CN112185554A - 一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法及*** - Google Patents

一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法及*** Download PDF

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CN112185554A CN202010916059.0A CN202010916059A CN112185554A CN 112185554 A CN112185554 A CN 112185554A CN 202010916059 A CN202010916059 A CN 202010916059A CN 112185554 A CN112185554 A CN 112185554A
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Abstract

本申请公开了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，包括：通过健康数据获取设备获取健康数据；建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。本申请使得得到的初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集能够适用于疾病发生前的风险分析及预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确分析及预测。本申请同时还提供了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的***、设备及可读存储介质，具有上述有益效果。

Description

一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法及***
技术领域
本申请涉及健康状况作分析及预测领域，特别涉及一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法、***、设备及可读存储介质。
背景技术
随着科学技术的不断发展，大数据与云端运算已普遍运用于各行各业，为人们的生活带来了极大的便利，健康大数据是随着近几年数字浪潮和信息现代化而出现的新名词，其目的在于对健康数据进行专业化处理和再利用，对于身体状况监测、疾病预防、健康趋势分析和预测都具有积极的意义。
然而，现有技术中仅仅采用简单的可穿戴设备或居家医疗设备，如血糖仪、血压计等，读取单一的、简单的少数人体生理或生化指标或其有限组合并将这些片面的、单调的历史数据上传至云端服务器，依靠这些数据的历史曲线及僵化的临床指南与健康指南等对健康体征给出的上下限标准、建议标准进行健康状况的管理与预测，无法真实反映用户的疾病风险与健康状况，甚至无法反映用户针对性疾病的未来风险趋势，仅能对当下某些关键指标做上限或下限的简单示警，帮助某些单一生理或生化指标控制在简单的临床范围内，而所参考的临床标准等旧的循证医学体系，往往发展并确立于几十年前，适用于疾病的诊断并给出治疗方案，并不适用于疾病发生前的风险预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确预测，与现代实施积极主动的疾病预防、健康促进与疾病管理等需求早已完全脱节。
因此，如何提高基于健康信息的健康分析及预测的准确率是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法、***、设备及可读存储介质，用于提高基于健康信息的健康分析及预测的准确率。
为解决上述技术问题，本申请提供一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，该方法包括：
通过健康数据获取设备获取健康数据，所述健康数据包括健康信息、人体特征数据、行为数据中的至少一项；
对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；
利用所述综合分析及预测训练集对所述初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；
利用所述综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。
可选的，对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，包括：
对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库；
依据所述健康数据获取设备的种类对所述结构化及非结构化数据库中的健康数据进行分类；
依据各所述健康数据的类别进行关联性架构，建立所述初始分析及预测模型。
可选的，对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，包括：
对所述健康数据进行数据挖掘，得到人体健康状态与所述健康信息之间的关联关系，并根据所述关联关系建立所述综合分析及预测训练集。
可选的，所述通过健康数据获取设备获取健康数据，包括：
通过预设通信协议获取所述健康数据获取设备中的所述健康数据；
所述将得到的分析及预测结果输出，对应包括：
通过所述预设通信协议获取将得到的所述分析及预测结果输出至所述健康数据获取设备；
所述预设通信协议包括Wi-Fi协议、蓝牙协议、近场通信协议、4G协议、5G协议中的至少一项。
可选的，在将得到的分析及预测结果输出之后，还包括：
根据所述分析及预测结果输出对应的预防保健方案，所述预防保健方案包括个人体型控制方案、核心生化指标改善方案、个人饮食方案、运动方案中的至少一项。
可选的，所述分析及预测结果包括体型分析及预测结果、生存余命与失能率分析及预测结果、生理***健康分析及预测结果、心理健康分析及预测结果、热量消耗与摄入分析及预测结果、慢性疾病风险分析及预测结果、重症风险分析及预测结果、癌症风险分析及预测结果中的至少一项。
可选的，所述健康数据获取设备包括可穿戴健康数据监测设备、智慧家居产品、居家健康数据监测设备、医疗传感器中的至少一项。
本申请还提供一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的***，该***包括：
获取模块，用于通过健康数据获取设备获取健康数据，所述健康数据包括健康信息、人体特征数据、行为数据中的至少一项；
