CN107491628A - 个性化用户健康风险系数分析***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种个性化用户健康风险***分析***，包括用户上传数据模块、采集用户数据模块、平台用户数据模块、数据规范化加工模块、存储用户数据模块，用于存储进行规范化的加工后的用户数据；用户风险模型，用于通过对用户数据进行不断调整，不断优化和计算分析从而对用户健康风险进行识别；生成风险系数模块，用于根据所有用户数据与用户风险模型进行计算最终得出用户的健康风险系数。采用上述技术方案，通过获取用户所有静态以及动态数据并不断更新和完善各方面的数据，能够更加准确获得用户的风险模型，不断计算得到新的健康风险系数，从而得出更加准确的健康风险评估结果，为用户提供更加可靠准确的风险预警。
Description
技术领域
本发明涉及互联网医疗技术领域，具体指的是一种个性化用户健康风险***分析***及方法。
背景技术
随着人们生活环境恶化，普通百姓的生重大疾病的频率越来越高，年龄越来越年轻化，人们越来越希望能够有一个可靠的***对他们的身体风险状态进行监控、告警。其次随着各行各业互联网化的发展，智能设备越来越普及，我们可以获取用户更广泛的数据，进而对用户身体进行更加全方面的监控，进而更加合理，更加准时识别用户的健康风险。
现在市场上比较相近的风险识别***，主要都是基于用户的静态数据，比如用户年龄、性别、工作职位以及遗传基因，***获得大量的这些数据，然后对进行数据分析得出的健康风险评估。
此种方案存在一个比较大缺陷，就是用户在平时生活中产生的数据没有纳入进行健康风险评估，比如用户运动数据、体检数据、生病状态，进而导致健康风险评估存在偏差。
故本发明需要提供一种个性化用户健康风险***分析***及方法，主要包括用户静态数据（用户年龄，性别，工作职位，遗传基因）和用户平时生活中产生的数据统一纳入分享评估，从而得出更加准备的健康风险评估结果。
发明内容
本发明目的在于解决上述现有技术的不足，提供了一种个性化用户健康风险***分析***及方法，该***将用户的静态数据（用户年龄，性别，工作职位，遗传基因）和用户平时生活中产生的数据统一纳入分享评估，从而得出更加准备的健康风险评估结果。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：
一种个性化用户健康风险***分析***，包括：
用户上传数据模块，用于通过上传用户的健康数据，
采集用户数据模块，用于采集用户体重、血压、心率、血脂以及用户的运动数据；
平台用户数据模块，用于获取用户的静态基础数据、***与体检中心对接的详细的体检数据、***与运动健康APP对接的用户锻炼数据；
数据规范化加工模块，用于获取用户全部的数据，对数据进行规范化的加工；
存储用户数据模块，用于存储进行规范化的加工后的用户数据；
用户风险模型，用于通过对用户数据进行不断调整，不断优化和计算分析从而对用户健康风险进行识别；
生成风险系数模块，用于根据所有用户数据与用户风险模型进行计算最终得出用户的健康风险系数。
作为优选，所述用户上传数据单元上传的健康数据包括体检数据和生病状态。
作为优选，所述采集用户数据单元采集的运动数据包括运动时长、运动距离、运动消耗。
作为优选，所述平台用户数据单元存储的静态基础数据包括年龄、性别、工作职位、遗传基因。
本发明还提供了一种个性化用户健康风险***分析方法，步骤包括：
S1、通过平台上传用户的健康数据，并采集用户体重、血压、心率、血脂以及用户的运动数据，同时获取用户的静态基础数据、***与体检中心对接的详细的体检数据、***与运动健康APP对接的用户锻炼数据；
S2、获取用户全部的数据，对数据进行规范化的加工；
S3、存储进行规范化的加工后的用户数据；
S4、通过对用户数据进行不断调整，不断优化和计算分析从而对用户健康风险进行识别；
S5、根据所有用户数据与用户风险模型进行计算最终得出用户的健康风险系数。
