一种医疗大数据云平台的制作方法

1.本发明涉及大数据医疗信息领域，特别是涉及一种能够提供辅助就诊服务的医疗大数据云平台。


背景技术：

2.随着互联网技术和医疗水平的快速发展，医疗领域进入了“大数据”时代，人们的就医过程逐渐变得便捷和高效。但是在一些大城市，由于人口的增加和外来人口的涌入，造成了社会公共资源分配出现不均衡的现象，尤其是大城市的医疗资源。
3.由于缺乏相关医学知识，当人们身体状况出现问题时，并不知道病症实际的轻重程度、具体所属科室的诊疗范围，所以就会导致有轻微不适的情况就要到每天人潮汹涌的医院去长时间排队挂号，而且经常会出现挂错科室的情况，这样又会直接导致重复挂号、排队，浪费时间、精力和金钱，有时还会耽误疾病治疗的时间，同时造成公共医疗资源的浪费。因此，目前亟需一种能够提供辅助就诊服务的医疗大数据云平台。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是提供一种能够提供辅助就诊服务的医疗大数据云平台。
5.本发明一种医疗大数据云平台，包括数据库，其预存有注册用户的第一登录信息、病历数据、疾病诊断数据、推荐内容数据；输入模块，其用于注册用户输入第二登录信息、交互数据；处理器，其用于判断所述第二登录信息与第一登录信息是否匹配，若否，则输出重复登录信号，若是，则输出登录成功信号，所述处理器能够根据所述交互数据输出与所述交互数据对应的疾病诊断数据，通过第一方法输出与疾病诊断数据对应的推荐内容数据，并将疾病诊断数据存入所述病历数据进行更新。
6.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述“所述处理器能够根据所述交互数据输出与所述交互数据对应的疾病诊断数据”的步骤为：所述数据库还预存有一级界面，所述一级界面包括一级问题数据、一级立体模型、一级部位数据；所述数据库还预存有与一级部位数据对应的二级界面，所述二级界面包括二级问题数据、二级立体模型、二级部位数据；所述输入模块与显示模块电连接，所述显示模块用于显示一级界面、二级界面；所述显示模块显示一级界面，并以第一初始视角显示一级立体模型；注册用户根据一级问题数据点击所述一级立体模型，所述处理器获取注册用户对于所述一级立体模型的第一点击时间，所述处理器判断所述第一点击时间是否小于第一预设阈值，若是，所述处理器捕捉注册用户点击所述一级立体模型的一级部位数据，并控制所述显示模块显示与一级部位数据对应的二级界面，并以第二初始视角显示二级立体模型；
注册用户根据二级问题数据点击所述二级立体模型，所述处理器获取注册用户对于所述二级立体模型的第二点击时间，所述处理器判断所述第二点击时间是否小于第一预设阈值，若是，则所述处理器捕捉注册用户点击所述二级立体模型的至少一个二级部位数据，并通过第一步骤输出与所述二级部位数据对应的疾病诊断数据。
7.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述数据库中还存储有与二级部位数据对应的参考位置数据、与参考位置数据对应的至少一个参考疾病数据、与参考疾病数据对应的参考描述信息；所述第一步骤包括：所述处理器获取与参考疾病数据对应的参考描述信息中的多个参考特征信息，并将多个参考特征信息标记为ki；用户通过输入模块输入对比描述信息；所述处理器获取所述对比描述信息中的多个对比特征信息，并将多个对比特征信息标记为li；所述处理器计算对比特征信息li与参考特征信息ki的匹配程度p，并判断所述匹配程度p是否小于第一数值，若小于，则输出未患此病的信号；若不小于，则判断所述匹配程度p是否介于大于等于第一数值、小于第二数值之间，若介于，则输出可能患此病的信号；若不介于，则输出大概率患此病的信号。
8.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述处理器根据捕捉到的注册用户点击所述二级立体模型的至少一个二级部位数据，更新所述一级立体模型的第一初始视角、二级立体模型的第二初始视角。
