远程监测移动医疗设备数据异常的方法和服务器及系统的制作方法 【技术领域】，尤其设一种远程监测移动医疗设备数据 异常的方法和服务器及系统。 [0002] 移动医疗，改变了过去人们只能前往医院"看病"的传统生活方式。现在人们无论 在家里还是在路上都能够随时检测身体，更高效地引导人们养成良好的生活习惯，变治病 为防病。但是，我们应该清楚地看到，移动医疗的作用在很大程度上依赖于移动医疗设备设 备的测量。健康移动医疗设备的管理关乎移动医疗设备质量，移动医疗设备的监测水平，病 人的身体健康与生命安全，是现代卫生系统中必不可少和必须关注的一环。随着科技的发 展和社会的进步，移动医疗设备越来越普及，已经从医院等专业场所发展到社区W及用户 的家庭。 [0003] 传统的移动医疗设备管理方法，单纯依靠专业机构检测的缺点，已经无法适应移 动医疗设备的应用现状，随着技术的迅速发展，迅速普及的特点。随着计算机W及互联网、 物联网技术的发展，利用数据模型和算法通过互联网和移动网络来监控和预警健康移动医 疗设备的使用状况，已经可W充分实现。通过该种方式，可W远程，大规模监控用户家庭中 的移动医疗设备设备，为移动医疗设备的普及和管理提供了极大的便利。配合远程智慧移 动医疗设备系统使用，能使健康移动医疗设备检测社区化，家庭化，并提高远程智慧移动医 疗设备系统的可靠性和易维护性。

[0004] 本发明的目的在于克服现有设备监测技术无法发现移动医疗设备异常偏差的不 足，本发明提供了一种远程监测移动医疗设备数据异常的方法和服务器及系统，用于有效 的实现移动医疗设备数据监控的管理及预警。
[0005] 为了解决上述问题，本发明提出了一种远程监测移动医疗设备数据异常的方法， 所述方法包括如下步骤：
[0006] 接收用户当前移动医疗设备测量数据；
[0007] 根据历史移动医疗设备测量数据和格拉布斯准则计算出当前移动医疗设备测量 数据的残差与标准差的比值；
[000引判断当前移动医疗设备测量数据的残差与标准差的比值是否超出格拉布斯表临 界值；
[0009] 在判断所述当前的移动医疗设备测测量数据超出格拉布斯表临界值时，则基于所 述当前移动医疗设备测量数据生成警报信息。
[0010] 所述移动医疗设备测量数据包括耳温枪测量数据、血压计测量数据、血糖仪测量 数据、健康砰测量数据、脂肪仪测量数据中的一种或者几种。
[0011] 所述根据历史移动医疗设备测量数据和格拉布斯准则计算出当前移动医疗设备 测量数据的残差与标准差的比值之前包括：
[0012] 识别移动医疗设备测量数据的类型；
[0013] 基于移动医疗设备测量数据的类型调用用户相应的历史移动医疗设备测量数据。
[0014] 所述基于所述当前移动医疗设备测量数据生成警报信息还包括：
[0015] 移动医疗设备服务器基于所述报警信息发出警告；或者
[0016] 向工作平台的客户端发送警报信息；或者
[0017] 向移动终端发送警报信息。
[001引相应的，本发明还提供了一种远程监测移动医疗设备数据异常的系统，所述系统 包括：
[0019] 移动医疗设备，用于向检测用户当前移动医疗设备测量数据；
[0020] 移动医疗设备服务器，用于存储历史移动医疗设备测量数据，接收用户当前移动 医疗设备测量数据，并根据历史移动医疗设备测量数据和格拉布斯准则计算出当前移动医 疗设备测量数据的残差与标准差的比值；判断当前移动医疗设备测量数据的残差与标准 差的比值是否超出格拉布斯表临界值；在判断所述当前移动医疗设备测量数据超出临界值 时，则基于所述当前移动医疗设备测量数据生成警报信息。
[0021] 所述移动医疗设备包括；耳温枪、血压计、血糖仪、健康砰、脂肪仪中的一种或者几 种讯/或
[0022] 所述移动医疗设备服务器还用于识别移动医疗设备测量数据的类型；基于移动医 疗设备测量数据的类型调用用户相应的历史移动医疗设备测量数据。
[0023] 所述移动医疗设备服务器基于所述报警信息发出警告；或者向工作平台的客户端 发送警报信息；或者向移动终端发送警报信息。
[0024] 相应的，本发明还提供了一种移动医疗设备服务器，所述服务器包括：
[00巧]接收模块，用于接收用户当前移动医疗设备测量数据；
[0026] 处理模块，用于根据历史移动医疗设备测量数据和格拉布斯准则计算出当前移动 医疗设备测量数据的残差与标准差的比值；
[0027] 判断模块，用于判断当前移动医疗设备测量数据的残差与标准差的比值是否超出 格拉布斯表临界值；
[002引生成模块，用于在处理模块判断所述当前移动医疗设备测量数据超出临界值时， 则基于所述当前移动医疗设备测量数据生成警报信息。
[0029] 所述移动医疗设备服务器还包括：
[0030] 识别模块，用于识别移动医疗设备测量数据的类型；
[0031] 调度模块，用于基于移动医疗设备测量数据的类型调用用户相应的历史移动医疗 设备测量数据。
[0032] 所述移动医疗设备服务器还包括：
[0033] 警报模块，用于基于生成模块生成的警报信息发出警告；或者
[0034] 数据推送模块，用于向工作平台的客户端发送报警信息；或者向移动终端发送报 警信息。
[0035] 在本发明实施例中，通过移动医疗设备将数据传输到远程的服务器中，服务器基 于格拉布斯规则计算出异常值存在的情况，计算出的异常值时，可W自动生成报警信息作 为一个记录，向用户或者工作人员提供信息，从而方便了移动医疗设备测量数据的管理和 监控，实现数字化移动医疗设备远程服务的效果，通过远程通信的方式控制异常情况，使得 工作人员无需到达现场就能发现情况。




