大数据健康预测系统的制作方法

本发明涉及一种健康预测系统，具体涉及一种大数据健康预测系统，属于健康预测系统技术领域。

背景技术：

随着我国经济的不断发展，空气污染的逐渐加剧，使人们的生活环境问题越来越多，人群中亚健康的比例在逐年增加，约有7亿人口处于亚健康状态，企业白领、机关公务员由于其工作性质，是亚健康的主要人群之一，企业干部的身体状况也不容乐观；因而开展健康风险评估预警技术方面的研究，实现对人群健康状况的早期预警、早期干预十分必要；大数据的来临，数据逐渐被认为大有用处，大量数据通过清洗，分类出有用数据，通过分析有用数据对目标进行预判；目前，市场上涌现了一批基于大数据获取人们日常生活状态的一些设备，比如，小米手环，其主要功能包括查看运动量，监测睡眠质量，智能闹钟唤醒等；可以通过手机应用实时查看运动量，监测走路和跑步的效果，还可以通过云端识别更多的运动项目；applewatch能够记录心跳，配合iphone的gps记录位置，测量热量消耗、锻炼时间和距离等，并能够自动分析各方面的数据：社交网络、运动、营养、睡眠等等；但以上技术只能采集用户的健康数据，或者针对采集的数据对个人目前状态进行评估，而不能对未来的健康状态进行评估预测。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明提出了一种大数据健康预测系统，通过通用诱因和个性化诱因对用户进行健康预测，并提前告警。

本发明的大数据健康预测系统，所述预测系统包括用于采集用户病历史，及病历史对应环境的病历史大数据模块，及通过调查问卷方式采集用户数据的用户数据登记模块，及通过监测终端获取用户生命体征数据的体征数据监测模块，及采集用户运动数据的运动数据模块，及与病历史大数据模块、用户数据登记模块、体征数据监测模块和运动数据模块通信的健康分析预测模块；所述病历史大数据模块包括与挂号日期对应的病历登记模块，及与挂号日期对应的天气环境采集模块，天气环境采集模块采集挂号日期至少一周的天气环境数据；及与挂号日期对应的地理位置采集模块，地理位置采集模块采集挂号日期至少一周的地理环境数据；所述用户数据登记模块包括用于采集用户基本信息和用户职业的基础模块，及采集永远忽家族疾病史的家族病统计模块，及采集用户作息、饮食规律和生活嗜好的生活史模块；所述用户体征数据监测模块包括体温监测模块、脉搏监测模块和血压监测模块；所述健康分析预测模块包括诱因统计分析模块，及与统计分析模块通信的诱因触发预测模块，所述诱因统计分析模块通过分析整个数据库用户其相同病历对应的天气环境诱因、地理环境诱因、用户数据诱因、生活史诱因、运动数据诱因、体征数据诱因，从而获取对应病历相同诱因，从而输出对应病历的诱因；当天气环境和地理环境变化达到诱因标准时，诱因触发预测模块向用户发出健康告警；通过周期长的用户数据诱因和生活史诱因导致的病历，向短周期同样具备的用户数据诱因和生活史诱因进行健康告警；健康告警时，先进行周期计量，当达到预警周期时，向短周期且仍在持续的用户进行健康告警；当体征数据诱因和运动数据诱因达到预设的告警值时，诱因触发预测模块直接发出健康告警。

进一步地，所述预测系统还包括健康改善模块，当诱因触发预测模块发出健康告警时，触发健康改善模块，健康改善模块调用存储于后台的专家建议库。

进一步地，所述预测系统还包括临时输入模块，所述临时输入模块为当天用户生活史录入模块。

进一步地，所述健康分析预测模块还包括个性化预测告警模块和通用化预测告警模块；所述通用化预测告警模块其报警诱因通用化，且诱因由外部输入，其输入数据如温度阈值诱因、湿度阈值诱因、空气环境阈值诱因、地理位置诱因、饮食摄入阈值诱因、生活嗜好阈值诱因和个人生理阈值诱因；终端通过生理传感器和gps定位系统采集用户个体数据，并送至通用化预测告警模块进行诱因阈值检测，当达到阈值时，直接进行告警；所述个性化预测告警模块告警数据由诱因统计分析模块得出。

