智能穿戴设备:结构因果模型驱动的急性心梗诊断
2025-02-11 09:23
No.1338802626149752832
技术概要
PDF全文
本技术介绍了一款利用结构因果模型的智能穿戴设备,旨在急性心梗的诊断领域。该设备能够实时监测患者的关键生理数据,提高数据监测的准确性,从而解决了传统技术中实时性和准确性不足的问题。
背景技术
及时且准确的获取身体状况指标数据能够便于对监控、预警人们的身体状况以及医生的后续处理,现已有大量的健康数据、诊断辅助监测装置的研究,如:中国专利申请CN117017216A和CN114668392A,以及中国专利CN108471966B。 急性心肌梗死是一种危重症率高、病死率高的疾病,常为急性且症状较为严重。在AMI发病和发展严重之前尽早做出诊断、预警和诊疗对患者的生命健康十分重要。然而,在AMI患者中,一部分患者早期临床症状不明显,患者数据监测不及时,导致许多患者忽略了日常生活中的健康管理,可能错过该疾病的最佳治疗时机;现在市面上有多种多样的可穿戴设备来对患者进行健康状态监测。 然而,目前市面上的可穿戴设备存在一些技术缺陷和局限性:如无法提供与医院专业设备同等水平的数据质量,并且无法实现实时自动监测诊断;获得的分析结果不准确,无法将监测到的生理指标同AMI发病情况相联系;设备体积较大,用户穿着体验不佳,难以长久佩戴进而导致无法全天候监测。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
张宇哲  荆鈁  李晓阳  姜雨彤  李泊远  颜淑宁  张子川
技术所属: 北京航空航天大学
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