一种基于大数据的大健康食品管理方法及系统与流程

1.本技术涉及大健康食品的领域，尤其是涉及一种基于大数据的大健康食品管理方法及系统。


背景技术：

2.大健康产业是具有巨大市场潜力的新兴产业，包括医疗产品、保健用品、营养食品、医疗器械、保健器具、休闲健身、健康管理、健康咨询等多个与人类健康紧密相关的生产和服务领域。
3.cn201910835774.9公开了一种基于互联网的健康管理平台，其技术方案为：包括医生管理系统、用户管理系统和后台管理系统，医生管理系统与后台管理系统、后台管理系统与用户管理系统之间分别通过无线网络进行通信；所述医生管理系统包括信息发布模块，用于发布关于健康圈的健康指南、疾病知识和膳食指南。
4.该基于互联网的健康管理平台具有以下优点：能够对用户的健康状况进行精确管理，实现了医生与用户之间的交流，使得用户能够在专业医生指导下进行监控自身健康状况；能够为客户建立个人健康档案，私人定制个性化健康方案，打造全方位健康管理，落实了健康基础数据共享利用的互联网健康管理，为我国大健康领域研究提供真实数据支持。
5.但是，该基于互联网的健康管理平台也具有以下缺点：只通过信息发布的形式宣传膳食指南，无法充分调动市民自我健康膳食管理积极性，效果不显著。
6.因此，需要一种能够充分调动市民自我健康膳食管理积极性的方法及系统。


技术实现要素：

7.为了解决市民自我健康膳食管理积极性不高的问题，本技术提供一种基于大数据的大健康食品管理方法及系统。
8.本技术提供一种基于大数据的大健康食品管理方法，包括以下步骤：步骤s1，数据收集，收集各区域内的疾病发生情况和市民健康情况，并收集各区域内食品的食用情况；步骤s2，数据分析，分别分析各区域内的疾病发生情况、市民健康情况和食品的食用情况，并根据食品对健康的具体影响情况对应该区域内的疾病发生情况和市民健康情况；步骤s3，决策，根据不同食品对该区域内疾病发生情况和市民健康情况，采取对应措施，控制食品食用情况；步骤s4，实时调整，根据各区域内疾病发生情况和市民健康情况的实时变化，重复步骤s1-步骤s3,进行实时调整。
9.所述步骤s1包括：步骤s11，整体数据收集，分别收集各区域内的疾病发生种类、疾病种类对应的发生量以及各疾病发生对应位置；步骤s12，个人数据收集，分别收集个人历史发病信息以及个人的年龄、性别等信息，并收集人体实时心率、体温、血压等身体参数；步
骤s13，食品数据收集，分别收集各区域内的食品种类信息、食用量信息、价格信息以及食品包含成分信息。
10.所述步骤s2包括：步骤s21，整体分析，根据收集到的各区域内的疾病发生种类、疾病种类对应的发生量以及各疾病发生对应位置，分析疾病发生的区域性分布情况，即各位置疾病的高发种类及发生率，并根据不同食品包含成分对不同疾病的抑制或促进作用，将各位置的高发疾病与抑制或促进该种疾病的食品进行匹配；步骤s22,个人针对性分析，根据收集到的个人历史发病信息以及个人的年龄、性别等信息，还有收集到的人体实时心率、体温、血压等身体参数，分析个人健康状况，并根据不同食品包含成分对不同疾病的抑制或促进作用，将对个人健康产生积极作用的食品进行匹配；步骤s23,汇总分析，统计并汇总区域内所有个人需要增加补充的食品种类及数量。
11.所述步骤s3包括：步骤s31，价格调控，调控与各位置高发疾病匹配的抑制该疾病食品的价格，从而改变各区域内食品食用情况；步骤s32，整体宣传，将不同食品对不同疾病抑制或促进的对应关系通过信息推送模块向各区域内市民进行宣传，并针对本区域内高发疾病强调宣传抑制该种疾病发生的食品种类；步骤s33，个人推送，根据个人历史病历通过信息推送模块向个人推送针对性禁忌食品，并根据个人年龄、性别等信息以及人体实时心率、体温、血压等身体参数，识别出个人健康状况适宜多食用的食品和建议少食用甚至不适宜食用的食品。
12.通过采用上述技术方案，通过调控与区域内高发疾病匹配的抑制该疾病食品的价格，从而提高市民购买和食用该食品的积极性，该食品整体食用量提高后可实现群体防疫，降低对应疾病的整体发病率，提高了市民整体的健康水平；通过对区域内市民的整体宣传，提高了市民整体的健康管理意识；通过对个人信息匹配出的针对性推送，提高了对个人的个性化监控管理水平。
