具体实施方式

现将详细地参考本发明的示范性实施例，示范性实施例的实例说明于附图中。只要有可能，相同元件符号在附图和描述中用来表示相同或相似部分。

心血管病变或脑病变的发生可通过一些前期征兆来预测。以心血管病变为例，当血液中的水分变少导致血液变得浓稠时，血管容易堵塞。因此，血液中的水分可作为预测心血管病变的领先指标。另一面，长期的优质睡眠不足容易导致脑神经反应所产生的β-淀粉样蛋白(Beta-amyloid)来不及代谢而逐渐累积。累积的β-淀粉样蛋白可能阻碍脑神经信号的传递，而造成脑细胞的衰退或死亡。在海马回被β-淀粉样蛋白影响到一定的程度后，海马回将无法复原。因此，优质睡眠的比例可作为预测脑病变的领先指标。此外，在病患发生脑病变后，病患可能开始口齿不清(间接影响咀嚼能力)，或者病患的步姿可能发生变化。病患的脑神经受损的区块的脑波也会改变。

本发明可根据一些前期征兆或领先指标来预测脑病变风险或心血管病变风险，进而提示使用者注意自身的生理状态。图1根据本发明的一实施例示出一种健康管理系统10的示意图。健康管理系统10可全天候地监视特定空间中的人员的生理状态，以收集重要活动(major event)发生时的人员的生理状态信息或环境状态信息，其中特定空间可包含室内空间或室外空间。健康管理系统10还可分析收集到的生理状态信息或环境状态信息以判断是否发出告警，藉以引导使用者了解生活习惯产生的不良影响、预防疾病的发生，或紧急呼救其他人员来协助需要帮助的人员。

健康管理系统10可包含本地服务器100、云端服务器200、定位系统300、生理状态传感器400、穿戴式装置450、环境状态传感器500、空气调节装置600以及温度调节装置700。本地服务器100可通信连接至云端服务器200、定位系统300、生理状态传感器400以及环境状态传感器500，并可将由定位系统300、生理状态传感器400或环境状态传感器500所收集到的数据转发给云端服务器200。

图2根据本发明的一实施例示出本地服务器100的示意图。本地服务器100例如是网关或智能手机等，但本发明不限于此。本地服务器100可包含处理器110、存储介质120以及收发器130。

处理器110例如是中央处理单元(central processing unit，CPU)，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微控制单元(micro control unit，MCU)、微处理器(microprocessor)、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、可程序化控制器、特殊应用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、图形处理器(graphics processing unit，GPU)、图像信号处理器(image signal processor，ISP)、图像处理单元(image processing unit，IPU)、算数逻辑单元(arithmetic logic unit，ALU)、复杂可程序逻辑装置(complex programmable logic device，CPLD)、现场可程序化逻辑门阵列(field programmable gate array，FPGA)或其他类似组件或上述组件的组合。处理器110可耦接至存储介质120以及收发器130，并且接入和执行存储于存储介质120中的多个模块和各种应用程序。

存储介质120例如是任何型态的固定式或可移动式的随机接入内存(randomaccess memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、闪存(flash memory)、硬盘(hard disk drive，HDD)、固态硬盘(solid state drive，SSD)或类似组件或上述组件的组合，而用于存储可由处理器110执行的多个模块或各种应用程序。

收发器130以无线或有线的方式传送及接收信号。收发器130还可以执行例如低噪声放大、阻抗匹配、混频、向上或向下频率转换、滤波、放大以及类似的操作。本地服务器100可通过收发器130以通信连接至云端服务器200、定位系统300、生理状态传感器400以及环境状态传感器500。

云端服务器200可通信连接至空气调节装置600以及温度调节装置700，并且分析来自本地服务器100的资料以根据该些数据控制空气调节装置600或温度调节装置700。图3根据本发明的一实施例示出云端服务器200的示意图。云端服务器200可包含处理器210、存储介质220以及收发器230。

处理器210例如是中央处理单元，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微控制单元、微处理器、数字信号处理器、可程序化控制器、特殊应用集成电路、图形处理器、图像信号处理器、图像处理单元、算数逻辑单元、复杂可程序逻辑装置、现场可程序化逻辑门阵列或其他类似组件或上述组件的组合。处理器210可耦接至存储介质220以及收发器230，并且接入和执行存储于存储介质220中的多个模块和各种应用程序。

