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基于行为

来源：萌宠菠菠乐园时间：2025-07-27 23:05

本发明涉及宠物健康管理系统，更具体地说，涉及基于行为-生理联合分析的宠物慢性病管理系统及方法。

背景技术：

1、随着宠物在人类生活中扮演的角色日益重要，宠物健康管理，尤其是慢性病管理，已成为宠物医疗领域的一个重要课题。传统的宠物慢性病管理方法主要依赖于定期体检和症状观察，这种方法存在诸多局限性。首先，定期体检无法反映宠物日常的健康状况变化，容易错过早期干预的最佳时机。其次，症状观察往往依赖于主人的经验和判断，缺乏客观性和连续性。此外，传统方法难以实现个性化的治疗方案，无法充分考虑每只宠物的个体差异。

2、近年来，随着可穿戴设备和物联网技术的发展，一些基于远程监测的宠物健康管理系统开始出现。这些系统通常能够实时采集宠物的部分生理数据，如心率、体温等，并将数据传输到云端进行分析。然而，现有的系统仍然存在一些明显的不足。首先，大多数系统只关注单一或少数几个生理指标，无法全面反映宠物的健康状况。其次，这些系统通常采用简单的阈值判断方法进行异常检测，难以识别复杂的健康问题。再者，现有系统在数据分析和决策支持方面较为薄弱，往往只能提供基本的数据展示和简单的建议，难以为宠物主人和兽医提供深入的洞察和个性化的管理方案。

3、最为关键的是，现有的宠物健康管理系统普遍忽视了行为数据与生理数据之间的内在联系。事实上，宠物的行为变化往往是健康问题的早期信号，而生理指标的异常也可能导致行为的改变。忽视这种联系可能会导致对宠物健康状况的误判，从而影响管理效果。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提出了基于行为-生理联合分析的宠物慢性病管理系统及方法。该系统通过整合远程监测、实时分析、智能预警和个性化决策等功能，实现了宠物慢性病的全面、精准和智能化管理。