13.所述步骤s31中，价格调控方法包括：s311，减免税收，政府向本行政区域内高发疾病对应的抑制食品相关从业岗位降低税收；s312，发放优惠券，向市场发放特定品类食品优惠券，具体品类为本区域内高发疾病对应的抑制食品；s313，政府补贴，政府向本行政区域内销售高发疾病对应的抑制食品的商家发放健康津贴，并要求商家下调特定品类食品价格。
14.所述步骤s31中，价格的调控力度根据高发疾病对应的抑制食品的价格调控指数排序后进行调控，价格调控指数顺序越高，价格调控力度越大，价格调控指数的计算方法参见下列公式：,其中，p为某高发疾病对应的抑制食品的价格调控指数；k为该高发疾病的发病率，为该区域内该种疾病的发生总量占该区域内总人口数量的比例；x为步骤s23中计算出的该种食品在该区域内需要增加补充的食用增量；x0为该种食品平时在该区域内的食用量。
15.通过采用上述技术方案，根据不同疾病在区域内的发病率即严重程度，计算出对应食品所需价格调控力度，对区域内不同疾病发生情况针对性采取措施，发病率越高，所需对应食品增量越大，价格调控指数越高，提高了对食品健康管理的针对性控制程度。
16.所述步骤s4中，分别将整体数据收集单元收集的区域内整体的疾病种类、发生量、
位置等数据，个人数据收集单元收集的区域内个人的疾病发生情况以及个人健康情况，食品数据收集单元收集的区域内食品种类、食用量、价格和成分等数据，实时上传至大数据平台，由大数据平台实时更新并传输至决策单元，决策单元根据实时数据调整措施。
17.一种基于大数据的大健康食品管理系统，包括：大数据平台、整体数据收集单元、个人数据收集单元、食品数据收集单元、决策单元；所述大数据平台分别于整体数据收集单元、个人数据收集单元、食品数据收集单元、决策单元连接，用于接收和储存大量数据；所述整体数据收集单元用于收集区域内整体的疾病种类、发生量、位置等数据，并上传至大数据平台共享；所述个人数据收集单元用于收集区域内个人的疾病发生情况以及个人健康情况，并上传至大数据平台共享；所述食品数据收集单元用于收集区域内食品种类、食用量、价格和成分等数据，并上传至大数据平台共享；所述食品数据收集单元包括：食品种类统计模块，用于统计区域内食品种类信息，并上传至大数据平台共享；食品食用量统计模块，用于统计区域内某种食品的食用量信息，并上传至大数据平台共享；食品价格统计模块，用于统计区域内某种食品的价格信息，并上传至大数据平台共享；食品成分分析模块，用于对区域内某种食品包含成分分析，并分析该视频食品所包含的成分抑制的疾病种类和易引发的疾病种类，并上传至大数据平台共享；所述决策单元用于根据整体数据收集单元、个人数据收集单元、食品数据收集单元收集的数据，分析后得出对应决策，并采取相应措施；所述决策单元包括：食品价格调控模块，用于根据区域内发病情况，降低有益食品的价格，鼓励食用高发病率疾病对应食品；信息推送模块，用于推送健康食品食用习惯的宣传信息，并根据个人实际情况进行针对性的食品推荐信息推送。
18.所述整体数据收集单元包括：疾病种类统计模块，用于统计区域内疾病发生的种类，并上传至大数据平台共享；疾病发生量统计模块，用于统计区域内某种疾病的发生总量，并上传至大数据平台共享；疾病发生位置统计模块，用于统计区域内某种疾病的发生位置，并上传至大数据平台共享。
19.所述个人数据收集单元包括：个人病历收集模块，用于收集区域内个人的历史发病情况，并上传至大数据平台共享；个人信息统计模块，用于统计和收集区域内个人的年龄、性别等信息，并上传至大数据平台共享，根据个人信息将人群分类；可穿戴设备，用于收集个人实时身体参数，并上传至大数据平台共享；所述可穿戴设备包括：心率监测模块，用于监测病人实时心率，并将数据上传至大数据平台共享；体温监测模块，用于监测病人实时体温，并将数据上传至大数据平台共享；血压监测模块，用于监测病人实时血压，并将数据上传至大数据平台共享。
20.综上所述，本技术包括以下有益技术效果：1.通过调控与区域内高发疾病匹配的抑制该疾病食品的价格，从而提高市民购买和食用该食品的积极性，提高该食品整体食用量，实现群体防疫，降低对应疾病的整体发病率，提高了市民整体的健康水平；2.根据不同疾病在区域内的发病率即严重程度，计算出对应食品所需价格调控力
