[发明专利]基于个性化因子的健康评估的方法在审
申请号: | 201710758198.3 | 申请日: | 2017-08-29 |
公开(公告)号: | CN107526931A | 公开(公告)日: | 2017-12-29 |
发明(设计)人: | 姜涵予 | 申请(专利权)人: | 北斗云谷(北京)科技有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京晟睿智杰知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11603 | 代理人: | 于淼 |
地址: | 100000 北京市丰台区南四环西路18*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 个性化 因子 健康 评估 方法 | ||
技术领域
本发明涉及健康评估技术领域,更具体地,涉及一种基于个性化因子的健康评估的方法。
背景技术
根据世界卫生组织的研究报告,人类1/3的疾病能通过预防保健得以避免,1/3的疾病早期发现可以得到有效控制,1/3的疾病通过有效沟通可以提高治疗效果。对于疾病,治疗不是唯一的途径,通过健康管理有效预防、控制疾病并提升疾病治疗的效率才是人类健康的根本。
其中,健康评估作为一种能有效预防和干预疾病的手段,已越来越受到人们的重视。健康评估用于描述和评估某一个体未来发生某种特定疾病或因为某种特定疾病导致死亡的可能性,这种评估目的在于估计特定时间某种疾病发生的可能性,而不在于做出明确的诊断。
现有的健康评估方法通常是对某些特定人群给出患某项或某些疾病具有较高风险的评估结论,但是对个人具体的健康状况评估并不准确,也不能根据个人的动态信息实时调整健康评估的结论,导致健康评估存在个性化低和实时性较差的问题。
因此,针对上述问题,本发明提供了一种基于个性化因子的健康评估的方法,解决现有健康评估存在的个性化低,实时性差的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种基于个性化因子的健康评估的方法,解决现有健康评估存在的个性化低,实时性差的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提出一种基于个性化因子的健康评估的方法,包括:
根据权威文献指南信息,建立常规因子库;
获取用户的个人信息,将所述用户的个人信息带入所述常规因子库,得到所述用户的A类评估结果,其中,所述A类评估结果,包括:个性化风险因子A和用户标签A;
根据所述用户A类评估结果中的变量信息对所述用户进行动态监测,获取所述用户的当前个人信息,根据所述用户的当前个人信息,对所述A类评估结果进行动态验证,得到所述用户的B类评估结果,其中,所述B类评估结果,包括:个性化风险因子B和用户标签B;
根据所述用户的个人信息以及医学指导信息,建立一级逻辑表,将所述A类评估结果和所述B类评估结果带入所述一级逻辑表中,得到所述用户的C类指导结果,其中,所述一级逻辑表,为包含常规因子和个性化风险因子的逻辑表;
参照医学指导信息,建立二级逻辑表,将所述C类指导结果带入所述二级逻辑表,得到所述用户的综合指导体系;
根据所述用户的综合指导体系以及所述用户的动态反馈信息,获取所述用户的健康指导报告。
优选地,获取用户的个人信息,将所述用户的个人信息带入所述常规因子库,得到所述用户的A类评估结果,进一步为:
获取所述用户的个人信息,其中,所述个人信息,按临床类型划分为:临床信息和非临床信息;按时间点划分为:即时信息和既往信息;
基于临床信息级别高于非临床信息级别,即时信息级别高于既往信息级别,对所述个人信息进行验证及修正;
当所述个人信息存在数据缺失或逻辑不符时,通过大数据信息推导出优选数据并对所述个人信息中的数据进行修正和补充;
将修正和补充后的所述个人信息带入所述常规因子库,得到所述用户的A类评估结果。
优选地,根据所述用户A类评估结果中的变量信息对所述用户进行动态监测,获取所述用户的当前个人信息,根据所述用户的当前个人信息,对所述A类评估结果进行动态验证,得到所述用户的B类评估结果,进一步为:
获取所述用户的A类评估结果中的变量信息,根据所述变量信息,对所述用户进行动态监测,获取所述用户的当前个人信息;
根据所述用户的当前个人信息对所述A类评估结果进行动态验证,获取所述用户的B类评估结果;
根据所述用户的B类评估结果信息,对所述用户进行动态监测,对所述用户的A类评估结果进行更新,获取更新后的所述A类评估结果;
将更新后的所述A类评估结果中的个性化风险因子A进行权重排序,对所述用户继续进行动态监测,获取更新后的所述B类评估结果。
进一步地,根据用户的个人信息,获取所述用户的疾病规则库,基于长期影响信息权重大于短期影响信息以及疾病的时间因素,对所述疾病进行排序,并设置所述疾病的等级及相应的风险阈值,形成疾病规则库,其中,所述个人信息包括:长期影响信息和短期影响信息;
参照所述疾病规则库,对所述用户的A类评估结果进行计算,获得所述用户的优化A类评估结果;
参照所述疾病规则库,对所述用户的B类评估结果进行计算,获得所述用户的优化B类评估结果。
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