基于大数据的智慧健康服务系统的制作方法

本发明涉及健康服务，特别是涉及基于大数据的智慧健康服务系统。

背景技术：

1、现代人生活节奏快、工作压力大、生活节奏紧凑，这种状态往往导致饮食不规律、睡眠不足等问题。长期处于这种状态下，人体容易出现健康问题，并且这些问题可能逐渐累积和加重，进而影响整体的身体和心理健康；因此，对于人体进行智慧健康服务尤为重要；

2、现有的智慧健康服务主要是基于针对用户的身体健康参数进行分析以判断用户身体健康状态从而进行相应的健康服务，但是这种一般化的监测方式难以根据用户的个体差异和健康状况进行自适应调整，导致健康状态监测的与实际需求之间的偏差较大，造成用户接受的健康服务不够精准。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述背景技术提到的问题，提供基于大数据的智慧健康服务系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于大数据的智慧健康服务系统，该系统包括：服务器、监测评估模块和健康服务模块；

3、服务器依据接收到的最新采集频率利用传感器、wearable(可穿戴式)设备等采集用户生理活动信息，服务器内存储有用户的个人信息，其中个人信息包括用户姓名、性别、年龄；将用户的个人信息和生理活动信息进行整合以建立用户的个人健康档案；其中生理活动信息包括各状态下的生理参数和动作参数；监测评估模块通过对监测周期内各采集点对应的生理参数进行监测和评估以得到各状态下的生理指数，其中生理指数包括活动指数、运动指数和睡眠指数；将各状态下的生理指数进行综合分析以得到各状态下的最新采集频率以及用户的健康参数，其中采集频率包括活动采集频率、运动采集频率和睡眠采集频率；将采集频率发送至服务器以采集监测周期内各采集点的各状态对应的生理参数和动作参数，将健康参数发送至健康服务模块；

4、健康服务模块依据用户的健康参数、各状态下的动作参数进行综合分析以对用户的健康状态进行评估，依据评估结果进行对应的健康服务；具体为：

5、m1：调取用户于监测周期内的健康参数，并对其进行深化分析以得到健康状态评估指数，其中健康状态评估指数包括：活动生理评估指数、运动生理评估指数和睡眠生理评估指数；

6、m11：将监测周期内各采集点的活动指数与设定的活动指标区间进行比较分析以将活动指数分为一级活动指数、二级活动指数和三级活动指数；分别统计一级活动指数、二级活动指数和三级活动指数的数量，并将其分别记为f1、f2和f3；将一级活动指数、二级活动指数和三级活动指数分别进行求和计算得到一级活动总值、二级活动总值和三级活动总值，并将其分别记为f4、f5和f6；

7、将f1、f2、f3、f4、f5和f6；代入设定的公式进行计算得到活动生理评估指数fz，其中e为自然常数，z1、z2、z3分别为设定的比例系数；

8、m12：同理将监测周期内各采集点的运动指数与设定的运动指标区间进行比较分析以及公式化计算分析得到运动生理评估指数；

9、m13：同理将监测周期内各采集点的运睡眠指数与设定的睡眠指标区间进行比较分析以及公式化计算分析得到睡眠生理评估指数；

10、m14：将活动生理评估指数fz、运动生理评估指数nz、睡眠生理评估指数gz、活动波动值pg、运动波动值ug和睡眠波动值vg代入设定的公式进行计算得到健康评估指数ufc，其中c1、c2、c3、c4、c5、c6分别为设定的比例系数；当健康评估指数大于或等于设定的健康阈值时，则将用户的健康参数发送至在线医生端；当健康评估指数小于设定的健康阈值时，则将活动生理评估指数fz、运动生理评估指数nz、睡眠生理评估指数gz代入设定的公式组计算得到活动阈值δ1，运动阈值δ2和睡眠阈值δ3，并执行步骤m2；其中λ1、λ2、λ3分别为设定的比例系数；

11、m2：通过对监测周期内各状态下的动作参数进行分析以得到活动评估指数、运动评估指数和睡眠评估指数，并将其分别与活动阈值，运动阈值和睡眠阈值进行比较分析以进行对应的健康服务。

12、在一些实施例中，通过对监测周期内各采集点对应的生理参数进行监测和评估以得到各状态下的生理指数的具体过程为：

13、设定不同的年龄区间均对应不同的标准生理参数，调取用户年龄并将其与设定的所有年龄区间进行比对以匹配到对应的标准生理参数，其中标准生理参数包括标准活动参数、标准运动参数和标准睡眠参数；

14、调取用户于监测周期内各采集点的活动生理参数、运动生理参数和睡眠生理参数；其中活动状态下的各活动采集点对应的心率记为lj、血糖含量值记为tj、体温记为wj和血氧饱和度记为yj；j＝1,2,3……j，j取值为正整数，j表示的是活动采集点的总数，j表示的是其中任意一个活动采集点的序号；睡眠状态下用户心率记为li、体温记为wi和血氧饱和度记为yi；其中i＝1,2,3……i，i取值为正整数，i表示的是睡眠采集点的总数，i表示的是其中任意一个睡眠采集点的序号；运动状态下用户心率记为lk、血糖含量值记为tk、体温记为wk和血氧饱和度记为yk；其中k＝1,2,3……k，k取值为正整数，k表示的运动采集点的总数，k表示的是任意一个运动采集点的序号；