度，对区域内不同疾病发生情况针对性采取措施，发病率越高，所需对应食品增量越大，价格调控指数越高，提高了对食品健康管理的针对性控制程度；3.通过对区域内市民的整体宣传，提高了市民整体的健康管理意识；通过对个人信息匹配出的针对性推送，提高了对个人的个性化监控管理水平。
附图说明
21.图1是本技术实施例的一种基于大数据的大健康食品管理方法的流程图。
22.图2是本技术实施例的一种基于大数据的大健康食品管理系统的结构图。
23.附图标记说明：大数据平台1、整体数据收集单元2、疾病种类统计模块21、疾病发生量统计模块22、疾病发生位置统计模块23、个人数据收集单元3、个人病历收集模块31、个人信息统计模块32、可穿戴设备33、心率监测模块331、体温监测模块332、血压监测模块333、食品数据收集单元4、食品种类统计模块41、食品食用量统计模块42、食品价格统计模块43、食品成分分析模块44、决策单元5、食品价格调控模块51、信息推送模块52。
具体实施方式
24.下面对照附图，通过对实施例的描述，本技术的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等，作进一步详细的说明，以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。为方便说明，本技术提及方向以附图所示方向为准。
25.参照图1-图2所示，一种基于大数据的大健康食品管理方法，包括以下步骤：步骤s1，数据收集，收集各区域内的疾病发生情况和市民健康情况，并收集各区域内食品的食用情况；步骤s2，数据分析，分别分析各区域内的疾病发生情况、市民健康情况和食品的食用情况，并根据食品对健康的具体影响情况对应该区域内的疾病发生情况和市民健康情况；步骤s3，决策，根据不同食品对该区域内疾病发生情况和市民健康情况，采取对应措施，控制食品食用情况；步骤s4，实时调整，根据各区域内疾病发生情况和市民健康情况的实时变化，重复步骤s1-步骤s3,进行实时调整。
26.所述步骤s1包括：步骤s11，整体数据收集，分别收集各区域内的疾病发生种类、疾病种类对应的发生量以及各疾病发生对应位置；步骤s12，个人数据收集，分别收集个人历史发病信息以及个人的年龄、性别等信息，并收集人体实时心率、体温、血压等身体参数；步骤s13，食品数据收集，分别收集各区域内的食品种类信息、食用量信息、价格信息以及食品包含成分信息。
27.所述步骤s2包括：步骤s21，整体分析，根据收集到的各区域内的疾病发生种类、疾
病种类对应的发生量以及各疾病发生对应位置，分析疾病发生的区域性分布情况，即各位置疾病的高发种类及发生率，并根据不同食品包含成分对不同疾病的抑制或促进作用，将各位置的高发疾病与抑制或促进该种疾病的食品进行匹配；步骤s22,个人针对性分析，根据收集到的个人历史发病信息以及个人的年龄、性别等信息，还有收集到的人体实时心率、体温、血压等身体参数，分析个人健康状况，并根据不同食品包含成分对不同疾病的抑制或促进作用，将对个人健康产生积极作用的食品进行匹配；步骤s23,汇总分析，统计并汇总区域内所有个人需要增加补充的食品种类及数量。
28.所述步骤s3包括：步骤s31，价格调控，调控与各位置高发疾病匹配的抑制该疾病食品的价格，从而改变各区域内食品食用情况；步骤s32，整体宣传，将不同食品对不同疾病抑制或促进的对应关系通过信息推送模块52向各区域内市民进行宣传，并针对本区域内高发疾病强调宣传抑制该种疾病发生的食品种类；步骤s33，个人推送，根据个人历史病历通过信息推送模块52向个人推送针对性禁忌食品，并根据个人年龄、性别等信息以及人体实时心率、体温、血压等身体参数，识别出个人健康状况适宜多食用的食品和建议少食用甚至不适宜食用的食品。
29.所述步骤s31中，价格调控方法包括：s311，减免税收，政府向本行政区域内高发疾病对应的抑制食品相关从业岗位降低税收；s312，发放优惠券，向市场发放特定品类食品优惠券，具体品类为本区域内高发疾病对应的抑制食品；s313，政府补贴，政府向本行政区域内销售高发疾病对应的抑制食品的商家发放健康津贴，并要求商家下调特定品类食品价格。