9.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述处理器判断第二登录信息与第一登录信息匹配时，所述处理器能够调取与注册用户对应的病历数据、参考疾病数据、疾病诊断数据、推荐内容数据。
10.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述处理器与输入模块、显示模块电连接。
11.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述第一初始视角为用户在查询疾病时一级界面中一级立体模型对应的初始视角。
12.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述第二初始视角为用户在查询疾病时二级界面中二级立体模型对应的初始视角。
13.本发明一种医疗大数据云平台，其中所述对比特征信息为注册用户对所患疾病的特征进行的描述。
14.本发明一种医疗大数据云平台与现有技术不同之处在于本发明一种医疗大数据云平台通过注册用户输入的交互数据输出疾病诊断数据、推荐内容数据，对注册用户患病的情况进行初步诊断，使注册用户得知其所患疾病的详细情况，实现为注册用户提供辅助就诊服务，从而方便注册用户进一步就医。
15.下面结合附图对本发明的一种医疗大数据云平台作进一步说明。
附图说明
16.图1是一种医疗大数据云平台的流程图；图2是一级界面示意图；
图3是手部对应的二级界面示意图；图4是第一步骤示意图。
具体实施方式
17.如图1~4所示，参见图1，本发明一种医疗大数据云平台包括数据库，其预存有注册用户的第一登录信息、病历数据、疾病诊断数据、推荐内容数据；输入模块，其用于注册用户输入第二登录信息、交互数据；处理器，其用于判断所述第二登录信息与第一登录信息是否匹配，若否，则输出重复登录信号，若是，则输出登录成功信号，所述处理器能够根据所述交互数据输出与所述交互数据对应的疾病诊断数据，通过第一方法输出与疾病诊断数据对应的推荐内容数据，并将疾病诊断数据存入所述病历数据进行更新。
18.本发明通过处理器判断当第二登录信息与第一登录信息匹配时，输出登录成功的信号，并通过注册用户输入的交互数据输出疾病诊断数据、推荐内容数据，对注册用户患病的情况进行初步诊断，使注册用户得知其所患疾病的详细情况，实现为注册用户提供辅助就诊服务，从而方便注册用户进一步就医。
19.其中，服务器包括相互电连接的数据库和处理器，用户终端包括相互电连接的输入模块、显示模块。注册用户能够提供输入模块输入第二登录信息和交互数据，并经过所述处理器处理后，通过显示模块向注册用户显示疾病诊断数据和推荐内容数据。
20.其中，所述第一登录信息包括患者已设置的账户、密码，所述第二登录信息包括账户、密码和随机生成的验证码等。在注册用户登录时，在输入框内输入账户、对应的密码，输入正确后出现获取验证码的按钮，点击获取验证码按钮后收取系统发送的随机生成的验证码，正确输入验证码后方能顺利登录进行后续操作，例如数据库中可调取与所述注册用户对应的病历数据。
21.本发明通过上述设置，实现密码、验证码双重验证，提高了注册用户登录的安全性，保障了注册用户账号安全。
22.其中，所述病历数据包括：姓名、性别、年龄、住址、联系方式、患病史、就诊史等。
23.其中，所述输入模块可为手机屏幕、电脑键盘、鼠标等信息输入设备。
24.其中，所述交互数据为注册用户通过输入模块进行的动作，例如，通过对手机屏幕不同位置的点击，或通过电脑鼠标对屏幕不同位置的点击，或通过电脑键盘键入文字等。
25.其中，所述推荐内容数据包括：与疾病诊断数据对应的推荐治疗科室、推荐治疗医院、注意事项等。
26.作为本发明的进一步解释，参见图1、2、3，所述“所述处理器能够根据所述交互数据输出与所述交互数据对应的疾病诊断数据”的步骤为：所述数据库还预存有一级界面，所述一级界面包括一级问题数据、一级立体模型、一级部位数据；所述数据库还预存有与一级部位数据对应的二级界面，所述二级界面包括二级问题数据、二级立体模型、二级部位数据；所述输入模块与显示模块电连接，所述显示模块用于显示一级界面、二级界面；所述显示模块显示一级界面，并以第一初始视角显示一级立体模型；