15、标准活动参数包括标准活动心率hl1、标准活动血糖含量ht1、标准活动体温hw1和标准活动血氧饱和度hy1；标准运动参数包括标准运动心率hl2、标准运动血糖含量ht2、标准运动体温hw2和标准运动血氧饱和度hy2；标准睡眠参数包括标准运动心率hl3、标准运动体温hw3和标准运动血氧饱和度hy3；

16、将活动生理参数和标准生理参数代入设定的公式组进行计算得到各采集点的活动指数saj、运动指数sbk和睡眠指数sdi，其中a1、a2、a3、a4分别为活动状态下生理参数的比例系数，b1、b2、b3、b4分别为活运动状态下生理参数的比例系数，d1、d2、d3分别为睡眠状态下生理参数的比例系数。

17、在一些实施例中，将各状态下的生理指数进行综合分析以得到各状态下的最新采集频率以及用户的健康参数，其分析的具体过程为：

18、以活动采集点的序号为横坐标，以活动指数为纵坐标构建二维直角坐标系，将活动指数于坐标轴中的位置记为活动点，采用圆滑的曲依次连接活动点以得到活动指数随着时间变化曲线图；

19、对图形解析：于活动点作曲线的切线，利用数据拟合得到切线表达式，对切线表达式进行求导计算得到活动导数pj；将大于零的活动导数进行求和计算得到活动增度记为r1，将小于零的活动导数进行求和计算得到活动减度记为r2，将活动导数pj、活动增度r1和活动减度r2代入设定的公式进行计算得到活动波动值pg，其中g1、g2分别为设定的比例系数，p为各活动采集点对应的活动指数均值；

20、同理，以运动采集点的序号为横坐标，以运动指数或睡眠指数为纵坐标构建二维直角坐标系得到运动指数或睡眠指数随着时间变化曲线图，对其进行图形解析得到运动波动值或睡眠波动值；

21、将活动波动值pg、运动波动值ug和睡眠波动值vg通过设定的公式组进行计算分别得到最新的活动采集频率cp、运动采集频率cu和睡眠采集频率cv；其中γp、γu、γv分别为设定的活动频率转换系数、运动频率转换系数和睡眠频率转换系数；将活动采集频率cp、运动采集频率cu和睡眠采集频率cv统称为采集频率，并将其更新至服务器；

22、将各采集点的活动指数、运动指数和睡眠指数以及活动波动值、运动波动值和睡眠波动值记为健康参数，并将其发送至健康服务模块。

23、在一些实施例中，健康服务的具体过程为：

24、m21：当监测周期内存在活动状态时，调取监测周期内的活动状态对应的动作参数，并进行活动分析以得到活动评估值，并将其与活动阈值进行比较以生成活动提醒；

25、m22：当监测周期内的存在睡眠状态时，则调取监测周期内的睡眠状态对应动作参数，并进行睡眠分析以得到睡眠评估指数，并将其与睡眠阈值进行比较以生成睡眠提醒；

26、m23：当监测周期内的存在运动状态时，则调取监测周期内的运动状态对应动作参数，并对其进行运动分析以得到运动评估值，并将其与运动阈值进行比较以生成休息提醒。

27、在一些实施例中，活动分析的具体过程为：

28、调取监测周期内的活动状态对应的动作参数，其中动作参数包括活动方式和活动时长，将活动方式与设定的所有的活动方式进行比对以匹配到对应的活动系数，将活动系数乘以活动时长得到活动值，由此可得监测周期内各活动方式对应的活动值，并将其进行求和计算得到活动评估指数；将活动评估值小于活动阈值时，则生成活动提醒。

29、在一些实施例中，睡眠分析的具体过程为：

30、调取监测周期内的睡眠状态对应动作参数，其动作参数包括各睡眠阶段以及各睡眠阶段对应的各阶段时长；将睡眠阶段与设定的所有睡眠阶段进行比对以匹配到对应的睡眠系数；将睡眠系数乘以对应的睡眠时长得到该睡眠阶段的睡眠值，由此可得监测周期内各睡眠阶段对应的睡眠值，并将其进行求和计算得到睡眠评估指数；当睡眠评估指数小于睡眠阈值时，则生成睡眠提醒。

31、在一些实施例中，运动分析的具体过程为：

32、调取监测周期内的运动状态对应的动作参数，其动作参数包括各运动模式以及各运动模式下的运动量值和运动时长；将运动模式与设定的所有的运动模式进行比对以匹配到对应的运动系数；将运动系数乘以对应的运动时长得到运动值，由此可得监测周期内各运动模式对应的运动值，并将其进行求和计算得到运动评估指数；当运动评估指数大于运动阈值时，则生成休息提醒。

33、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

34、1、通过分析计算活动波动值、运动波动值和睡眠波动值，从而了解用户在不同状态下的生理变化趋势，及时调整监测频率，以实现对用户的健康状态的自适应监测；有助于提高监测的效率和准确性，为用户提供更精准的健康管理服务提供基础；

35、2、通过综合分析用户的健康参数和各状态下的动作参数，以得到符合身体健康状态的活动阈值，运动阈值和睡眠阈值，并据此判断用户的健康状态以进行对应的健康服务，实现了依据用户个人的身体健康状态对判断阈值进行自适应调整，从而提高健康状态监测和健康服务的精准性和个性化，让用户获得更贴合实际需求的智慧健康服务。