存储介质220例如是任何型态的固定式或可移动式的随机接入内存、只读存储器、闪存、硬盘、固态硬盘或类似组件或上述组件的组合，而用于存储可由处理器210执行的多个模块或各种应用程序。

收发器230以无线或有线的方式传送及接收信号。收发器130还可以执行例如低噪声放大、阻抗匹配、混频、向上或向下频率转换、滤波、放大以及类似的操作。云端服务器200可通过收发器230以通信连接至本地服务器100、空气调节装置600以及温度调节装置700。

在一实施例中，云端服务器200可通过收发器230将关联于生理状态信息或环境状态信息的告警传送给外部电子装置。举例来说，云端服务器200可通过收发器230接收来自用户的终端装置的接入请求，并且将与生理状态信息相关的生理状态报告传送给终端装置，以提示用户其生理状态是否发生异常。或者，云端服务器200可在产生生理状态报告后，自动地将生理状态报告传送给默认的终端装置。举另一例来说，云端服务器200可通过收发器230将与生理状态信息相关的告警传送给医护人员或消防人员的终端装置，以提示医护人员救助生理状态异常的人员。举又一例来说，云端服务器200可通过收发器230将与环境状态信息相关的告警(例如：环境温度过高)传送给消防人员，以提示消防人员扑灭火灾。

定位系统300用以测量特定空间中的人员的位置信息。图4根据本发明的一实施例示出定位系统300的示意图。定位系统300可包含处理器310、存储介质320、收发器330、无线收发器340、无线收发器350、无线收发器360、无线收发器370以及九轴传感器380。

处理器310例如是中央处理单元，或是其他可程序化的一般用途或特殊用途的微控制单元、微处理器、数字信号处理器、可程序化控制器、特殊应用集成电路、图形处理器、图像信号处理器、图像处理单元、算数逻辑单元、复杂可程序逻辑装置、现场可程序化逻辑门阵列或其他类似组件或上述组件的组合。处理器310可耦接至存储介质320以及收发器330，并且接入和执行存储于存储介质320中的多个模块和各种应用程序。

存储介质320例如是任何型态的固定式或可移动式的随机接入内存、只读存储器、闪存、硬盘、固态硬盘或类似组件或上述组件的组合，而用于存储可由处理器310执行的多个模块或各种应用程序。

收发器330以无线或有线的方式传送及接收信号。收发器330还可以执行例如低噪声放大、阻抗匹配、混频、向上或向下频率转换、滤波、放大以及类似的操作。收发器330可耦接无线收发器340、无线收发器350、无线收发器360、无线收发器370以及九轴传感器380。此外，定位系统300还可通过收发器330以通信连接至本地服务器100。

无线收发器340、无线收发器350、无线收发器360以及无线收发器370可具有传送或接收无线信号的功能。无线收发器340可设置在穿戴式装置450或设置在用户持有的便携设备(例如：智能手机)。无线收发器350、无线收发器360以及无线收发器370可分别设置在特定空间中的不同位置。举例来说，无线收发器350、无线收发器360以及无线收发器370可以分别设置在天花板的不同位置的多个灯具中，但本发明不限于此。

在一实施例中，定位系统300的处理器310可通过无线收发器340传送信号，并可通过无线收发器350、无线收发器360以及无线收发器370接收信号以执行三角定位测量，从而产生对应于穿戴式装置450的位置信息。举例来说，处理器310可根据所接收到的信号的接收信号强度(received signal strength indication，RSSI)来判断无线收发器340与无线收发器350(或无线收发器360、无线收发器370)之间的距离，从而根据所述距离来执行三角定位测量。定位系统可通过收发器330将定位信息传送给本地服务器100，以由本地服务器100将定位信息(或称“第一定位信息”)转发给云端服务器200。

在一实施例中，定位系统300的处理器310可分别通过无线收发器350、无线收发器360以及无线收发器370传送多个信号，并可通过无线收发器340接收所述多个信号以执行三角定位测量，从而产生对应于穿戴式装置450的位置信息。定位系统可通过收发器330将定位信息传送给本地服务器100，以由本地服务器100将定位信息(或称“第二定位信息”)转发给云端服务器200。云端服务器200的处理器210可使用第二定位信息来校正第一定位信息，或使用第一定位信息来校正第二定位信息，藉以取得更精准的位置信息。