注册用户根据一级问题数据点击所述一级立体模型，所述处理器获取注册用户对于所述一级立体模型的第一点击时间，所述处理器判断所述第一点击时间是否小于第一预设阈值，若是，所述处理器捕捉注册用户点击所述一级立体模型的一级部位数据，并控制所述显示模块显示与一级部位数据对应的二级界面，并以第二初始视角显示二级立体模型；注册用户根据二级问题数据点击所述二级立体模型，所述处理器获取注册用户对于所述二级立体模型的第二点击时间，所述处理器判断所述第二点击时间是否小于第一预设阈值，若是，则所述处理器捕捉注册用户点击所述二级立体模型的至少一个二级部位数据，并通过第一步骤输出与所述二级部位数据对应的疾病诊断数据。
27.本发明通过显示问题为题数据提示注册用户产生不适的大致位置，在用户选择点击以第一初始视角展示的一级立体数据对应的一级部位数据后，显示与注册用户选择点击的、以第二初始视角展示的二级立体模型，通过显示二级问题数据提示注册用户产生不适的具体位置，在用户选择点击二级立体数据对应的二级部位数据后，通过第一步骤输出对应的疾病诊断数据。本发明通过上述方法，利用三维立体模型的视角多样性和可调性的有点，逐步放大注册用户想要选择的不适部位，最终进行选择点击，方便注册用户找到和选择其身体产生不适的位置，从而方便后续给出对应的疾病诊断数据和推荐内容数据。
28.其中，参见图2，所述一级问题数据为引导注册用户点击一级立体模型位置的提示语。例如，请问您哪里不舒服。
29.其中，所述一级立体模型为人体全身结构的透视图。所述一级部位数据为与所述一级立体模型对应的部位名称。例如，所述一级部位数据可为包括但不限于以下结构的名称：头、颈、背、腹、臂、手、腿、足等，以及内部器官例如，肺、心、肝、胃、肠等，参见图2。
30.其中，注册用户能够控制所述一级立体模型的视角朝向角度，以便于注册用户找到其想要点击的身体部位。
31.其中，所述第一预设阈值为0.1~1s，优选为0.2s。
32.其中，若所述第一点击时间大于第一预设阈值，则说明注册用户在当前视角的一级立体模型无法找到或不易找到其想要点击的身体部位，而正在进行一级立体模型的视角调整，换句话说，注册用户点击事件超过第一预设阈值时，说明注册用户在拖动或旋转所述一级立体模型或二级立体模型。
33.其中，参见图3，所述二级问题数据为引导注册用户点击二级立体模型位置的提示语。例如，具体点说是哪里不舒服呢。
34.其中，所述二级立体模型为与注册用户的第一点击位置对应的第一模型数据的局部放大透视图，其能够更为详细和清晰地显示身体某一处的部位信息。所述二级部位数据为与所述二级立体模型对应的部位名称，例如，手部的所述二级立体模型可为包括但不限于以下结构的名称：手腕、手掌、拇指、食指等，参见图3。
35.其中，注册用户能够控制所述二级立体模型的视角朝向角度，以便于注册用户找到其想要点击的身体部位。
36.其中，所述第一点击时间、第二点击时间的单位均为s。
37.例如，参见图2、3，注册用户登录成功后，所述显示模块跳转至一级界面，一级界面的顶部显示有类似“请问您哪里不舒服”的一级问题数据，其下方显示包含了人体全身结构的透视图的一级立体模型和对应的一级部位数据。在选择的过程中，若注册用户点击一级
立体模型某一位置的第一点击时间超过0.2s时，说明注册用户正在调整所述一级立体模型的视角朝向角度以使其找到想要点击的身体部位，若第一点击时间未超过0.2s，则说明注册用户已点击了一级立体模型的一级部位数据，例如注册用户点击的一级部位数据为手部，显示模块跳转至手部对应的二级界面，二级界面的顶部显示有类似“具体点说是哪里不舒服呢”的二级问题数据、下方显示包含了手部的二级立体模型和对应的二级部位数据，注册用户仍能够调整手部的二级立体模型的视角朝向角度，以找到注册用户想要点击的手部对应的二级部位数据，例如，注册用户点击了一个二级部位数据为“手腕”，通过第一步骤输出与二级部位数据“手腕”对应的疾病诊断数据。
