[发明专利]一种基于移动设备的智能健康体检系统及学习方法在审
| 申请号: | 201910476326.4 | 申请日: | 2019-06-03 | 
| 公开(公告)号: | CN112037934A | 公开(公告)日: | 2020-12-04 | 
| 发明(设计)人: | 杜翔翔;何风燕;许雷;汤南;张贵平;程芳润 | 申请(专利权)人: | 合肥市行思拓教育科技有限公司 | 
| 主分类号: | G16H80/00 | 分类号: | G16H80/00;G16H40/63 | 
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 | 
| 地址: | 230022 安徽省合肥市*** | 国省代码: | 安徽;34 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 移动 设备 智能 健康 体检 系统 学习方法 | ||
1.一种基于移动设备的智能健康体检系统,其特征在于,包括:
体检用户客户端、医生用户客户端;
医疗设备,将所述体检用户的体检结果自动上传至服务器,提供所述医生对所述体检结果进行判定;
医疗卫生服务平台,用于提供所述体检用户的电子病历,将结果上传至服务器;
服务器,用于接收所述体检用户客户端、所述医生用户客户端、所述医疗设备传来的数据,主动向所述医疗卫生服务平台发送查阅所述体检用户电子病历数据的请求并接收数据,根据数据进行分析并在所述体检用户、所述医生用户间传递发送信息,同时,将用户数据与上级卫生监督系统、所述医疗卫生服务平台、所述体检用户客户端、所述医生用户客户端进行数据同步。
2.如权利要求1所述的基于移动设备的智能健康体检系统,其特征在于,所述的体检用户客户端包括:
体检数据填写模块,所述体检用户在所述体检用户客户端报名体检、预约体检时间,填写体检基本信息;
健康数据读取模块,读取所述体检用户在所述体检用户客户端的体征数据、消费数据、运动数据、保健数据、饮食数据、睡眠数据;
时间读取模块、数据上传模块、数据接收模块;
计时模块,根据所述服务器中的体检计划,计时每次体检时间,并在所述体检时间到期之前提醒所述体检用户;同时,也根据所述保健管理计划,管理用户每个保健项目,并在所述保健项目到期之前提醒所述体检用户。
3.如权利要求1所述的基于移动设备的智能健康体检系统,其特征在于,所述的医生用户客户端包括:
结果录入模块,医生的结果录入可以通过语音识别、触屏、键盘等方式进行录入;
计时模块、记录所述医生从打开每一个体检用户体检资料到给出所述体检结果所用的时长,以及每项数据的页面停留时长;
审批模块、时间读取模块、数据上传模块、数据接收模块、提醒模块。
4.如权利要求1所述的基于移动设备的智能健康体检系统,其特征在于,所述的服务器包括:数据接收模块,接收从所述体检用户客户端、所述医生用户客户端、所述医疗设备上以及所述医疗卫生服务平台传递的所有数据,并保存所述所有数据;
智能学习模块,可根据数据建立医生判定数学模型、所述体检用户个人或家庭健康数学模型,能够根据新的数据进行比较学习,不断修正模型;
数据请求模块、数据传送模块。
5.一种基于移动设备的智能健康体检系统的学习方法,其特征在于:该学习方法根据从所述体检用户客户端、所述医疗卫生服务平台收集的所述体检用户的所述体检数据、所述健康数据,建立体检用户个人或家庭健康数学模型,指导体检用户日常健康保健,并主动推送至所述体检用户客户端;
根据从所述体检用户客户端采集的所述用户健康数据,从所述医疗卫生服务平台采集的电子病历数据进行分析,向所述医生用户客户端推送辅助体检意见,帮助医生了解体检用户在体检当天以外的健康状况;
基于医生在所述医生用户客户端对体检结果的判定指标、判定方式、判定方法的数据,主动深入学习并智能的给出与所述医生判定基本一致的体检结果,并将结果主动推送给所述医生。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:
体检用户习惯学习模块,分析从所述体检用户客户端传送的用户健康数据,并记录用户习惯;所述用户健康数据包括:体征数据、消费数据、运动数据、保健数据、饮食数据、睡眠数据;体检用户健康历史,将所述医疗卫生服务平台请求所述体检用户的所述电子病历数据,历次健康体检数据进行汇总,形成完整的健康历史;
体检用户健康分析模块,根据多个体检用户的所述健康数据、所述健康历史进行分析,在每次体检后给出保健方案;
体检用户个人或家庭健康数学模型,根据从所述用户个人或家庭的历史健康数据分析模块建立所述健康数学模型;
所述模型能够根据新的数据不断地修正模型;
根据所述模型能够得到的结果,指导用户日常健康保健,同时,收集所述用户健康数据,判断指导效果,并通模型的修正,反复不断地更新推送给用户的健康保健方案。
7.如权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:
医生习惯学习模块,根据从多个所述的医生用户客户端传递的所述时长、所述体检结果、所述体检指标,记录所述医生的习惯;
医生判定模型,根据从所述医生用户习惯学习模块中获得的数据,建立医生判定数学模型;
所述模型能够根据新的数据不断地修正模型;
根据所述模型能够模拟每个医生的行为习惯;并在新的体检用户数据上传时,自动模拟给出体检结果,并与所述医生给出的所述体检结果进行对比;
所述数据包括体检用户的各项指标数据、时间数据、体检结果数据;
结果输出阈值,即与所述医生给出的体检结果相似率;
当所述阈值大于等于某个值时,会自动向医生给出系统得到的体检意见,当所述阈值小于某个值时,系统则不会给出;
所述阈值可由医生手动设置条件;
所述模型支持医生添加或删除判定指标、修改判定指标的权重、修改判定指标的优先级;
体检结果批量输出模块,系统根据医生手动设置所述阈值,直接批量给出体检结果,同时将所述结果反馈给医生。
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