[0036] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W 根据该些附图获得其它的附图。
[0037] 图1是本发明实施例的远程监测移动医疗设备数据异常的方法流程图；
[003引图2是本发明实施例的远程监测移动医疗设备数据异常的系统结构示意图；
[0039] 图3是本发明实施例的移动医疗设备服务器结构示意图。


[0040] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0041] 本发明实施例主要通过接收用户当前移动医疗设备测量数据，根据历史移动医疗 设备测量数据和格拉布斯准则计算出当前移动医疗设备测量数据的残差与标准差的比值； 判断当前移动医疗设备测量数据的残差与标准差的比值是否超出格拉布斯表临界值；在判 断所述当前的移动医疗设备测测量数据超出格拉布斯表临界值时，则基于所述当前移动医 疗设备测量数据生成警报信息。
[0042] 首先介绍下统计方法中的格拉布斯（Grubbs)规则，即格拉布斯准则，在一组测量 数据中，如果个别数据偏离平均值很远，那么该个（该些）数据称作"可疑值"。如果用统计 方法一格拉布斯（Grubbs)法判断，能将"可疑值"从此组测量数据中剔除而不参与平均值 的计算，那么该"可疑值"就称作"异常值（粗大误差）"。
[0043] 测量数据：例如测量 10 次（n= 10)，获得 W下数据；8. 2、5. 4、14. 0、7. 3、4. 7、9. 0、 6. 5、10. 1、7. 7、6. 0。
[0044] 排列数据；将上述测量数据按从小到大的顺序排列，得到4. 7、5. 4、6. 0、6. 5、7. 3、 7. 7、8. 2、9. 0、10. 1、14. 0。可W肯定，可疑值不是最小值就是最大值。
[0045] 计算平均值X-和标准差S ;x- = 7. 89 ;标准差S = 2. 704。计算时，必须将所有 10个数据全部包含在内。
[0046] 计算偏离值；平均值与最小值之差为7. 89 - 4. 7 = 3. 19 ;最大值与平均值之差为 14. 0 - 7. 89 = 6. 11。
[0047] 确定一个可疑值；比较起来，最大值与平均值之差6. 11大于平均值与最小值之差 3. 19,因此认为最大值14. 0是可疑值。
[0048] 计算Gi值；Gi = (xi - x-)/s ;其中i是可疑值的排列序号
[0049] --10 号；因此 G10 = (xlO _ x-)/s = (14. 0 _ 7. 89)/2. 704 = 2. 260。由于 xlO - X-是残差，而s是标准差，因而可认为GIO是残差与标准差的比值。下面要把计算值 Gi与格拉布斯表给出的临界值GP(n)比较，如果计算的Gi值大于表中的临界值GP(n)，则 能判断该测量数据是异常值，可W剔除。但是要提醒，临界值GP(n)与两个参数有关；检出 水平a (与置信概率P有关）和测量次数n (与自由度f有关）。
[0化日]定检出水平a ;如果要求严格，检出水平a可W定得小一些，例如定a = 0.01， 那么置信概率P = 1- a = 0.99 ;如果要求不严格，a可W定得大一些，例如定a = 0. 10， 即 P = 0. 90 ;通常定 a = 0. 05, P = 0. 95。
[0051] 查格拉布斯表获得临界值；根据选定的P值（此处为0. 95)和测量次数n (此处为 10)，查格拉布斯表，横竖相交得临界值G95 (10) = 2. 176。
[0052] 比较计算值 Gi 和临界值 095(10) ;Gi = 2. 260，G95(10) = 2. 176，Gi > 095(10)。 [0化3] 判断是否为异常值；因为Gi > G95 (10)，可W判断测量值14. 0为异常值，将它从 10个测量数据中剔除。
[0化4] 余下数据考虑；剩余的9个数据再按W上步骤计算，如果计算的Gi > 095巧），仍 然是异常值，剔除；如果Gi < G95巧），不是异常值，则不剔除。
[00巧]表一格拉布斯表一一临界值GP (n) TO (n，a )值表
[0056]