38.作为本发明的进一步解释，参见图1、2、3、4，所述数据库中还存储有与二级部位数据对应的参考位置数据、与参考位置数据对应的至少一个参考疾病数据、与参考疾病数据对应的参考描述信息；所述第一步骤包括：所述处理器获取与参考疾病数据对应的参考描述信息中的多个参考特征信息，并将多个参考特征信息标记为ki；用户通过输入模块输入对比描述信息；所述处理器获取所述对比描述信息中的多个对比特征信息，并将多个对比特征信息标记为li；所述处理器计算对比特征信息li与参考特征信息ki的匹配程度p，并判断所述匹配程度p是否小于第一数值，若小于，则输出未患此病的信号；若不小于，则判断所述匹配程度p是否介于大于等于第一数值、小于第二数值之间，若介于，则输出可能患此病的信号；若不介于，则输出大概率患此病的信号。
39.本发明通过获取参考描述信息中的多个参考特征信息、对比描述信息中的多个对比特征信息，并计算多个参考特征信息与多个对比特征信息的匹配程度p，并根据匹配程度p的数值大小与第一数值、第二数值的大小关系，输出给注册用户不同的患病情况的信号。本发明通过上述方法，将注册用户输入的所患疾病特征与参考的疾病特征进行匹配，并判断匹配程度p，从而使用户得知其所患疾病所属的种类和名称。
40.其中，所述参考位置数据为注册用户有可能感受到不适的具体身体部位。例如神经镇痛、关节麻木无力、各类皮肤不适症状、肌肉酸痛、肌腱疼痛、各种指甲病等。
41.本发明通过上述设置，实现能够根据注册用户的身体感受到的具体不适的部位而确定为已知的参考位置数据。
42.其中，所述参考疾病数据为与参考位置数据对应的疾病名称。例如，与皮肤有关的参考疾病数据可包括：手部湿疹、手癣、汗疱疹、银屑病等；与肌肉有关的参考疾病数据可包括：手部肌肉萎缩、手部肌肉拉伤等；与神经有关的参考疾病数据可包括：腕管综合征等；与关节有关的参考疾病数据可包括：类风湿性关节炎、痛风性关节炎、骨关节炎等；与肌腱有关的参考疾病数据可包括：腱鞘炎等；与指甲有关的参考疾病数据可包括：灰指甲、甲癣等。
43.其中，所述参考特征信息为对参考疾病数据的特征描述。例如，对类风湿性关节炎的特征描述为：疼痛肿胀功能障碍较重，侵犯近侧指间关节，掌指关节，腕关节更多见，常呈对称分布，即两侧手关节同时有肿疼，晨僵重，持续时间长，手指关节可有明显变形。
44.其中，i=1，2...n。
45.其中，第一数值为0~30%，优选为20%。
46.其中，第二数值为30%~90%，优选为70%。
47.作为本发明的一种变形，参见图1、2、3、4，所述数据库中还存储有与二级部位数据对应的一级词库、二级词库，所述一级词库包括至少一个参考疾病数据，二级词库包括与参考疾病数据对应的参考描述信息；所述第一步骤包括：所述处理器获取与参考疾病数据对应的参考描述信息中的多个参考特征信息，并将多个参考特征信息标记为ki；用户通过输入模块输入对比描述信息，所述处理器获取所述对比描述信息中的多个对比特征信息，并将多个对比特征信息标记为li；所述处理器判断对比特征信息与参考疾病数据是否相同，若相同，则输出与所述参考疾病数据对应的患此病的信号；若不相同，所述处理器计算对比特征信息li与参考特征信息ki的匹配程度p，并按照匹配程度p由大到小的顺序，将与参考特征信息ki对应的参考疾病数据由上至下排列。
48.本发明通过获取参考描述信息中的多个参考特征信息、对比描述信息中的多个对比特征信息，计算多个参考特征信息与多个对比特征信息的匹配程度p，并根据匹配程度p的数值大小将与参考特征信息ki对应的参考疾病数据由上至下排列，让注册用户得知，越靠上的参考疾病数据越符合自身所患的疾病。本发明通过上述方法，将注册用户输入的所患疾病特征与参考的疾病特征进行匹配，并将匹配程度p由大到小排列，从而使用户得知其所患疾病可能所属的种类和名称。
49.其中，所述匹配程度p的数值代表了对比特征信息li与参考特征信息ki的相似程度，匹配程度p的数值越大，则说明注册用户患与与参考特征信息ki对应的参考疾病数据对应的疾病的几率越大。注册用户能够通过输出的参考疾病数据的上下位置，判断其患某种病的可能性。
