[0001] 本发明涉及医疗服务技术领域，具体涉及一种预警系统。

[0002] 目前临床诊断的研究多着眼于化验指标、影像学等辅助检查，而发病早期的病史、症状特点研究较少，诊断困难的主要原因是症状不典型，尤其在发病早期，通常仅以发热起病，伴轻度局部肿、痛。有些仅有局部轻度疼痛和肿胀，而这些症状指标的评定，通常为定性而非定量化，有些变化缓慢的症状，仅从主观感受难与损伤正常的炎症反应过程区分或不能引起足够重视，造成诊断困难，也有由于患者自身认识不足，造成针对性诊疗措施的相对迟滞，由此造成诊断治疗的延迟，影响患者功能，造成活动能力下降，增加粘连的风险，导致关节退变和骨关节病的早期发生，进一步影响患者的运动功能；严重者不得已需要截肢治疗甚至会危及患者生命；一些长期临床研究随访也证实了患者的并发症后预后差的原因是关节损害及康复治疗的中断，患者主观不满意的主要原因是关节疼痛、僵直和力弱。因此关节损伤后康复预防各类并发症是目前临床治疗的难点与热点。

[0003] 文献表明，术后并发症的诊断与出现临床表现之间存在“延迟期”，临床诊断延迟主要出现在院外阶段，目前对于各类症状的正常数据分布，缺乏大量的资料，多为概括式的文字描述，或单一指标的断面随访数据，而更为细化的变化趋势，以及各项指标的量化变化缺乏充分的数据，无法为患病人群提供可靠的预警。

[0004] 并发症发病率虽然低，但危害大，目前临床中因患者缺乏早期识别能力，不能及时就诊，存在院外诊断延迟期。延误诊疗时间越长，关节破坏越大。故建立远程预警模型，对患者和医生进行双相预警，实现智能监护随访，提高及时就诊率，缩短诊断延迟期、减少关节损伤有重要意义。

[0005] 现有技术虽已关注症状学指标量化采集，但均为单一指标，且未考虑事件及时间变化的影响，预警不准确，适用范围小。故需要综合最有效的症状学指标，结合时间变化趋势，利用各种数据处理方式，最大限度挖掘现有数据信息，精简最有效的预警指标，从而进行模型建立，提高预警模型准确度、敏感度、稳定性、适用性、应变力，实现动态监测，适宜推广，更贴近临床实际。

[0021] 在下文中更详细地描述了本发明以有助于对本发明的理解。

[0022] 如图1和图2所示，本发明所述的预警系统包括预警规则配置模块、数据采集模块、预警规则判断模块和预警输出模块；所述的预警规则配置模块用于配置预警规则，医生通过该预警规则配置模块配置好预警名称、预警范围和相应的康复建议；所述的预警规则包括阈值预警、差值预警、趋势预警和加权预警；所述的数据采集模块用于采集并上传患者的症状体征数据；所述的预警规则存储在数据库中；所述的预警规则判断模块用于读取存储在数据库中的预警规则，并根据所述的数据采集模块采集并上传的患者的症状体征数据与预警规则的比较结果，判断是否符合阈值预警、差值预警、趋势预警和加权预警的预警规则，如果符合，则由所述的预警输出模块推送预警；如果不符合，则不推送预警。

[0023] 所述的阈值预警是指单次采集项值的预警；所述的差值预警是指左右两侧测量值的差值的预警，或主被动角度差值取绝对值；所述的趋势预警指某一采集项，经过多次的测量后的呈上升或下降趋势变化的预警；所述的加权预警是指某一天内，各个采集项数据按配置的权重相加计算后进行的综合预警。

[0024] 所述的患者的症状体征数据包括体温数据、疼痛数据、围度数据、角度数据和皮温数据。

[0025] 所述体温数据的预警规则为：每次提交的体温数据小于36℃或大于37.5℃时，推送阈值预警；以每天的最低数据为标准，连续3天提交体温数据，上升趋势超过2℃，则推送趋势预警。

[0026] 所述疼痛数据的预警规则为：疼痛数据的数据项分为髌骨中中点和大腿围度，每次提交疼痛数据时如果疼痛值大于6，则推送阈值预警；提交疼痛数据时，如果左侧和右侧的疼痛差值大于3，则推送差值预警；以每天的最低数据为标准，连续3天提交疼痛数据，双侧差值大于3，则推送趋势预警。

[0027] 所述围度数据的预警规则为：围度数据的数据项分为髌骨中中点和大腿围度，每次提交围度数据时如果围度数据值小于3，则推送阈值预警；以每天的最低数据为标准，连续3天提交围度数据，如果双侧差值呈上升趋势或下降趋势，达到预定的数值范围，则推送趋势预警。

[0028] 所述角度数据（角度是根据患者拍照上传的患处照片，划取3点，形成的角度）的预警规则为：角度数据的数据项分为主被动数据和屈伸数据，每次提交角度数据时，如果伸直角度数据值大于3°或者屈曲角度小于90°，则推送阈值预警；以每天的最低数据为标准，连续3天提交角度数据，如果屈曲角度下降趋势大于10°，则推送趋势预警。

[0029] 所述皮温数据的预警规则为：皮温数据的数据项分为髌骨中中点和大腿围度，每次提交皮温数据时如果皮温数据值小于30℃或者大于35℃，则推送阈值预警；提交皮温数据时，如果左侧和右侧皮温差值大于4℃，则推送差值预警；以每天的最低数据为标准，连续3天提交皮温数据，如果提交皮温数据时皮温数据上升大于4℃，则推送趋势预警。

[0030] 所述的加权预警是对体温数据、疼痛数据、围度数据、角度数据和皮温数据这5项数据分别配置权重，提交的数据按权重计算，如果符合加权预警规则，则推送加权预警；如果不符合，则不推送加权预警。

[0031] 在一个优选实施例中，所述的预警输出模块通过患者终端（例如微信服务号）推送预警。

[0032] 阈值预警的配置方法为：选择组别、选择采集项、选择二级采集关联项、设置预警范围、配置预警内容和康复建议。

[0033] 差值预警的配置方法为：选择组别、选择采集项、选择二级采集关联项、设置预警范围、配置预警内容和康复建议。

[0034] 趋势预警的配置方法为：选择组别、选择采集项、选择二级采集关联项、选择数据标准（最高值/最低值/平均值）、选择趋势（上升/下降）、选择比较天数、设置预警范围、配置预警内容和康复建议。

[0035] 加权预警的配置方法为：选择组别、选择采集项、配置采集项权重、选择数据标准（最高值/最低值/平均值）、设置预警范围、配置预警内容和康复建议。

[0036] 本发明所述的预警系统中，将角色划分为患者（用户）和医生（康复师）。权限划分为：配置预警规则时，需选择组别，在选中的组别的用户，才能拥有预警推送服务。

[0037] 以上描述了本发明优选实施方式，然其并非用以限定本发明。本领域技术人员对在此公开的实施方案可进行并不偏离本发明范畴和精神的改进和变化。