[发明专利]健康风险指标确定

权利要求书

1.一种处理心率数据的方法，包括：

获得在至少一天的监测期记录到的使用者的心率数据；在所述监测期感测所述使用者的脉搏，从而产生一系列脉搏测量值并从所述一系列脉搏测量值确定集合心跳值，所述感测是周期性的，并且所述周期性感测的抽样率随时间可变；并且其中：如果测定所述使用者的心率已增加高于第一预定阈值，则所述抽样率响应于其而增加；和，如果测定所述使用者的心率已降低低于第二预定阈值或已经保持低于第二预定阈值持续预定时间，则所述抽样率响应于其而降低；如果测定所述使用者的心率已降低低于所述第一预定阈值或已经保持低于所述第一预定阈值持续预设时间，抽样率返回至标准值；

基于所述使用者的生物计量数据处理所述心率数据，从而确定所述使用者在所述监测期的集合心跳值，将所述心率数据转换为一系列强度值，将强度值转换为一系列强度评分计算活动评分，其中，所述活动评分是集合心跳值被确定为在所述监测期的强度评分或强度函数的欧拉积分和或定积分；

通过将所述集合心跳值与群体调查数据进行统计学拟合，确定所述使用者的健康风险指标，所述健康风险指标指示其发展出一种或多种生活方式相关疾病的风险；以及

借助使用者接口向所述使用者提供所述健康风险指标，所述通过将所述集合心跳值与群体调查数据进行统计学拟合，确定所述使用者的健康风险指标，包括：对所述使用者的集合心跳值或从其衍生的值以及生物计量数据使用低通滤波器，估计所述使用者的峰值有氧能力，通过健康预测活动评分可以统计学关联于群体研究个体的峰值氧摄取，根据健康预测活动评分与峰值氧摄取所需要的活动评分比较来确定健康风险指标，其中，健康预测活动评分被确定为活动评分的显函数。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述生物计量数据包括所述使用者的静息心率值和所述使用者的最大心率值。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述监测期为至少5天。

4.如权利要求1所述的方法，还包括：在确定所述集合心跳值之前，将基于模型的估计器施加于一系列脉搏测量值，并排除进一步处理来自所述系列的、不符合质量标准的任何个体脉搏测量值。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述基于模型的估计器是卡尔曼滤波器。

6.如权利要求4所述的方法，其中所述方法包括噪音估计，并且所述质量标准依赖于得到的噪音估计值。

7.如权利要求4-6中任一项所述的方法，还包括:如果存在的话，在施加基于模型的估计器之后，推导所述一系列脉搏测量值而产生在所述监测期的均匀分布的一系列数据点或连续心率函数。

8.如权利要求7所述的方法，其中所述处理包括通过减去静息心率值并将所述结果除以最大心率值和静息心率值之间的差值，将所述心率数据、衍生于心率数据的均匀分布的一系列数据点或衍生于所述心率数据的连续函数标准化。

9.如权利要求8所述的方法，其中所述处理还包括从一系列标准化的心率值或连续标准化的心率值常数换算系数c₁和常数加权系数c₂，根据确定一系列强度评分z_k或强度评分函数z(t)，其中c₁和c₂选自根据所述使用者的生物计量数据的多个选项。

10.如权利要求1所述的方法，其中所述确定所述健康风险指标包括从心跳集合值P和从所述群体调查数据确定的常数c₃和c₄，根据v＝c₃+c₄(1-e^-p)，确定健康预测活动评分v。

11.如权利要求10所述的方法，其中健康风险指标PAI是根据以下：确定的，其中v_阈值是选自根据所述使用者的生物计量数据的多个选项的常数。