50.作为本发明的进一步解释，参见图1、2、3、4，所述数据库预存有关键词数据；所述“所述处理器获取与参考疾病数据对应的参考描述信息中的多个参考特征信息，并将多个参考特征信息标记为ki；用户通过输入模块输入对比描述信息；所述处理器获取所述对比描述信息中的多个对比特征信息，并将多个对比特征信息标记为li；所述处理器计算对比特征信息li与参考特征信息ki的匹配程度p”的步骤为：所述处理器筛选出与参考疾病数据对应的参考描述信息中与关键词数据相同的部位名词、感官类形容词并生成多个参考特征信息，并计算所述参考特征信息的总数为m个，标记为k1~km；所述处理器筛选出对比描述信息中与关键词数据相同的部位名词、感官类形容词并生成多个对比特征信息，并计算所述对比特征信息的总数为n个，标记为l1~ln；所述处理器计算参考特征信息与对比特征信息的重复个数为r，根据以下公式计算li与ki的匹配程度p。
51.本发明通过筛选出参考描述信息中的多个参考特征信息，筛选出对比描述信息中
的多个对比特征信息，并通过公式计算出多个参考特征信息和多个对比特征信息的匹配程度p，通过匹配程度p的数值的大小来反应对比特征信息li与参考特征信息ki的相似程度，从而使注册用户得知其所患疾病的种类和名称。
52.本发明通过计算参考特征信息与对比特征信息重复的个数为r，计算r占参考特征信息总数的比例与r占对比特征信息总数的比例之和，再将结果除以2得到最终匹配程度p的数值，使匹配程度p的数值计算更合理，且匹配程度p为介于0~100%之间的百分数，更能反应对比特征信息li与参考特征信息ki的相似程度。
53.其中，匹配程度p为百分数。
54.例如，参见图4，将与参考疾病数据“腕管综合征”对应的参考描述信息为“腕管综合征又称腕管狭窄症，鼠标手，指腕部外伤、骨折、脱位、扭伤或腕部劳损等原因引起腕横韧带增厚，管内肌健肿胀，瘀血机化使组织变性，或腕骨退变增生，使管腔内周径缩小，从而压迫正中神经，引起手指麻木无力为主的一种病症”中的部位名词、感官类形容词筛选出来，得到k1手、k2腕部、k3手指、k4麻木、k5无力，共5个参考特征信息k1~k5；将注册用户通过输入模块输入的未知疾病数据对应的对比描述信息为“我手指经常感到麻木无力，且夜间手指有强烈刺痛感”中的部位名词、感官类形容词筛选出来，得到l1手指、l2麻木、l3刺痛、l4无力，共4个对比特征信息l1~l4；5个参考特征信息k1~k5、4个对比特征信息l1~l4均含有手指、麻木、无力三个单词，根据公式计算匹配程度p为 =67.5%，介于第一数值20%与第二数值70%之间，则输出可能患此病的信号。
55.作为本发明的一种变形，参见图1、2、3、4，所述数据库预存有关键词数据；所述“所述处理器获取与参考疾病数据对应的参考描述信息中的多个参考特征信息，并将多个参考特征信息标记为ki；所述处理器获取所述对比描述信息中的多个对比特征信息，并将多个对比特征信息标记为li；所述处理器计算对比特征信息li与参考特征信息ki的匹配程度p”的步骤为：所述处理器筛选出与参考疾病数据对应的参考描述信息中与关键词数据相同的部位名词、感官类形容词并生成多个参考特征信息，并计算所述参考特征信息的总数为m个，标记为k1~km；所述处理器筛选出对比描述信息中与关键词数据相同的部位名词、感官类形容词并生成多个对比特征信息，并计算所述对比特征信息的总数为n个，标记为l1~ln；所述处理器计算参考特征信息与对比特征信息的重复个数为r，并将重复个数r转换为匹配程度p。
56.本发明通过筛选出参考描述信息中的多个参考特征信息，筛选出对比描述信息中的多个对比特征信息，并计算出参考特征信息和多个对比特征信息的重复个数r，并将重复个数r的大小转换为匹配程度p的数值，再根据匹配程度p的数值的大小来反应对比特征信息li与参考特征信息ki的相似程度，从而使注册用户得知其所患疾病的种类和名称。