作为优选，所述步骤S4包括：
步骤S4-1、通过大量的用户数据运算，从而获取新的用户风险模型；
步骤S4-2、通过不断更新后的新的用户风险模型对用户进行健康风险系数计算。
本发明具有以下的特点和有益效果：
采用上述技术方案，通过获取用户所有静态以及动态数据并不断更新和完善各方面的数据，能够更加准确获得用户的风险模型，不断计算得到新的健康风险系数，从而得出更加准确的健康风险评估结果，为用户提供更加可靠准确的风险预警。
附图说明
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明原理流程图；
图2为图1中用户风险模型流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提供了本发明还提供了一种个性化用户健康风险***分析方法，如图1所示，步骤包括：
S1、通过平台上传用户的健康数据，并采集用户体重、血压、心率、血脂以及用户的运动数据，同时获取用户的静态基础数据、***与体检中心对接的详细的体检数据、***与运动健康APP对接的用户锻炼数据；
S2、获取用户全部的数据，对数据进行规范化的加工；
S3、存储进行规范化的加工后的用户数据；
S4、通过对用户数据进行不断调整，不断优化和计算分析从而对用户健康风险进行识别；
S5、根据所有用户数据与用户风险模型进行计算最终得出用户的健康风险系数。
其中步骤S1中，用户上传数据单元上传的健康数据包括体检数据和生病状态；采集用户数据单元采集的运动数据包括运动时长、运动距离、运动消耗；平台用户数据单元存储的静态基础数据包括年龄、性别、工作职位、遗传基因。
可以理解的，步骤S1中获取用户的所有个人基本资料信息以及健康数据。个人基本资料主要有用户姓名、性别、年龄、出生日期、职业等。健康数据主要有过往病史、血压、身高、体重、身高体重指数
(BMI)、身材、饮食习惯、 身体状况等。其中如血压、身高、体重这些数据主要通过一些便携式体测仪器由用户自己或者医务人员测得，并将你更新为最新的数值。过往病史、饮食习惯则由用户在注册时填写或者由医务人员在为用户检查完身体后填写。身体状况、身材等项目主要由分析模块根据用户的体测数据分析处理后自行得出。此外，还可以为用户配备不同的运动监测仪器，记录用户的日常运动情况。通过获取最新最全面的数据，从而得出更加准确、更加全面的健康风险评估结果，为用户提供更加可靠准确的风险预警。
如图2所示，步骤S4包括：
步骤S4-1、通过大量的用户数据运算，从而获取新的用户风险模型；
步骤S4-2、通过不断更新后的新的用户风险模型对用户进行健康风险系数计算。
通过获取最新最全面的数据，不断调整用户的健康风险系数计算更加可靠，更加准确。
本发明的方法中，用户风险模型：用户健康风险系数识别是一种函数，其中，上述风险模型采用如下的逻辑函数进行计算：
Y ＝ α+β1Y1+β2Y2+…+βnYn ，其中α 是常数，β1β2…是系数，Y1、Y2 是变量，Y 是计算结果，α、β1、β2、… Y1、Y2 均可从上述相关参数中得到。
本发明还提供了一种个性化用户健康风险***分析***，包括：
用户上传数据模块，用于通过上传用户的健康数据，用户上传数据单元上传的健康数据包括体检数据和生病状态。
采集用户数据模块，用于采集用户体重、血压、心率、血脂以及用户的运动数据，采集用户数据单元采集的运动数据包括运动时长、运动距离、运动消耗。
平台用户数据模块，用于获取用户的静态基础数据、***与体检中心对接的详细的体检数据、***与运动健康APP对接的用户锻炼数据；平台用户数据单元存储的静态基础数据包括年龄、性别、工作职位、遗传基因。
数据规范化加工模块，用于获取用户全部的数据，对数据进行规范化的加工；
存储用户数据模块，用于存储进行规范化的加工后的用户数据；
用户风险模型，用于通过对用户数据进行不断调整，不断优化和计算分析从而对用户健康风险进行识别；
生成风险系数模块，用于根据所有用户数据与用户风险模型进行计算最终得出用户的健康风险系数，系数越大，用户生重疾风险越大。
