[发明专利]一种健康状态评估方法、装置、存储介质及计算机系统

说明书

本公开涉及数据处理技术领域，具体涉及一种健康状态评估方法及装置、存储介质及计算机系统。所述健康状态评估方法包括：根据目标对象的用户数据构建风险分析模型；其中，所述用户数据包括与所述目标对象健康状态相关的多个特征；基于所述风险分析模型确定所述特征的特征值对应的风险参数；获取待评估对象的预设特征；结合所述待评估对象的预设特征以及所述预设特征的特征值对应的风险参数，确定所述待评估对象的状态评估结果。通过计算各特征值的风险参数，并基于风险参数计算用户数据评估结果，可以清楚的获知对用户数据评估结果产生主要影响的特征，便于进行数据的回溯分析。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种健康状态评估方法、一种健康状态评估装置、一种存储介质，以及一种计算机系统。

背景技术

随着社会发展，健康状况评估逐步融入人们的生活之中。

为了对用户的健康状况做评估，通常基于传统的机器学习方法，通过训练多个分类器进行归一计算，得到PHI(Personal Health Index，个人健康指数)，并将PHI定义为用户具有高健康风险的概率，即上述PHI是一个反映个人健康状况的总体评估分数。但是，该PHI结果是一个概率值。因此，无法分析得到PHI的原因，进而无法向用户提供健康建议。另外，上述PHI基于传统的机器学习的方法训练，其评估结果的准确度低。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种健康状态评估方法、健康状态评估装置、存储介质及计算机系统，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的无法向用户提供准确的健康状态评估结果的情况。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供了一种健康状态评估方法，包括：

根据目标对象的用户数据构建风险分析模型；其中，所述用户数据包括与所述目标对象健康状态相关的多个特征；

基于所述风险分析模型确定所述特征的特征值对应的风险参数；

获取待评估对象的预设特征；

结合所述待评估对象的预设特征以及所述预设特征的特征值对应的风险参数，确定所述待评估对象的状态评估结果。

在本公开的一种示例性实施例中，所述与所述目标对象健康状态相关的多个特征，包括：所述特征及对应的特征值，和目标事件参数；

所述根据目标对象的用户数据构建风险分析模型，包括：

基于预设条件选取目标对象；

对所述目标对象的用户数据进行解析以获取特征及对应的特征值，和目标事件参数；其中，所述目标事件参数包括：目标事件、目标事件时间；

基于特征数据和目标事件参数构建用户特征数据队列，并基于用户特征数据队列构建风险分析模型。

在本公开的一种示例性实施例中，所述获取待评估对象的预设特征，包括：

为所述待评估对象配置数据分析维度；

确定各所述数据分析维度对应的风险评估项；其中，所述风险评估项包括至少一个预设特征；以及

对所述待评估对象的用户数据进行解析，以确定各所述预设特征对应的特征值。

在本公开的一种示例性实施例中，所述状态评估结果包括维度数据分析结果；

所述结合所述待评估对象的预设特征以及所述预设特征的特征值对应的风险参数，确定所述待评估对象的状态评估结果，包括：