[发明专利]个性化用户健康风险系数分析系统及方法

权利要求书

1.一种个性化用户健康风险系统分析系统，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、系统与体检中心对接的详细的体检数据、系统与运动健康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系统分析系统，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系统分析系统，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系统分析系统，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系统分析方法，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、系统与体检中心对接的详细的体检数据、系统与运动健康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系统分析方法，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系统分析方法，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系统分析方法，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系统分析方法，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。