2、为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

3、基于行为-生理联合分析的宠物慢性病管理系统，包括：

4、远程监测模块，用于：

5、获取宠物实时行为参数和关键生理参数；

6、将所述行为参数和所述生理参数通过网络传递到云端数据库；

7、预警模块，与所述远程监测模块通信连接，用于：

8、接收所述远程监测模块发送的行为参数和生理参数；

9、基于所述行为参数和所述生理参数，识别潜在异常并生成预警信息；

10、决策模块，与所述预警模块通信连接，用于：

11、接收所述预警模块发送的预警信息；

12、基于所述预警信息，利用基于因果推断的干预优化算法制定个性化的护理方案和饲养建议；

13、用户模块，与所述决策模块通信连接，用于：

14、接收所述决策模块生成的护理方案和饲养建议；

15、向用户展示所述护理方案和饲养建议。

16、作为优选，所述远程监测模块包括：

17、可穿戴设备，用于采集宠物的行为参数和生理参数；

18、监护单元，与所述可穿戴设备无线连接，用于接收所述可穿戴设备采集的数据并与云端进行数据交互。

19、作为优选，所述可穿戴设备包括：

20、远程测控芯片，用于对采集的数据进行初步的数模转换；

21、监测单元，与所述远程测控芯片连接，包括红外心率监测组件、红外温度监测仪、加速度传感器和磁力传感器，用于采集宠物的心率、体温、运动强度和睡眠模式数据；

22、无线通信模组，与所述远程测控芯片连接，用于将采集的数据传输至所述监护单元。

23、作为优选，所述预警模块包括：

24、警报单元，用于利用机器学习模型实时分析宠物行为和生理数据，预测潜在异常；

25、自动调节单元，与所述警报单元连接，用于根据所述警报单元的预测结果，自动调整监测参数。

26、作为优选，所述警报单元内置的机器学习模型为融合的深度学习模型，包括长短时记忆网络和图神经网络，用于学习行为数据与心率、体温的动态时空关联。

27、作为优选，所述决策模块包括：

28、云端数据库，用于存储宠物慢性病管理过程中的数据；

29、信息处理模块，与所述云端数据库连接，用于对存储的数据进行分析处理；

30、远程控制模块，与所述信息处理模块连接，用于根据分析结果生成控制指令。

31、作为优选，所述信息处理模块内置机器学习模型，用于对宠物行为参数和生理参数进行时空关联分析，利用因果推断算法预测潜在异常。

32、作为优选，所述远程控制模块包括干预优化算法，所述干预优化算法采用贝叶斯因果网络因果推断算法模型，用于学习行为和生理参数与慢性病进展的共同变化，并根据个体的生理响应特征，动态优化治疗方案。

33、作为优选，所述用户模块包括远程客户端，用于向用户推送通知，展示预警模块和决策模块得到的结果。

34、采用所述系统的基于行为-生理联合分析的宠物慢性病管理方法，包括以下步骤：

35、s1：采集宠物实时行为参数和关键生理参数；

36、s2：将所述行为参数和所述生理参数传输至云端服务器；

37、s3：利用机器学习模型实时分析所述行为参数和所述生理参数，识别潜在异常；

38、s4：基于识别到的潜在异常，利用基于因果推断的干预优化算法制定个性化的护理方案和饲养建议；

39、s5：将所述护理方案和所述饲养建议发送至用户端展示；

40、其中，所述机器学习模型为融合的深度学习模型，包括长短时记忆网络和图神经网络，用于学习行为数据与心率、体温的动态时空关联；所述干预优化算法采用贝叶斯因果网络因果推断算法模型，用于学习行为和生理参数与慢性病进展的共同变化，并根据个体的生理响应特征，动态优化治疗方案。

41、本发明的有益效果主要体现在以下几个方面：

42、首先，通过远程监测模块的设计，本系统实现了对宠物行为和生理数据的全面、连续采集，克服了传统方法数据采集不连续、不全面的缺陷。这种全面的数据采集为后续的分析和决策提供了坚实的基础。

43、其次，本发明的预警模块采用了先进的机器学习算法，特别是融合了lstm和gnn的深度学习模型，能够有效捕捉行为数据与生理数据之间的复杂关联。这种方法大大提高了异常检测的准确性和敏感性，使得系统能够及早发现潜在的健康问题，为早期干预创造了条件。

44、再者，本发明的决策模块引入了基于因果推断的干预优化算法，这是对现有技术的重大突破。该算法不仅能够分析各项指标之间的相关性，还能推断出潜在的因果关系，从而为制定个性化的管理方案提供了科学依据。这种方法极大地提高了慢性病管理的精准度和有效性。

45、此外，本发明的系统通过模块间的紧密协作，实现了数据采集、分析、预警和决策的无缝衔接。这种协同效应不仅提高了系统的整体效率，还能产生一些意想不到的积极效果。例如，决策模块的输出可以反馈给预警模块，不断优化预警模型；而预警模块的结果又可以指导远程监测模块调整数据采集策略，形成一个不断自我完善的闭环系统。

46、从微观角度来看，本发明在多个技术细节上都有创新。例如，可穿戴设备的设计充分考虑了宠物的舒适度和数据采集的准确性；数据传输采用了高效安全的加密算法；云端数据库使用了适合处理大规模时序数据的分布式架构。这些细节上的创新共同构成了一个高效、可靠的技术体系。

47、总的来说，本发明的系统通过整合多项先进技术，实现了对宠物慢性病的全面、精准、智能化管理。它不仅克服了现有技术的诸多限制，还在数据分析深度、决策支持智能化程度等方面实现了质的飞跃。这种创新有望显著提高宠物慢性病的管理效果，延长宠物的健康寿命，同时为宠物主人和兽医提供更有力的决策支持。