1.本發(fā)明涉及健康管理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種自主健康管理輔助方法和裝置。

背景技術(shù)：

2.目前大眾多通過某一領(lǐng)域app，如運動類、營養(yǎng)類、睡眠類，實現(xiàn)自主健康管理。以運動類app為例，使用者設(shè)定健康行為目標，如每日2km慢跑，并通過目標任務(wù)完成后的打卡來記錄健康行為。存在行為目標與自身的健康狀況不匹配的問題，運動目標太低達不到改善健康的效果、或目標路徑太長無法實施、甚至運動強度過大造成運動損傷。
3.健康中國行動提出“每個人都是自己健康的第一責任人”。但人們在自我健康管理過程缺乏對自身健康的正確認識，沒有明確、清晰的健康目標。健康評價和評分，是用戶進行自主健康管理、更好地了解自己健康狀況、科學制定健康目標的工具。國際健康綜合評分是從科研機構(gòu)的健康風險評估模型發(fā)展而來。20世紀50年代，弗萊明翰醫(yī)院lewis robbins 博士提出健康風險評估概念，推算出弗萊明翰心臟病預(yù)測模式。1979年和1989年，美國疾病控制中心，分別發(fā)布了第一代和第二代健康風險評估軟件，主要依據(jù)年齡與總體死亡率的關(guān)系預(yù)測死亡風險。進入21世紀，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，基于健康得分來衡量人們的可控健康行為的第三代健康風險評估軟件產(chǎn)生。當前，國外多數(shù)健康評估以健康得分的形式來呈現(xiàn)。well source，stay well等公司，以健康得分為評估標準，推動了健康評估的商業(yè)化和市場化。此外，商業(yè)公司針對健康評估開發(fā)出多種健康評分產(chǎn)品，比如，dacadoo公司的dacadoo health score，higi公司的higi score，life time fitness 公司的my health score[i]等，以上產(chǎn)品均通過營養(yǎng)、生活方式、心理狀況和醫(yī)學檢查結(jié)果等多信息采集來進行健康綜合評價，用以評估個體健康綜合水平。健康綜合評分可以為人們提供自主健康管理指南，使人們有針對性地實行生活方式干預(yù)，開展健康促進、降低健康風險因素或全面維持身心健康。
[0004]
正如地圖導(dǎo)航給予達到目的地的可選擇的路徑，個體自主健康過程中需要科學的指導(dǎo)，自主健康輔助方法和裝置可以為個體規(guī)劃目標、規(guī)劃健康行為路徑，并對自主健康管理過程中健康行為進行及時反饋。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

[0005]
本發(fā)明的目的是基于大數(shù)據(jù)獲取與分析，建立一種科學匹配使用者健康狀況的自主健康管理輔助方法和裝置，從而真正實現(xiàn)自主健康管理。
[0006]
因此本技術(shù)人提供了如下解決方案：一種自主健康管理輔助方法，包括如下步驟：步驟1，采集影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)并存儲；步驟2，根據(jù)所述相關(guān)數(shù)據(jù)對于所述使用者的健康影響權(quán)重對所述相關(guān)數(shù)據(jù)進行綜合計算并存儲；步驟3，根據(jù)所述計算結(jié)果利用深度學習方法給出符合所述使用者意愿且滿足個
人身體健康需求的健康行為目標；步驟4，將所述健康行為目標發(fā)送并顯示給所述使用者。
[0007]
優(yōu)選地，還包括步驟5，持續(xù)采集與所述使用者健康有關(guān)的數(shù)據(jù)并加入到所述步驟1中的影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)中。
[0008]
更優(yōu)選地，所述影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)包括：其自身的數(shù)據(jù)、他人的數(shù)據(jù)和最新的更加合理的健康模型。
[0009]
更優(yōu)選地，通過所述使用者注冊的便攜設(shè)備進行所述采集、發(fā)送和顯示。
[0010]
更優(yōu)選地，所述影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)包括身體狀態(tài)數(shù)據(jù)，生活方式數(shù)據(jù)和心理狀態(tài)數(shù)據(jù)之一或者全部。
[0011]
更優(yōu)選地，所述健康行為目標為多個并且按照優(yōu)先級排序。
[0012]
更優(yōu)選地，所述健康行為目標包括需要完成的健康行為的方式、需要完成的健康行為的期限和需要完成的健康行為的強度。
[0013]
更優(yōu)選地，所述步驟3還包括對公認的健康者的健康行為進行分析，并納入到所述權(quán)重中。
[0014]
本發(fā)明還涉及一種自主健康管理輔助裝置，包括執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1
?