在一实施例中，定位系统300的存储介质320可预存对应于特定空间的磁指纹。定位系统300可通过无线收发器350、无线收发器360或无线收发器370来传送磁信号，并可通过无线收发器340接收所述磁信号。定位系统300的处理器310可根据无线收发器340所接收的磁信号以及特定空间的磁指纹来判断对应于穿戴装置450的位置信息。

定位系统300所产生的位置信息可用于提供导航功能。举例来说，在云端服务器200取得位置信息后，若有终端装置向云端服务器200传送接入请求，云端服务器200的处理器210可通过收发器230将位置信息传送给所述终端装置。或者，处理器210先根据位置信息产生导航信息，再通过收发器130将导航信息传送给所述终端装置。为了便于与其他的室外定位系统的图资进行整合，藉以持续地为在各个建筑物或户外空间之间移动的人员提供导航功能，定位系统300所产生的位置信息可以大地坐标系或经纬度的形式呈现。

在一实施例中，定位系统300的九轴传感器380可设置在穿戴式装置450，其中九轴传感器380可包含用于测量角速度的陀螺仪、用于测量加速度的加速度计以及用于测量磁场的磁力计。定位系统300的处理器310可通过九轴传感器380测量穿着穿戴式装置450的人员的移动信息，并且根据移动信息产生位置信息。移动信息可包含当前位置、速度、航向或特定方向的磁力强度。

参照图1，生理状态传感器400可设置在穿戴式装置450，藉以测量穿着穿戴式装置450的人员的生理状态信息，其中穿戴式装置450例如为智能手环、头戴式装置或颈挂式装置，并且穿戴式装置450可包含用于传送或接收信号的无线收发器。此外，生理状态传感器400也可直接由人员配戴在身上。生理状态传感器400可包含九轴传感器401、温度计402、光电容积脉搏波(photoplethysmography，PPG)传感器403、脑电图(electroencephalography，EEG)传感器404、肌电(electromyography，EMG)传感器405以及电子贴片(electrode pad)406，其中九轴传感器401可与九轴传感器380为相同或相异的九轴传感器。

设置在穿戴式装置450上的传感器的种类可与穿戴式装置450的种类相关。举例来说，若穿戴式装置450为鞋子，则生理状态传感器400可包含九轴传感器401。若穿戴式装置450为智能手环，则生理状态传感器400可包含九轴传感器401、温度计402以及光电容积脉搏波传感器403。若穿戴式装置450为头戴式装置，则生理状态传感器400可包含九轴传感器401、温度计402、光电容积脉搏波传感器403以及脑电图传感器404。若穿戴式装置450为颈挂式装置，则生理状态传感器400可包含九轴传感器401、温度计402以及光电容积脉搏波传感器403。生理状态传感器400可测量用户的生理状态信息。云端服务器200可通过分析长期累积的生理状态信息来评估用户是否有潜在的脑病变风险或心血管病变风险，并且产生对应的生理状态报告以向使用者示警。

若穿戴式装置400为鞋子，则九轴传感器401可测量用户的步姿信息，其中步姿信息可包含时间步态参数以及空间步态参数。时间参数可包含步行速率、步频、踏步时间、跨步时间、摆动期、站立期、单脚支撑时间或双脚支撑时间等。步态周期为第一脚的第一次触地与第二次触地所经过的时间。步行速率为每秒钟沿行径方向的移动距离。步频为每分钟所走的步数。踏步时间为从第一脚的第一次触地到第二脚的第一次触地所经过的时间。跨步时间为从第一脚的第一次触地到第一脚的第二次触地所经过的时间。摆动期为步态周期(即：跨步时间)中，第一脚离开地面的时段(单位为步态周期的百分率)。站立期为步态周期中，第一脚与地面触地的时段(单位为步态周期的百分率)。单脚支撑时间为从第一脚的离地到第一脚触地所经过的时间。双脚支撑时间为第一脚离地与第二脚触地之间的时间加上第二脚离地与第一脚触地之间的时间。