57.例如，第一个参考疾病数据为哮喘，所述处理器筛选出的参考特征信息有：k1咳嗽、k2气喘、k3呼吸不畅、k4打喷嚏、k5鼻塞，共5个参考特征信息k1~k5；第二个参考疾病数据为支气管炎，所述处理器筛选出的参考特征信息有：k1咳嗽、k2气喘、k3胸闷，共3个参考特征信息k1~k3；第三个参考疾病数据为胸膜炎，所述处理器筛选出的参考特征信息有：k1咳嗽、
k2胸痛、k3气急，共3个参考特征信息k1~k3；所述处理器筛选出的对比特征信息有：l1咳嗽、l2气喘，共2个对比特征信息l1~l2，第一个参考疾病数据哮喘的参考特征信息与对比特征信息的重复个数为r1为2个，匹配程度p为2，第二个参考疾病数据支气管炎的参考特征信息与对比特征信息的重复个数为r2为2个，匹配程度p为2，第三个参考疾病数据胸膜炎的参考特征信息与对比特征信息的重复个数为r3为1个，匹配程度p为1，则将第一个参考疾病数据哮喘、第二个参考疾病数据支气管炎并列排在第一位，将第三个参考疾病数据胸膜炎排在第二位，以供注册用户参考其所患疾病的可能性。
58.作为本发明的进一步解释，参见图1、2、3、4，所述第一方法为：注册用户通过输入模块输入患病时长t、不适程度系数s；处理器生成与注册用户的患病情况对应的修正系数fn，根据如下公式输出对应的预警示数t；当所述处理器输出有可能患此病的信号的疾病诊断数据时，注册用户患病情况对应的修正系数为f1；当所述处理器输出包括可能患此病的信号和大概率患此病的信号的疾病诊断数据时，注册用户患病情况对应的修正系数为f2；所述处理器判断预警示数t是否小于第一预警阈值，若是，则输出一级预警等级和对应的推荐内容数据，并将第一数值、第二数值均减小第一变量，若否，则输出二级预警等级和对应的推荐内容数据。
59.本发明通过将与注册用户的患病情况相关的患病时长t、不适程度系数s，以及通过上述方法生成的修正系数fn，并带入公式计算出对应的预警示数t，再根据预警示数t的数值大小，输出不同的预警等级和推荐内容数据，从而基于不同的患病情况为注册用户提供不同等级的预警和推荐内容。
60.本发明通过利用上述公式，仅需增大修正系数fn的权重，使修正系数fn的权重在患病时长t、不适程度系数s两者中较大，最终使预警示数与患病时长t、不适程度系数s，以及通过上述方法生成的修正系数fn均成正相关，且修正系数fn的影响最大。
61.本发明通过改变第一数值、第二数值的大小，实现在较低的预警等级时处理器也会输出可能患此病的信号，从而改变修正系数fn的大小和预警等级的大小，从而在一定程度上提升预警等级，让注册用户更加注意到可能患的疾病，平时注意防护。
62.其中，第一变量为5%~20%，优选为10%。
63.其中，“输出一级预警等级和对应的推荐内容数据，并将第一数值、第二数值均减小第一变量”的步骤为：当预警示数t是否小于第一预警阈值时，输出的一级预警等级为较低等级的预警等级，通过将第一数值20%、第二数值70%均减小第一变量10%，使第一数值为10%，第二数值为60%，将第一数值至第二数值所包含的范围的左右端点均减小第一变量10%。例如，当计算出的匹配程度p为15%不在[20%，70%)范围内，即处理器输出未患此病的信号，当将第一数值、第二数值均减小第一变量后，计算出的匹配程度p为15%在[10%，60%)范围内，处理器输出可能患此病的信号。也就是说，通过将第一数值、第二数值均减小第一变量，实现在较低的预警等级时处理器也会输出可能患此病的信号，从而改变修正系数fn的
大小和预警等级的大小，从而在一定程度上提升预警等级，让注册用户更加注意到可能患的疾病，平时注意防护。
[0064]
其中，所述患病时长t为注册用户此次患病从不适症状出现时起，至此次疾病查询诊断为止的时长，单位为h。
[0065]
其中，所述不适程度系数s是根据注册用户对目前所不适的主观感受程度，所述不适程度系数s的数值越大，代表注册用户感到更加不适，疾病更难以忍受。例如，所述不适程度系数s优选为包括三个等级：一级不适为很少出现不适不影响正常生活，对应的一级不适程度系数s为1~10；二级不适为偶尔发作感到中度不适，对应的二级不适程度系数s为11~20；三级不适为频繁发作感到十分不适，对应的三级不适程度系数s为21~30。注册用户能够根据自身不适程度输出对应的不适程度等级系数s的具体数值。
