[发明专利]一种健康大数据的数字孪生方法及系统

权利要求书

1.一种健康大数据的数字孪生方法及系统，其特征在于，所述方法包括：

S1，采集数据；

S2，数据预处理；

S3，数字孪生体模型构建；

S4，数字孪生体运行；

S5，数字孪生体运行监控；

S6，数字孪生体空间数据交换；

S7，健康大数据物理实体与其对应数字孪生体同步；

S8，优化数字孪生体。

2.根据权利要求1所述的一种健康大数据的数字孪生方法，其特征在于，所述采集数据包括：

S40101，采集某人人体测量设备产生的数据，如身高、体重、臂长、腿长、内脏器官尺寸等数据；

S40102，采集所述某人通过生物学测量设备产生的数据，如血液、体液等检验标本的医学检验数据；

S40103，采集所述某人的可穿戴设备产生数据，如心跳、血压、血糖和移动速度等数据；

S40104，采集所述某人在医疗信息系统中的诊疗数据，如既往病史信息、治疗过程信息等；

S40105，采集所述某人的网络行为记录数据，如求医问药方面的搜索数据；

S40106，采集所述某人所处的环境数据，如天气、气温、空气质量、噪音等数据；

S40107，采集所述某人的个人信息，如年龄、性别、婚姻状况、学历、籍贯和职业等信息。

3.根据权利要求1所述的一种健康大数据的数字孪生方法，其特征在于，所述预处理数据包括：

S40201，洞察健康大数据的整体情况，设计数据集成规则，把多源异构的数据在逻辑上整合为一体；

S40202，通过数据清洗，删除无效数据或错误数据；

S40203，通过数据填充，补充缺失数据；

S40204，通过数据结构转换、数据类型转换实现数据的一致和结构统一；

S40205，通过数据开发，增加新的数据，例如使用体重和身高数据生成对应的身体质量指数（Body Mass Index,BMI）。

4.根据权利要求1所述的一种健康大数据的数字孪生方法，其特征在于，所述数字孪生体模型构建包括：

S40301，使用来自人体测量设备产生的数据设计几何模型；

S40302，使用来自人体测量设备、可穿戴设备等产生的神经特征、血管特征、肌肉特征或者骨骼特征等数据设计物理模型；

S40303，使用来自生物学测量设备和医疗信息系统等产生的数据设计生理模型；

S40304，使用来自用户网络行为记录系统、可穿戴设备等产生的数据设计用户行为模型；

S40305，使用来自医疗信息系统、人机交互操作终端等产生的数据设计规则数据；

S40306，设计模型对应的模型数据集的存储结构设计；

S40307，设计模型运行容器；

S40308，设计模型生命周期管理任务流。

5.根据权利要求1所述的一种健康大数据的数字孪生方法，其特征在于，所述数字孪生体运行包括：

S40401，启动模型生命周期管理任务流，任务流驱动数字孪生体运行；

S40402，启动模型运行容器，生成模型对应的实例；

S40403，模型对应的实例更新模型对应的数据集。