空间步态参数可包含步宽、踏步长、跨步长、支撑基底或内/外八等。步宽为第一脚的足跟与第二脚的足跟之间的距离。踏步长为步行时第一脚的足跟触地至第二脚的足跟触地期间在行进方向上前进的距离。跨步长为步行时第一脚的足跟的第一次触地至第二次触地期间在行进方向上前进的距离。支撑基底为第一脚的脚印的足跟在行进路径上的投影与第二脚的脚印的足跟在行进路径上的投影之间的距离。内外八为行进路径与脚印中线之间的角度。

云端服务器200可根据步姿信息产生包括关联于新陈代谢恶化风险或脑病变风险的示警消息的生理状态报告。举例来说，云端服务器200可根据步姿信息判断用户的运动量，从而根据运动量评估使用者的新陈代谢恶化风险。云端服务器200可进一步根据新陈代谢恶化风险来判断使用者的血压、血氧或血脂肪。若使用者的血压、血氧或血脂肪超过标准，则云端服务器200可产生包含对应的示警消息的生理状态报告。

当一名人员的脑部退化时，该名人员的踏步长会逐渐缩短，并且步宽会逐渐增加。据此，云端服务器200可根据踏步长或步宽判断该名人员是否存在脑病变风险。图5根据本发明的一实施例示出步姿信息的示意图。步姿信息可包含踏步长和步宽。云端服务器200可响应于踏步长小于踏步长阈值或步宽大于步宽阈值而产生包括关联于脑病变风险的示警消息的生理状态报告。

若穿戴式装置450为颈挂式装置，则九轴传感器401可测量用户的胸腔的位移信息。云端服务器200可根据位移信息判断用户的呼吸状况或睡眠质量，从而根据位移信息产生包括关联于新陈代谢恶化风险的示警消息的生理状态报告。

参照图1，温度计402可测量使用者的体温。体温过高可能会导致心血管病变的发生。因应于此，云端服务器200可响应于测量到的体温大于体温阈值而产生包括关联于心血管病变的示警消息的生理状态报告。

光电容积脉搏波传感器403可测量使用者的心律变异(heart rate variability，HRV)、血氧或血压。在一实施例中，云端服务器200可响应于测量到的血压大于血压阈值而产生括关联于脑病变风险或心血管病变风险的示警消息的生理状态报告。在一实施例中，云端服务器200可根据心律变异产生包括关联于脑病变风险、心血管病变风险或新陈代谢恶化风险的示警消息的生理状态报告。具体来说，云端服务器200可通过基于心律变异计算出的多个指标判断存在脑病变风险、心血管病变风险或新陈代谢恶化风险，其中所述多个指标可包含正常窦性心搏间期的标准偏差(standard deviation of NN intervals，SDNN)、相邻两心跳间期差异的均方根(root mean square successive differences，RMSSD)、总功率(total power，TP)、低频功率(low frequency power，LF)、高频功率(highfrequency power，HF)或低频高频比值(LF/HF)。

脑电图传感器404可测量使用者的脑电图。脑电图可包含Alpha(α)波、Beta(β)波、Gamma(γ)波、Delta(δ)波、Theta(θ)波、Lambda(λ)波或P300波等多个波。云端服务器200可根据所述多个波的波形来判断使用者的脑部的多巴胺的分泌情形，进而根据判断结果产生包括关联于脑病变风险的示警消息的生理状态报告。

肌电传感器405可测量使用者的肌电图。举例来说，脑病变可能会影响使用者的咀嚼能力，故使用者的咀嚼肌的肌电图可能会因脑病变发生变化。因此，云端服务器200可根据肌电图产生包括关联于脑病变风险的示警消息的生理状态报告。

电子贴片406可贴附在使用者的腹腔，并可测量使用者的肠音(bowel sound)。云端服务器200可根据肠音产生包括关联于新陈代谢恶化风险的示警消息的生理状态报告。