5中所述的自主健康管理輔助方法的模塊。
[0015]
優(yōu)選地，包括服務(wù)器端和客戶端。
附圖說明
[0016]
圖1為一種自主健康管理輔助方法的實施流程示意圖。
[0017]
圖2為一個實施例中12種重大疾病患病風險得分的具體計算公式示意圖。
[0018]
其中，101
?
步驟1，采集影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)并存儲；102
?
步驟2，根據(jù)所述相關(guān)數(shù)據(jù)對于所述使用者的健康影響權(quán)重對所述相關(guān)數(shù)據(jù)進行綜合計算并存儲；103
?
步驟3，根據(jù)所述計算結(jié)果利用深度學習方法給出符合所述使用者意愿且滿足個人身體健康需求的健康行為目標；104
?
步驟4，將所述健康行為目標發(fā)送并顯示給所述使用者。
具體實施方式
[0019]
為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加的清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0020]
本發(fā)明實施例提供了一種自主健康管理的輔助方法。如圖1所示，其過程包括：步驟1，采集影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)并存儲；步驟2，根據(jù)所述相關(guān)數(shù)據(jù)對于所述使用者的健康影響權(quán)重對所述相關(guān)數(shù)據(jù)進行綜合計算并存儲；步驟3，根據(jù)所述計算結(jié)果利用深度學習方法給出符合所述使用者意愿且滿足個人身體健康需求的健康行為目標；步驟4，將所述健康行為目標發(fā)送并顯示給所述使用者。
[0021]
所述步驟1以使用者注冊的便攜設(shè)備如移動手機端且以ai問答、智能硬件接入等形式采集影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)。
[0022]
所述影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)包括：使用者的性別、年齡、身高、體重等基本信息；使用者接觸有害物質(zhì)及污染暴漏，如放射線、石棉、煤煙和焦油、硅粉塵、噪音等環(huán)境信息；使用者本人的既往病史；使用者親屬是否患有明確診斷的疾病如惡行腫瘤、高血壓、腦卒中、冠心病等家族史信息；使用者的吸煙、飲酒、飲食、運動、睡眠等生活方式信息；使用者的生活滿意度調(diào)查信息以及最近一次血檢、尿檢等得到的生理生化指標信息。
[0023]
所述影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)還包括持續(xù)更新的與人體健康相關(guān)的合理的健康模型。所述健康模型包括國際上成熟的哈佛癌癥指數(shù)模型、對缺血性心腦血管病10年患病進行風險預(yù)測的國家“十五”攻關(guān)icvd模型、弗萊明翰高血壓評估模型等。所述健康模型還包括主觀評價問卷與量表如生活方式風險量表、抑郁自評量表、gad
?
7焦慮癥篩查量表、pstri壓力測試問卷等。
[0024]
需要說明的是，所述影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)，其內(nèi)容不是限定的，而是經(jīng)過持續(xù)補充而變化的。所述步驟2包括對上述步驟1中采集到的相關(guān)數(shù)據(jù)進行綜合計算，所述綜合計算的方法是首先將所述數(shù)據(jù)分為身體狀態(tài)數(shù)據(jù)、生活方式數(shù)據(jù)和心理狀態(tài)數(shù)據(jù)三個維度，然后將每個維度的數(shù)據(jù)采用不同的健康模型進行分析，分別得到三個維度的健康評估得分：身體維度的健康得分h1、生活方式維度的健康得分h2、心理維度的健康得分h3，最后根據(jù)不同維度的數(shù)據(jù)對使用者的健康影響權(quán)重，通過加權(quán)求和計算得到使用者的健康綜合評分h。
[0025]
例如，身體維度的健康評估包括高血壓、缺血性心腦血管病、肺癌、胃癌、肝癌、直腸癌、食管癌、乳腺癌、子宮頸癌、膀胱癌、鼻咽癌、糖尿病在內(nèi)的12種疾病未來患病風險情況的綜合評估，涉及包括年齡、性別、家族病史、疾病史、吸煙、飲酒、運動情況及身體體征在內(nèi)的198項患病風險因素指標。發(fā)明人依據(jù)現(xiàn)有重大疾病相關(guān)研究成果，分析提取罹患12種疾病的風險因素、相對危險度rr值和危險因素人群暴露率p值等，并由此構(gòu)建每種疾病患病風險評估模型。
[0026]
圖2示出了12種重大疾病患病風險得分的具體計算公式，其中高血壓疾病風險預(yù)測采用國際通用的弗萊明翰高血壓評估模型，其患病風險得分r1預(yù)測模型公式為： 缺血性心腦血管病10年患病風險預(yù)測使用國人icvd模型，其患病風險得分r2預(yù)測模型公式為：肺癌等其余10種疾病采用哈佛癌癥指數(shù)模型來評估相應(yīng)健康風險，其風險得分r
x
的預(yù)測模型公式為：其中，t為各危險因素的風險分數(shù)，p為各危險因素的危險暴露率，r
x
為r3~ r
12
，n為每種疾病參與模型計算的患病風險因素的數(shù)量。如圖2所示，不同疾病的患病風險因素不用，n值也不同。
[0027]
需要說明的是，由于不同模型之間風險水平存在一定差異，為使計算結(jié)果具有可
比性，本發(fā)明實施例依據(jù)“最大值
?
