，所述移动监测单元采集所述病人的移动量数据，所述呼吸监测单元监测所述病人的呼吸频率数据，所述心率监测单元监测所述病人的心率数据，所述血氧监测单元监测所述病人的血氧饱和度数据；

12、其中，所述移动监测单元、所述血氧监测单元、心率监测单元和呼吸监测单元将采集得到数据通过无线传输的方式传输至所述数据分析模块中。

13、可选的，所述风险预测模块包括数据调用单元和风险评估单元，所述数据调用单元调用所述数据采集模块采集得到的图像数据和所述数据分析模块的分析结果，所述风险评估单元对数据调用单元调用得到的数据对所述病人风险进行评估；

14、其中，所述调用单元包括调用请求器和计时器，所述计时器用于相邻两个调用请求的时间间隔进行计时，所述调用请求器根据计时器的时间间隔触发对所述数据采集模块采集得到的图像数据和所述数据分析模块的分析结果进行调用。

15、可选的，所述预警模块包括预警单元和交互提示单元，所述预警单元获取所述风险预测模块的预测结果，所述交互提示单元将预警单元的预测结果向医护人员进行提示，以提示所述医护人员对病人进行护理。

16、可选的，所述风险评估单元获取所述数据采集模块采集得到的图像数据和所述数据分析模块的分析结果并根据下式计算病人的风险指数worn：

17、worn＝β·comprehensive+γ·f(imagedata)；

18、式中，comprehensive为综合评估指数，f(imagedata)为处理和利用病人检测算法输出结果的函数，β和γ是权重系数，用于调整综合评估指数comprehensive和处理和利用病人检测算法输出结果的函数f(imagedata)在风险指数中的相对重要性，这两个权重系数根据实际应用环境和目标进行调整；

19、若所述风险指数worn不在设定的安全阈值范围内，则触发所述预警模块向所述医护人员进行提示。可选的，利用病人检测算法输出结果的函数f(imagedata)根据下式进行计算：

20、

21、式中，n为图像中检测到的病人的总数量，i为第i个检测到的病人，confidence_i为第i个检测到的病人的置信度，其值通常是由病人识别模型自动得到，area_i为病人的边界框的面积，其值由系统进行设定。

22、本发明所取得的有益效果是：

23、1.通过绑定单元、移动监测单元、血氧夹持单元、血氧监测单元、心率监测单元和呼吸监测单元之间的配合，使得病人的生理数据能够被精准检测，以提升病人异常行为的识别能力，还兼顾提升整个装置的智能检测能力；

24、2.通过数据采集模块对病人在活动区域的图像进行采集，能动态的掌握病人的活动范围，提升整个系统对病人异常的评估能力；

25、3.通过数据调用单元和风险评估单元的相互配合，使得整个系统能够根据数据采集模块采集得到的图像数据和数据分析模块的分析结果对病人的异常行为进行风险评估，使得整个系统具有异常识别能力精准、智能程度高、能对异常行为进行预警的优点；

26、4.通过风险预测模块和预警模块相互配合，使得病人的异常行为能够被检测，并主动发出预警，以向医护人员发出提示，使得整个系统具有异常行为预警迅速和护理监管能力强的优点。