[发明专利]一种多维度个人健康画像系统及方法有效
申请号: | 202010577731.8 | 申请日: | 2020-06-23 |
公开(公告)号: | CN111710385B | 公开(公告)日: | 2023-07-07 |
发明(设计)人: | 司小平;史成霞;丁腊春;殷伟东;王译 | 申请(专利权)人: | 常州市第三人民医院 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G16H20/70;G16H50/30 |
代理公司: | 南京中高专利代理有限公司 32333 | 代理人: | 潘甦昊 |
地址: | 213000 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 多维 个人 健康 画像 系统 方法 | ||
本发明涉及一种多维度个人健康画像系统,所述个人健康画像系统包括有依次相连的资料收集模块、画像匹配模块、优先匹配模块、健康画像生成模块、健康状态对比模块、健康趋势预测模块、以及健康状态指导模块;不仅结合患者用户的体征参数,还考虑到患者用户的健康环境模块、工作性质模块、爱好习惯模块、生活习惯模块、饮食习惯模块、运动数据模块、及社会活动等多维度信息,从而对患者用户进行多维度全方面的实时画像,通过及时获知患者用户的多维度信息因而形成有效的治疗及保健措施,从而保证患者用户的治疗及时性和有效性。
技术领域
本发明属于医疗系统技术领域,具体涉及一种多维度个人健康画像系统及方法。
背景技术
随着当今经济的不断发展,社会人口老龄化日趋严重,老年疾病盛行,同时较大的生活压力也逐步滋生青壮年罹患慢性疾病,为便于对患者用户的统计、诊治以及追踪,现有技术中已经逐步形成针对每个患者用户的个人健康病历报告并通过互联网和大数据实现信息共享;然而,1)现有的个人健康病历报告中的数据大多仅涉及患者拥护的体征参数,对患者的生活、社交、饮食、运动等信息获取较少且更新不及时,不能对患者用户进行多维度全方面的实时画像,从而不能及时获知患者用户的多维度信息因为不能形成有效的治疗及保健措施,影响患者用户的治疗及时性和有效性;2)现有的个人健康病历报告中的数据并不涉及到诸如抑郁症等病患在内的心理和情绪疾病,因而并不能实时追踪患者用户的心理活动,不能对患者用户进行心理治疗;3)现有技术中对患者用户的健康状态评估和预测往往是采用同类型患者用户的标准身体特征为基准,而不能以当前患者用户的标准身体特征作为参照基准,因而并不能有效针对当前用户提出最适合当前用户患者的指导和干预措施。
发明内容
为了解决现有技术中存在的缺陷与不足,本发明提供了一种多维度个人健康画像系统及方法。
本发明所采用的技术方案如下:
一种多维度个人健康画像系统,所述个人健康画像系统包括有依次相连的资料收集模块、画像匹配模块、优先匹配模块、健康画像生成模块、健康状态对比模块、健康趋势预测模块、以及健康状态指导模块;其特征在于:
用户分别通过既往病史模块、家族病史模块、个人信息模块、个人体征模块、健康环境模块、工作性质模块、爱好习惯模块、生活习惯模块、饮食习惯模块、运动数据模块、及社会活动模块上传用户的对应信息;
所述资料收集模块分别与既往病史模块、家族病史模块、个人信息模块、个人体征模块、健康环境模块、及工作性质模块连接,以分别获取用户的既往病史、家族病史、个人信息、个人体征、健康环境、及工作性质信息;所述资料收集模块还分别与爱好习惯模块、生活习惯模块、饮食习惯模块、运动数据模块、及社会活动模块连接,以分别获取用户的爱好习惯、生活习惯、饮食习惯、运动数据、及社会活动信息;
所述画像匹配模块与资料收集模块连接,以将资料收集模块获取到的信息匹配到健康画像生成模块中的对应单元中;
所述优先匹配模块根据预设条件确定健康画像生成模块中的对应单元的生成顺序;
所述健康画像生成模块与优先匹配模块连接,以根据优先匹配模块确定的生成顺序依次进行内部各单元对应的画像生成过程;所述健康画像生成模块中至少包括有体征单元、工作单元、生活单元、饮食单元、运动单元、性格单元、情绪单元及心理单元;
所述健康状态对比模块与健康画像生成模块连接,同时健康状态对比模块与历史健康画像模块连接,以将健康画像生成模块生成的健康画像与历史健康画像模块中预存的历史健康画像进行对比以形成比对结果;
所述健康趋势预测模块与健康状态对比模块及用户标准数据库连接,以根据健康状态对比模块中形成的比对结果以及用户标准数据库的标准数据做出对应健康趋势预测;
所述健康状态指导模块与健康趋势预测模块连接,以根据健康趋势预测模块做出的对应健康趋势预测生成相对应的健康状态指导信息;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于常州市第三人民医院,未经常州市第三人民医院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010577731.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。