30.所述步骤s31中，价格的调控力度根据高发疾病对应的抑制食品的价格调控指数排序后进行调控，价格调控指数顺序越高，价格调控力度越大，价格调控指数的计算方法参见下列公式：,其中，p为某高发疾病对应的抑制食品的价格调控指数；k为该高发疾病的发病率，为该区域内该种疾病的发生总量占该区域内总人口数量的比例；x为步骤s23中计算出的该种食品在该区域内需要增加补充的食用增量；x0为该种食品平时在该区域内的食用量。
31.所述步骤s4中，分别将整体数据收集单元2收集的区域内整体的疾病种类、发生量、位置等数据，个人数据收集单元3收集的区域内个人的疾病发生情况以及个人健康情况，食品数据收集单元4收集的区域内食品种类、食用量、价格和成分等数据，实时上传至大数据平台1，由大数据平台1实时更新并传输至决策单元5，决策单元5根据实时数据调整措施。
32.一种基于大数据的大健康食品管理系统，包括：大数据平台1、整体数据收集单元2、个人数据收集单元3、食品数据收集单元4、决策单元5；所述大数据平台1分别于整体数据收集单元2、个人数据收集单元3、食品数据收集单元4、决策单元5连接，用于接收和储存大量数据；所述整体数据收集单元2用于收集区域内整体的疾病种类、发生量、位置等数据，并上传至大数据平台1共享；所述个人数据收集单元3用于收集区域内个人的疾病发生情况以及个人健康情
况，并上传至大数据平台1共享；所述食品数据收集单元4用于收集区域内食品种类、食用量、价格和成分等数据，并上传至大数据平台1共享；所述食品数据收集单元4包括：食品种类统计模块41，用于统计区域内食品种类信息，并上传至大数据平台1共享；食品食用量统计模块42，用于统计区域内某种食品的食用量信息，并上传至大数据平台1共享；食品价格统计模块43，用于统计区域内某种食品的价格信息，并上传至大数据平台1共享；食品成分分析模块44，用于对区域内某种食品包含成分分析，并分析该视频食品所包含的成分抑制的疾病种类和易引发的疾病种类，并上传至大数据平台1共享；所述决策单元5用于根据整体数据收集单元2、个人数据收集单元3、食品数据收集单元4收集的数据，分析后得出对应决策，并采取相应措施；所述决策单元5包括：食品价格调控模块51，用于根据区域内发病情况，降低有益食品的价格，鼓励食用高发病率疾病对应食品；信息推送模块52，用于推送健康食品食用习惯的宣传信息，并根据个人实际情况进行针对性的食品推荐信息推送。
33.所述整体数据收集单元2包括：疾病种类统计模块21，用于统计区域内疾病发生的种类，并上传至大数据平台1共享；疾病发生量统计模块22，用于统计区域内某种疾病的发生总量，并上传至大数据平台1共享；疾病发生位置统计模块23，用于统计区域内某种疾病的发生位置，并上传至大数据平台1共享。
34.所述个人数据收集单元3包括：个人病历收集模块31，用于收集区域内个人的历史发病情况，并上传至大数据平台1共享；个人信息统计模块32，用于统计和收集区域内个人的年龄、性别等信息，并上传至大数据平台1共享，根据个人信息将人群分类；可穿戴设备33，用于收集个人实时身体参数，并上传至大数据平台1共享；所述可穿戴设备33包括：心率监测模块，用于监测病人实时心率，并将数据上传至大数据平台1共享；体温监测模块332，用于监测病人实时体温，并将数据上传至大数据平台1共享；血压监测模块333，用于监测病人实时血压，并将数据上传至大数据平台1共享。
35.本技术实施例，一种基于大数据的大健康食品管理系统的工作原理为：通过调控与区域内高发疾病匹配的抑制该疾病食品的价格，从而提高市民购买和食用该食品的积极性，该食品整体食用量提高后可实现群体防疫，降低对应疾病的整体发病率，提高了市民整体的健康水平；通过对区域内市民的整体宣传，提高了市民整体的健康管理意识；通过对个人信息匹配出的针对性推送，提高了对个人的个性化监控管理水平。
36.本技术实施例中，根据不同疾病在区域内的发病率即严重程度，计算出对应食品所需价格调控力度，对区域内不同疾病发生情况针对性采取措施，发病率越高，所需对应食品增量越大，价格调控指数越高，提高了对食品健康管理的针对性控制程度。
37.以上示意性地对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限与此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不创造性地设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。