建立模块，用于对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；
训练模块，用于利用所述综合分析及预测训练集对所述初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；
分析及预测模块，用于利用所述综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。
本申请还提供一种基于健康信息对健康状况作分析及预测设备，该基于健康信息对健康状况作分析及预测设备包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述任一项所述基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法的步骤。
本申请还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法的步骤。
本申请所提供基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，包括：通过健康数据获取设备获取健康数据，健康数据包括健康信息、人体特征数据、行为数据中的至少一项；对健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。
本申请所提供的技术方案，通过对健康数据获取设备获取到的健康数据进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，然后利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型，最后利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出，通过将不同健康数据获取设备获取到的健康数据综合分析及数据挖掘，使得得到的初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集能够适用于疾病发生前的风险分析及预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确分析及预测。本申请同时还提供了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的***、设备及可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法的流程图；
图2为本申请实施例所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的***的结构图；
图3为本申请实施例所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测设备的结构图。
具体实施方式
本申请的核心是提供一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法、***、设备及可读存储介质，用于提高基于健康信息的健康分析及预测的准确率。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
基于现有技术中仅仅采用简单的可穿戴设备或居家医疗设备，如血糖仪、血压计等，读取单一的、简单的少数人体生理或生化指标或其有限组合进行健康状况分析及预测，无法真实反映用户的疾病风险与健康状况，甚至无法反映用户针对性疾病的未来风险趋势，仅能对当下某些关键指标做上限或下限的简单示警，帮助某些单一生理或生化指标控制在简单的临床范围内，而所参考的临床标准等旧的循证医学体系，往往发展并确立于几十年前，适用于疾病的诊断并给出治疗方案，并不适用于疾病发生前的风险分析及预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确分析及预测，与现代实施积极主动的疾病预防、健康促进与疾病管理等需求早已完全脱节，本申请提供了一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，用于解决上述问题。
请参考图1，图1为本申请实施例所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法的流程图。
其具体包括如下步骤：
S101：通过健康数据获取设备获取健康数据；
这里提到的健康数据获取设备可以包括可穿戴健康数据监测设备、智慧家居产品、居家健康数据监测设备、医疗传感器中的至少一项，其中：
可穿戴健康数据监测设备可以包括智能手环、具有温度传感器的手套或衣服、具有心率传感器的可穿戴用品等；
居家健康数据监测设备可以包括体重秤、身高测量装置、体温计、听诊器、血压计、心电监测器、血糖仪等；
医疗传感器可以包括视觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器、纳米智能线传感器、无线心脏传感器、检测癌症的“薄膜”传感器、呼吸检测传感器等。
这里提到的健康数据包括健康信息、人体特征数据、行为数据中的至少一项。
基于现有技术中只能读取单一的、简单的少数人体生理或生化指标或其有限组合进行健康状况分析及预测，无法真实反映用户的疾病风险与健康状况，甚至无法反映用户针对性疾病的未来风险趋势，仅能对当下某些关键指标做上限或下限的简单示警，本申请通过对不同的健康数据获取设备获取到的健康数据综合分析及数据挖掘，使得得到的初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集具有各健康影响因素与个人体型的身体特质的关联特征、各健康影响因素与各项生理、生化检查值(检验值)的关联特征、个人体型的身体特质与各项检查值(检验值)的关联特征、各健康影响因素与多重慢性病组合的关联特征、个人体型的身体特质与多重慢性病组合的关联特征，各项检查检验值与多重慢性病组合的关联特征，进而能够组合有效的分析及预测模式，同时还可以建构全方位的全世代多重慢性病发生风险分析及预测模式，除用于预防医学与个人健康促进外，也有益于多重慢性病的整合医疗应用，进而能够适用于疾病发生前的风险分析及预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确分析及预测。
S102：对健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；
可选的，这里提到的对健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，可以通过执行如下步骤实现：
对接收到的健康数据进行整理操作，得到具有相同格式的待处理数据；