[0066]
其中，当注册用户仅可能患某种疾病时，当前患病情况对应的修正系数f1数值最小，优选为2；当注册用户大概率患某种疾病的同时还可能患其他某种疾病时，当前患病情况对应的修正系数f3数值最大，优选为4。
[0067]
其中，所述处理器输出预警示数t越大，则说明对该注册用户输出更为严格的预警等级，注册用户更应该抓紧时间就医、注意平时养护。
[0068]
其中，第一预警阈值为5~50，优选为20。
[0069]
其中，一级预警等级为较为低级的预警等级，二级预警等级为较为高级的预警等级。
[0070]
例如，注册用户患病时长为20h，二级不适程度系数s为24，通过疾病查询诊断后，输出的疾病诊断结果为：注册用户可能患手部类风湿性关节炎。对应的修正系数f2为2，带入公式得出预警示数，大于第一预警阈值20，输出二级预警等级和对应的推荐内容数据，所述推荐内容数据可为：推荐治疗科室风湿免疫科，推荐治疗医院xx市xx医院，注意事项为：平时注意保暖和休息，不要过度劳累，禁忌辛辣油腻等刺激食物，食用一些像奶、肉类、蛋类、豆类等高蛋白的食物。
[0071]
作为本发明的进一步解释，参见图1、2、3，所述处理器根据捕捉到的注册用户点击所述二级立体模型的至少一个二级部位数据，更新所述一级立体模型的第一初始视角、二级立体模型的第二初始视角。
[0072]
本发明通过上述方法，实现通过此次查询疾病的行为而影响下次查询疾病的行为，从而尽量减少或消除注册用户调整一级立体模型或二级立体模型的初始视角所消耗的时间，提升疾病查询效率。
[0073]
其中，“所述处理器根据捕捉到的注册用户点击所述二级立体模型的至少一个二级部位数据，更新所述一级立体模型的第一初始视角、二级立体模型的第二初始视角”意为：例如当注册用户患手腕部某种疾病时，则更新一级立体模型和二级立体模型的角度，在注册用户再有不适而查询疾病时，一级界面显示的初始视角为手部相对放大了的一级立体模型，二级界面显示的是手腕相对放大了的二级立体模型，实现根据此次查询疾病的行为而影响下次查询疾病的行为，从而尽量减少或消除注册用户调整一级立体模型或二级立体模型的初始视角所消耗的时间，提升疾病查询效率。
[0074]
作为本发明的进一步解释，参见图1，所述处理器判断第二登录信息与第一登录信息匹配时，所述处理器能够调取与注册用户对应的病历数据、参考疾病数据、疾病诊断数据、推荐内容数据。
[0075]
本发明通过上述设置，实现能够提前调取与注册用户对应的病历数据、参考疾病数据、疾病诊断数据、推荐内容数据，实现参考疾病数据、疾病诊断数据、推荐内容数据都能够与病历数据中的性别、年龄等因素对照。
[0076]
作为本发明的进一步解释，参见图1，所述处理器与输入模块、显示模块电连接。
[0077]
本发明通过上述设置，实现处理器能够与输入模块、显示模块电连接从而实现信号传递。
[0078]
作为本发明的进一步解释，参见图1、2，所述第一初始视角为用户在查询疾病时一级界面中一级立体模型对应的初始视角。
[0079]
本发明通过上述设置，实现用户能够调整一级立体模型的第一初始视角，以便于找到其想要点击的一级部位名称。
[0080]
作为本发明的进一步解释，参见图1、3，所述第二初始视角为用户在查询疾病时二级界面中二级立体模型对应的初始视角。
[0081]
本发明通过上述设置，实现用户能够调整二级立体模型的第二初始视角，以便于找到其想要点击的二级部位名称。
[0082]
作为本发明的进一步解释，参见图1、2、3、4，所述对比特征信息为注册用户对所患疾病的特征进行的描述。
[0083]
本发明通过上述设置，实现用户能够通过多个关键词来描述其身体产生不适的特征。
[0084]
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。