[发明专利]一种身体状态建议信息的推荐方法及装置

说明书

本发明公开了一种身体状态建议信息的推荐方法，所述方法包括：基于用户的基本信息从病历数据平台获取所述用户的病历信息；从所述病历信息中查找诊断时间在预设时间内的第一病历信息，当所述第一病历信息在所述预设时间内时，基于所述第一病历信息为所述用户确定第一身体状态建议信息；当所述第一病历信息未在所述预设时间内时，基于所述用户的基本信息为所述用户确定第二身体状态建议信息；基于所述第一身体状态建议信息或所述第二身体状态建议信息生成推荐结果，并将所述推荐结果输出。本发明还同时公开了一种身体状态建议信息的推荐装置。

技术领域

本发明涉及消息的推荐技术，具体涉及一种身体状态建议信息的推荐方法及装置。

背景技术

随着医院数字化系统的不断成熟和完善，医学数据中健康信息的数据量迅速增长，人们在进行体检或诊断疾病中几乎所有的信息都是以数据的形式进行展现的。这些海量的体检数据或诊断数据除了能够帮助及时判断当前病人的体征外，也可以帮助预测疾病的发展趋势或者发现新的疾病，以便提前做好防护措施，保证人们的健康生活。

现有技术中，常用的推荐算法主要有以下几种：

1)基于内容推荐：基于内容推荐的方法理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容推荐的方法就是根据用户的历史浏览记录向用户推荐用户没有接触过的推荐项；

2)基于协同过滤推荐：基于协同过滤推荐的算法主要是通过对产品的未评分项进行评分预测来实现。基于用户的协调过滤推荐算法是关注与目标用户的行为特征相似的其他用户对该产品的喜好，将这些用户对该产品的喜好进行加权计算，预测目标用户对该产品的喜好。这种算法的缺点是没有充分综合考虑产品的度和用户的度。

3)基于关联规则推荐：基于关联规则推荐的方法是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象，发现不同商品在销售过程中的相关性。基于关联规则推荐就是指在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y，其直观的意义就是用户在购买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品，然后将这些商品推荐给目标用户。比如购买牛奶的同时很多人会同时购买面包。

由于在健康医疗应用中，用户数据主要来自其体检记录、就诊信息、个人信息设置、APP关联的运动手环数据、血糖仪数据、饮食记录和运动记录等。由于数据来源比较复杂，另外还有新用户冷启动、数据稀疏性问题及算法的可扩展性等问题，而使用现有的推荐算法无法精确地分析出用户的健康状况。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例期望提供一种身体状态建议信息的推荐方法及装置，能够提高用户数据的真实性和医疗数据的实用性。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种身体状态建议信息的推荐方法，所述方法包括：

基于用户的基本信息从病历数据平台获取所述用户的病历信息；

从所述病历信息中查找诊断时间在预设时间内的第一病历信息，当所述第一病历信息在所述预设时间内时，基于所述第一病历信息为所述用户确定第一身体状态建议信息；当所述第一病历信息未在所述预设时间内时，基于所述用户的基本信息为所述用户确定第二身体状态建议信息；

基于所述第一身体状态建议信息或所述第二身体状态建议信息生成推荐结果，并将所述推荐结果输出。

上述方案中，在所述基于所述第一病历信息为所述用户确定第一身体状态建议信息之前，所述方法还包括：

基于所述用户的基本信息获取所述用户的运动检测数据；

基于所述运动检测数据和所述第一病历信息为所述用户确定所述第一身体状态建议信息。

上述方案中，在所述基于所述第一病历信息为所述用户确定第一身体状态建议信息之前，所述方法还包括：