将待处理数据进行处理操作，得到标准数据；其中，处理操作包括数据清洗、数据插补、数据转换、数据标准化、数据验证中的至少一项；
根据标准数据结构化及非结构化数据库。
可选的，健康数据因其原始业务需求设置该健康数据规格，为使健康数据达到优化应用，并使汇聚整合之健康数据达到一致性存放规格，在对健康数据进行统计分析及数据挖掘之前，还可以执行如下步骤进行来源数据汇聚整合：
单元格式名称一致化：明确相同意义之数据，若不同来源之数据采用不同名称储放，例如性别可能以SEX、GENDER、ID_SEX等名称存放，于汇聚整合过程中进行一致化设置，并原则上以整体规划一致考虑，给予最适规则，以使各数据文件名称达到编列规则一致化。
单元格式型态一致化：明确相同意义之数据，若不同来源之数据采用不同储放格式，例如原采用文字型态或数字型态存放，于汇聚整合过程中进行一致化设置；原采用日期含时间型态或文字型态日期存放，考虑后续应用方便性，改以一致化型态储存。
单元格式长度一致化：明确相同意义之数据，若不同来源之数据采用不同长度储放，例如相同文字保有不同长度，于汇聚整合过程中进行一致化设置，并原则上以最长长度规划，避免造成来源数据截断造成信息缺失的情形。
可选的，可以通过依据各健康数据的类别进行关联性架构，建立初始分析及预测模型，即这里提到的对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，其具体可以为：
对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库；
依据所述健康数据获取设备的种类对所述结构化及非结构化数据库中的健康数据进行分类；
依据各所述健康数据的类别进行关联性架构，建立所述初始分析及预测模型。
可选的，可以根据人体健康状态与健康信息之间的关联关系建立综合分析及预测训练集，即这里提到的对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，其具体可以为：
对所述健康数据进行数据挖掘，得到人体健康状态与所述健康信息之间的关联关系，并根据所述关联关系建立所述综合分析及预测训练集。
在一个具体实施例中，可以依据规划分析目的及范畴，将汇聚整合后的健康数据进行各式统计方法分析研究、各式研究分析模型建立、大数据挖掘应用等步骤，这里以可穿戴健康数据获取设备获取的健康数据为例，本步骤可针对特定性别、年龄的用户，以及其对应可能出现的疾病类型及其疾病发生率、盛行率、死亡率、治疗与处置方式、用药组合等情形，通过心率、体温、体重、身高、血压、血糖等健康数据，提供各类可能治疗处理或可能健康情形剖析。
S103：利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；
S104：利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。
可选的，本发明中提到的综合分析及预测模型也可部署到互联网云端，形成综合性大数据“健康云”，为各类健康数据获取设备提供实时的大数据运算，即步骤S101中提到的，通过健康数据获取设备获取健康数据，其具体可以为：
通过预设通信协议获取健康数据获取设备中的健康数据；
在此基础上，本步骤中提到的将得到的分析及预测结果输出，其对应可以为：
通过预设通信协议获取将得到的分析及预测结果输出至健康数据获取设备；
预设通信协议包括Wi-Fi协议、蓝牙协议、近场通信协议、4G协议、5G协议中的至少一项。
可选的，还可以将相关的健康数据基于个人健康风险分析结果所给出的、针对该用户的健康数值基准线、数值正常范围上下限等警示线输出至所述健康数据获取设备，用于健康风险示警、预警及设备参数监测警报等；
可选的，在将得到的分析及预测结果输出之后，还包括：
根据分析及预测结果输出对应的预防保健方案，预防保健方案包括个人体型控制方案、核心生化指标改善方案、个人饮食方案、运动方案中的至少一项。
可选的，这里提到的分析及预测结果可以包括体型分析及预测结果、生存余命与失能率分析及预测结果、生理***健康分析及预测结果、心理健康分析及预测结果、热量消耗与摄入分析及预测结果、慢性疾病风险分析及预测结果、重症风险分析及预测结果、癌症风险分析及预测结果中的至少一项。
基于上述技术方案，本申请所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，通过对健康数据获取设备获取到的健康数据进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，然后利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型，最后利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出，通过将不同健康数据获取设备获取到的健康数据综合分析及数据挖掘，使得得到的初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集能够适用于疾病发生前的风险分析及预测以及核心疾病与共病并存时对核心病因的精准分析、疾病发展路径的准确分析及预测。
请参考图2，图2为本申请实施例所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的***的结构图。
该***可以包括：
获取模块100，用于通过健康数据获取设备获取健康数据；
建立模块200，用于对健康数据进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；
训练模块300，用于利用综合分析及预测训练集对初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；
分析及预测模块400，用于利用综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该建立模块200可以包括：
分类子模块，用于依据健康数据获取设备的种类对健康数据进行分类；
第一建立子模块，用于依据各健康数据的类别进行关联性架构，建立初始分析及预测模型。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该建立模块200可以包括：
第二建立子模块，用于对健康数据进行数据挖掘，得到人体健康状态与健康信息之间的关联关系，并根据关联关系建立综合分析及预测训练集。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该获取模块100可以包括：
获取子模块，用于通过预设通信协议获取健康数据获取设备中的健康数据；