进一步地，所述个性化预测告警模块其告警优先级高于通用化预测告警模块；当个性化预测告警模块发出告警时，通用化预测告警模块告警信号被屏蔽。

本发明与现有技术相比较，本发明的大数据健康预测系统；通过终端自动采集和手动录入用户个体数据和个体周围环境数据，并结合整个病历数据库利用大数据进行诱因分析，从而将病历进行标签化，每一病历涉及一个或多个诱因标签，通过对诱因进行监测，从而能够提前报警；诱因还分为通用诱因和个性化诱因，通用诱因采用直接比对方式进行提前告警，个性化诱因采用学习模式，对用户进行健康预测。

附图说明

图1为本发明的实施例1整体结构示意图。

图2为本发明的实施例2整体结构示意图。

图3为本发明的实施例3整体结构示意图。

图4为本发明的实施例4整体结构示意图。

具体实施方式

实施例1：

如图1所示的大数据健康预测系统，所述预测系统包括用于采集用户病历史，及病历史对应环境的病历史大数据模块，及通过调查问卷方式采集用户数据的用户数据登记模块，及通过监测终端获取用户生命体征数据的体征数据监测模块，及采集用户运动数据的运动数据模块，及与病历史大数据模块、用户数据登记模块、体征数据监测模块和运动数据模块通信的健康分析预测模块；所述病历史大数据模块包括与挂号日期对应的病历登记模块，及与挂号日期对应的天气环境采集模块，天气环境采集模块采集挂号日期至少一周的天气环境数据；及与挂号日期对应的地理位置采集模块，地理位置采集模块采集挂号日期至少一周的地理环境数据；所述用户数据登记模块包括用于采集用户基本信息和用户职业的基础模块，及采集永远忽家族疾病史的家族病统计模块，及采集用户作息、饮食规律和生活嗜好的生活史模块；所述用户体征数据监测模块包括体温监测模块、脉搏监测模块和血压监测模块；所述健康分析预测模块包括诱因统计分析模块，及与统计分析模块通信的诱因触发预测模块，所述诱因统计分析模块通过分析整个数据库用户其相同病历对应的天气环境诱因、地理环境诱因、用户数据诱因、生活史诱因、运动数据诱因、体征数据诱因，从而获取对应病历相同诱因，从而输出对应病历的诱因；当天气环境和地理环境变化达到诱因标准时，诱因触发预测模块向用户发出健康告警；通过周期长的用户数据诱因和生活史诱因导致的病历，向短周期同样具备的用户数据诱因和生活史诱因进行健康告警；健康告警时，先进行周期计量，当达到预警周期时，向短周期且仍在持续的用户进行健康告警；当体征数据诱因和运动数据诱因达到预设的告警值时，诱因触发预测模块直接发出健康告警。

实施例2：

如图2所示的大数据健康预测系统，所述预测系统还包括健康改善模块，当诱因触发预测模块发出健康告警时，触发健康改善模块，健康改善模块调用存储于后台的专家建议库。

实施例3：

如图3所示的大数据健康预测系统，所述预测系统还包括临时输入模块，所述临时输入模块为当天用户生活史录入模块。

实施例4：

如图4所示的大数据健康预测系统，所述健康分析预测模块还包括个性化预测告警模块和通用化预测告警模块；所述通用化预测告警模块其报警诱因通用化，且诱因由外部输入，其输入数据如温度阈值诱因、湿度阈值诱因、空气环境阈值诱因、地理位置诱因、饮食摄入阈值诱因、生活嗜好阈值诱因和个人生理阈值诱因；终端通过生理传感器和gps定位系统采集用户个体数据，并送至通用化预测告警模块进行诱因阈值检测，当达到阈值时，直接进行告警；所述个性化预测告警模块告警数据由诱因统计分析模块得出。

其中，所述个性化预测告警模块其告警优先级高于通用化预测告警模块；当个性化预测告警模块发出告警时，通用化预测告警模块告警信号被屏蔽。

上述实施例，仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。