环境状态传感器500、空气调节装置600以及温度调节装置700可设置在由健康管理系统10监视的特定空间中，其中空气调节装置600以及温度调节装置700可受控于云端服务器200的处理器210。环境状态传感器500可包含空气检测器501以及环境温度计502。环境状态传感器500可用以测量环境状态信息。本地服务器100可将环境状态信息转发给云端服务器200。环境状态信息可包含由空气检测器501所测量的空气质量。云端服务器200可根据空气质量决定是否启动空气调节装置600以改善空气质量。环境状态信息还可包含由环境温度计502所测量的环境温度。云端服务器200可根据环境温度决定是否启动温度调节装置700以将环境温度调节到适宜的温度。换句话说，若空气质量或环境温度不需要调整，则空气调节装置600或温度调节装置700可保持在关闭的状态以节省电力的消耗。

本地服务器100可根据位置信息、时间信息、环境温度或空气质量中的至少一个决定是否使用生理状态传感器400测量人员的生理状态信息或使用环境状态传感器500测量环境状态信息。本地服务器100的处理器110可通过收发器130将生理状态信息或环境状态信息传送给云端服务器200，以由云端服务器200的处理器210根据生理状态信息产生生理状态报告，或根据环境状态信息决定是否启用空气调节装置600或温度调节装置700。具体来说，本地服务器100的存储介质120可预存关联于位置信息、时间信息、环境温度或空气质量中的至少一个的映射表。本地服务器100的处理器110可根据映射表决定是否启用传感器(生理状态传感器400或环境状态传感器500)以及决定启用的传感器种类，并可根据映射表决定是否启用空气调节装置600或温度调节装置700。

在一实施例中，本地服务器100可根据位置信息以及时间信息判断人员在特定空间中的默认位置的时间，并可响应于所述时间大于时间阈值或所述时间在特定的时间区间内而使用对应于所述默认位置的生理状态传感器400以测量人员的生理状态信息。据此，本地服务器100可全天候的监视人员的生理状态，并且控制生理状态传感器400在重要活动发生时进行生理状态信息的测量。在未发生重要活动时，生理状态传感器400可保持在关闭的状态以节省电力的消耗。

表1

以表1为例，预存在本地服务器100的存储介质120中的映射表可存储如表1所示的信息。若本地服务器100判断人员在时间区间23:00～06:00期间待在寝室中，则本地服务器100可决定启动脑电图传感器404以测量人员的脑电图，从而可根据脑电图判断人员的睡眠质量。若环境温度不在25～28℃之间，则本地服务器100可决定启用温度调节装置700以将环境温度调节至25～28℃之间。若本地服务器100判断人员待在客厅的时间超过10分钟，则本地服务器100可决定启用环境温度计502以测量客厅的环境温度。1本地服务器100可进一步根据环境温度决定是否启用温度调节装置700。若本地服务器100判断人员位于浴室并且浴室的环境温度大于60℃，则本地服务器100可启用温度器402以测量人员的体温。本地服务器100可进一步根据温度判断人员的体温是否过高。若本地服务器100判断人员待在浴室的时间大于30分钟，则本地服务器100可启用光电容积脉搏波传感器403以测量人员的血压。本地服务器100可进一步根据血压判断人员是否可能因高血压而昏迷。若本地服务器100判断人员位于厨房并且厨房的PM2.5大于35μg/m^3，则本地服务器100可启用空气调节装置600以过滤空气并改善空气质量。

图6根据本发明的一实施例示出一种健康管理方法的流程图，其中所述健康管理方法可由如图1所示的健康管理系统10实施。在步骤S601中，测量人员的位置信息。在步骤S602中，根据位置信息决定测量人员的生理状态信息。在步骤S603中，根据生理状态信息产生生理状态报告。

综上所述，本发明的健康管理系统可包含多样化的生理状态传感器以及环境状态传感器。健康管理系统可整合该些传感器，并且通过该些传感器监视特定空间中的人员的生理状态以及环境状态，以进行大数据的收集。生理状态传感器可设置在穿戴式装置上以准确地测量人员的生理状态信息。健康管理系统可通过定位系统以持续地监视人员的生活轨迹，并且在重要活动发生时开始测量该名人员的生理状态信息并且分析生理状态信息。健康管理系统可藉由分析生理状态信息来预测人员可能会发生的生理状态异常现象并发出实时警报，避免错失黄金救援时间。因此，本发明可以在不侵犯使用者的隐私的情况下，引导使用者了解生活习惯产生的不良影响，从而预防疾病(例如：心血管病变风险或脑病变风险)的发生。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。