最小值標準化”的方法對每種疾病的原始風險得分進行標準化運算。
[0028] 基于前述步驟，計算每一項疾病的標準化分數(shù)r1~r
12
，帶入以下公式，計算得到身體維度的風險評分r：其中，m為個體所預(yù)測的疾病個數(shù)。
[0029]
同樣的，對身體維度的風險得分r進行“最大值
?
最小值標準化”，得到r’。由于r’代表患病風險分值，為負性指標，將其轉(zhuǎn)換為正向指標，最終得到身體維度的健康評估得分h1。公式為：所述步驟2中生活方式維度的健康評估使用了生活方式風險量表，從體重、飲食、吸煙、飲酒、運動、睡眠、環(huán)境等7個方面評估生活方式維度的風險得分l。計算公式為：其中，n=54是指量表中的54個選項，是變量名。
[0030]
同樣將l進行標準化后得到l’，并轉(zhuǎn)為正向指標后得到生活方式維度的健康得分h2。公式為：所述步驟2中心理維度的健康評估，從生活滿意度、壓力水平、睡眠質(zhì)量、是否規(guī)律運動等多個方面評估心理維度的健康得分。根據(jù)獲得的使用者每項信息加權(quán)求和得出心理維度基礎(chǔ)分p。
[0031]
同樣將p進行標準化后得到p’，并轉(zhuǎn)為正向指標后得到心理維度的健康得分h3。公式為：最后，將三個維度的健康得分按照以下公式進行計算得到使用者的健康綜合評分h值。公式為：其中α表示身體維度所占的權(quán)重，其值為40%；β代表生活方式維度所占的權(quán)重，其值為45%；γ代表心理維度所占的權(quán)重，其值為15%。
[0032]
所述步驟3根據(jù)上述步驟2中的計算結(jié)果利用深度學習方法給出符合所述使用者意愿且滿足個人身體健康需求的健康行為目標。首先，根據(jù)步驟2中計算h值的健康得分模型，可以得出每個可控的風險因素對h值的影響程度，并按照影響程度的排序，確定對使用
者健康影響程度較大的風險因素，并通過深度學習的方法推薦與之相關(guān)的管理路徑作為個人健康行為改善目標。
[0033]
首先，在h值的綜合評分模型中，風險因素包含如生活方式、心理健康等可控因素和如年齡、性別、家族史等不可控因素。不同使用者的可控風險因素與不可控的風險因素各不相同。在一個實施例中，根據(jù)使用者的年齡、性別等不可控因素，可以分別計算有或沒有任意一個可控的風險因素的h值，通過比較兩者的差值，來判斷該可控風險因素對個人健康得分的影響程度，差值越大的風險因素對個人健康綜合評分（h值）的影響程度越大。對該使用者的所有可控風險因素進行排序，可以得到排名靠前的幾個可控風險因素。每個可控的健康風險因素，均可以通過使用者的主觀努力進行改善，也對應(yīng)有相應(yīng)的健康行為目標達成路徑。
[0034]
所述步驟3中，健康行為目標的建立方法是利用深度學習的方法得到的。每條健康行為目標的建立基于循證醫(yī)學研究結(jié)果、醫(yī)學指南、以及健康知識，還通過獨創(chuàng)的大數(shù)據(jù)標簽匹配算法，對使用者健康狀況、改善意愿、環(huán)境信息等進行匹配度計算，結(jié)合健康者的健康行為分析數(shù)據(jù)，選取匹配結(jié)果最優(yōu)的健康目標進行推薦。如，靜坐少動，是多數(shù)疾病明確的風險因素之一。通過大量專業(yè)知識、行業(yè)指南、科學論文等，建立針對不同人群的運動處方知識圖譜，包括不同人群的運動風險預(yù)防、適宜的運動項目、個性化的運動強度、每周運動頻次及每次運動時間等內(nèi)容。這些內(nèi)容結(jié)合使用者的健康信息以及獲得的使用者的環(huán)境信息，確定具體的健康行為目標，細化為用戶每日的健康行為任務(wù)。