该分析及预测模块400对应可以包括：
输出子模块，用于通过预设通信协议获取将得到的分析及预测结果输出至健康数据获取设备；
其中，预设通信协议包括Wi-Fi协议、蓝牙协议、近场通信协议、4G协议、5G协议中的至少一项。
在上述实施例的基础上，在一个具体实施例中，该***还可以包括：
输出模块，用于根据分析及预测结果输出对应的预防保健方案，预防保健方案包括个人体型控制方案、核心生化指标改善方案、个人饮食方案、运动方案中的至少一项。
由于***部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此***部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。
请参考图3，图3为本申请实施例所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测设备的结构图。
该基于健康信息对健康状况作分析及预测设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)522(例如，一个或一个以上处理器)和存储器532，一个或一个以上存储应用程序542或数据544的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器532和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对装置中的一系列指令操作。更进一步地，处理器522可以设置为与存储介质530通信，在基于健康信息对健康状况作分析及预测设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
基于健康信息对健康状况作分析及预测设备500还可以包括一个或一个以上电源525，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口558，和/或，一个或一个以上操作***541，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
上述图1所描述的基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法中的步骤由基于健康信息对健康状况作分析及预测设备基于该图3所示的结构实现。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***，装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，功能调用装置，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本申请所提供的一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法、***、设备及可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法，其特征在于，包括：
通过健康数据获取设备获取健康数据，所述健康数据包括健康信息、人体特征数据、行为数据中的至少一项；
对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；
利用所述综合分析及预测训练集对所述初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；
利用所述综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，包括：
对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库；
依据所述健康数据获取设备的种类对所述结构化及非结构化数据库中的健康数据进行分类；
依据各所述健康数据的类别进行关联性架构，建立所述初始分析及预测模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集，包括：
对所述健康数据进行数据挖掘，得到人体健康状态与所述健康信息之间的关联关系，并根据所述关联关系建立所述综合分析及预测训练集。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过健康数据获取设备获取健康数据，包括：
通过预设通信协议获取所述健康数据获取设备中的所述健康数据；
所述将得到的分析及预测结果输出，对应包括：
通过所述预设通信协议获取将得到的所述分析及预测结果输出至所述健康数据获取设备；
所述预设通信协议包括Wi-Fi协议、蓝牙协议、近场通信协议、4G协议、5G协议中的至少一项。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将得到的分析及预测结果输出之后，还包括：
根据所述分析及预测结果输出对应的预防保健方案，所述预防保健方案包括个人体型控制方案、核心生化指标改善方案、个人饮食方案、运动方案中的至少一项。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析及预测结果包括体型分析及预测结果、生存余命与失能率分析及预测结果、生理***健康分析及预测结果、心理健康分析及预测结果、热量消耗与摄入分析及预测结果、慢性疾病风险分析及预测结果、重症风险分析及预测结果、癌症风险分析及预测结果中的至少一项。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述健康数据获取设备包括可穿戴健康数据监测设备、智慧家居产品、居家健康数据监测设备、医疗传感器中的至少一项。
8.一种基于健康信息对健康状况作分析及预测的***，其特征在于，包括：
获取模块，用于通过健康数据获取设备获取健康数据，所述健康数据包括健康信息、人体特征数据、行为数据中的至少一项；
建立模块，用于对所述健康数据进行数据汇聚与标准化，形成结构化及非结构化数据库，并进行统计分析及数据挖掘，建立初始分析及预测模型及综合分析及预测训练集；
训练模块，用于利用所述综合分析及预测训练集对所述初始分析及预测模型进行训练，得到综合分析及预测模型；
分析及预测模块，用于利用所述综合分析及预测模型对输入的健康信息进行分析及预测，并将得到的分析及预测结果输出。
9.一种基于健康信息对健康状况作分析及预测设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于健康信息对健康状况作分析及预测的方法的步骤。
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