采用上述技术方案，通过获取用户大量全面的动态和静态数据，从而进行计算得到最新、最准确的健康风险系数。
可以理解的，通过用户上传数据模块、采集用户数据模块和平台用户数据模块获取用户的所有个人基本资料信息以及健康数据。个人基本资料主要有用户姓名、性别、年龄、出生日期、职业、性格等。健康数据主要有过往病史、血压、身高、体重、身高体重指数
(BMI)、身材、饮食习惯、 身体状况等。其中如血压、身高、体重这些数据主要通过一些便携式体测仪器由用户自己或者医务人员测得，并将你更新为最新的数值。过往病史、饮食习惯则由用户在注册时填写或者由医务人员在为用户检查完身体后填写，从而体检中心中对接获取。身体状况、身材等项目主要由分析模块根据用户的体测数据分析处理后自行得出。此外，用户配备不同的运动监测仪器，记录用户的日常运动情况，***与运动健康APP对接的用户锻炼数据。通过获取最新最全面的数据，从而得出更加准确、更加全面的健康风险评估结果，为用户提供更加可靠准确的风险预警。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。
Claims (9)
1.一种个性化用户健康风险***分析***，其特征在于，包括：
用户上传数据模块，用于通过上传用户的健康数据，
采集用户数据模块，用于采集用户体重、血压、心率、血脂以及用户的运动数据；
平台用户数据模块，用于获取用户的静态基础数据、***与体检中心对接的详细的体检数据、***与运动健康APP对接的用户锻炼数据；
数据规范化加工模块，用于获取用户全部的数据，对数据进行规范化的加工；
存储用户数据模块，用于存储进行规范化的加工后的用户数据；
用户风险模型，用于通过对用户数据进行不断调整，不断优化和计算分析从而对用户健康风险进行识别；
生成风险系数模块，用于根据所有用户数据与用户风险模型进行计算最终得出用户的健康风险系数。
2.根据权利要求1所述的个性化用户健康风险***分析***，其特征在于，所述用户上传数据单元上传的健康数据包括体检数据和生病状态。
3.根据权利要求1所述的个性化用户健康风险***分析***，其特征在于，所述采集用户数据单元采集的运动数据包括运动时长、运动距离、运动消耗。
4.根据权利要求1所述的个性化用户健康风险***分析***，其特征在于，所述平台用户数据单元存储的静态基础数据包括年龄、性别、工作职位、遗传基因。
5.一种个性化用户健康风险***分析方法，其特征在于，步骤包括：
S1、通过平台上传用户的健康数据，并采集用户体重、血压、心率、血脂以及用户的运动数据，同时获取用户的静态基础数据、***与体检中心对接的详细的体检数据、***与运动健康APP对接的用户锻炼数据；
S2、获取用户全部的数据，对数据进行规范化的加工；
S3、存储进行规范化的加工后的用户数据；
S4、通过对用户数据进行不断调整，不断优化和计算分析从而对用户健康风险进行识别；
S5、根据所有用户数据与用户风险模型进行计算最终得出用户的健康风险系数。
6.根据权利要求5个性化用户健康风险***分析方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
步骤S4-1、通过大量的用户数据运算，从而获取新的用户风险模型；
步骤S4-2、通过不断更新后的新的用户风险模型对用户进行健康风险系数计算。
7.根据权利要求5所述的个性化用户健康风险***分析方法，其特征在于，所述用户上传数据单元上传的健康数据包括体检数据和生病状态。
8. 根据权利要求5所述的个性化用户健康风险***分析方法，其特征在于，所述采集用户数据单元采集的运动数据包括运动时长、运动距离、运动消耗。
9. 根据权利要求5所述的个性化用户健康风险***分析方法，其特征在于，所述平台用户数据单元存储的静态基础数据包括年龄、性别、工作职位、遗传基因。
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