[0035]
通過上述方法，可以得到滿足使用者健康需求的多個健康行為目標，并且可以按照優(yōu)先級進行排序。所述優(yōu)先級根據(jù)每個目標對應(yīng)的風險因素對于使用者健康得分h值的影響程度進行劃分，影響程度越大的優(yōu)先級越高。
[0036]
所述健康行為目標包括需要完成的健康行為的方式、需要完成的健康行為的期限和需要完成的健康行為的強度，如健康教育內(nèi)容、運動視頻課程、健康數(shù)據(jù)記錄等推送內(nèi)容，不僅包括推送的內(nèi)容，還會對推送的頻次和時間等進行算法或規(guī)則的設(shè)定。
[0037]
在一個實施例中，根據(jù)步驟2中的計算方法得到影響某使用者身體健康的主要風險因素包括可控風險因素肥胖、吸煙、每周運動不足、高糖飲食、飲酒，不可控風險因素為高血壓病史。其中肥胖是影響程度最大的可控風險因素，其次是吸煙、運動不足。通過深度學習向用戶推薦的用于健康管理的行為改善目標包括：“一周遠離超重煩惱”、“21天戒煙行動”、“每天6000步計劃”等幾個相關(guān)的健康行為目標。使用者根據(jù)自身意愿選擇了“一周遠離超重煩惱”這一行為改善目標。該目標被分解為若干個健康任務(wù)并累計7天去完成，每天需要完成相應(yīng)的健康任務(wù)。使用者僅需按照提示，循序漸進地完成每日健康任務(wù)即可。
[0038]
所述步驟4，通過使用者注冊的便攜設(shè)備將所述健康行為目標發(fā)送并呈現(xiàn)給所述使用者。
[0039]
本發(fā)明實施例還包括步驟5，持續(xù)采集與所述使用者健康相關(guān)的數(shù)據(jù)并加入到所述步驟1中的影響使用者健康的相關(guān)數(shù)據(jù)中。由于使用者的健康數(shù)據(jù)與健康行為數(shù)據(jù)是變化的，因此在本發(fā)明中，健康數(shù)據(jù)的采集是持續(xù)不斷進行的，由此使用者可以通過注冊的便攜設(shè)備獲得動態(tài)的個人健康綜合數(shù)據(jù)。本發(fā)明實施例還提供了一種自主健康管理的輔助裝置，該裝置按照所述自主健康管理輔助的方法的運行。
[0040]
所述裝置包括服務(wù)器端和客戶端。所述客戶端包括信息采集器和信息顯示器，分
別執(zhí)行采集使用者健康相關(guān)的數(shù)據(jù)和將健康行為目標顯示給使用者的功能。所述服務(wù)器端包括控制器、數(shù)據(jù)庫、信息處理器。所述控制器與所述信息采集器、數(shù)據(jù)庫和信息處理器通訊連接，獲取所述信息采集器的信息數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，同時發(fā)送給信息處理器。所述信息處理器將收集到的使用者的健康數(shù)據(jù)分析計算，將計算結(jié)果發(fā)送到控制器，控制器將結(jié)果返回至數(shù)據(jù)庫和信息顯示器。
[0041]
上述各實施例僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，在本技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)，凡是基于本發(fā)明技術(shù)方案上的變化和改進，不應(yīng)排除在本發(fā)明的保護范圍之外。

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