一种基于大数据的健康管理系统的制作方法

本申请涉及大数据，具体涉及一种基于大数据的健康管理系统。

背景技术：

1、亚健康是指处于健康与疾病之间的一种临界状态，处于亚健康状态的常见反应有活力降低、反应能力减退、适应能力下降等。由于社会需求的转变，人们通常只需要从事脑力劳动，而无需从事体力劳动，导致越来越多的人缺乏基础锻炼，进而使得处于亚健康的人口数量进一步增加。

2、人处于亚健康状态可以发展成一种病，也可以发展为健康状态，关键在处于亚健康状态时，如果根据不同的亚健康状态，采取不同的健康干预措施。由于目前公众普遍对于亚健康状态缺乏认知，因此对于自己是否处于亚健康状态无从判断。

3、可见，对于处于亚健康状态的人群而言，如何判断自己是否处于亚健康状态是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种基于大数据的健康管理系统，以解决对于处于亚健康状态的人群而言，如何判断自己是否处于亚健康状态是目前亟待解决的问题。

2、为解决上述问题，本申请是这样实现的：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种基于大数据的健康管理系统，包括：

4、健康数据采集模块，被配置为获取用户的健康数据，健康数据包括睡眠数据、运动数据、心率数据、血压数据以及血糖数据，以及将健康数据发送至健康数据分析模块和健康数据可视化模块；

5、健康数据分析模块，被配置为基于预先训练的神经网络模型，根据用户的健康数据，确定用户的身体状态信息，身体状态信息包括健康状态和亚健康状态，以及将用户的身体状态信息发送至健康数据管理模块和健康数据可视化模块；

6、健康数据管理模块，被配置为在身体状态信息为亚健康状态的情况下，根据用户的健康数据，确定健康保护措施，健康保护措施包括调整饮食、增加锻炼以及药物治疗，以及将健康保护措施发送至可视化模块；

7、健康数据可视化模块，被配置为将健康数据、身体状态信息和健康保护措施进行展示。

8、可选地，健康数据采集模块包括：穿戴设备采集子单元、血压仪和血糖仪；

9、穿戴设备采集子单元，被配置为实时获取用户的睡眠数据、运动数据、以及心率数据，以及通过coap协议向健康数据分析模块和健康数据可视化模块发送睡眠数据、运动数据、以及心率数据，运动数据包括步数以及海拔爬升；

10、血压仪被配置为获取血压数据，以及通过mqtt协议向健康数据分析模块和健康数据可视化模块发送血压数据；

11、血糖仪被配置为获取血糖数据，以及通过nb-iot协议向健康数据分析模块和健康数据可视化模块发送血压数据。

12、可选地，在基于预先训练的神经网络模型，根据用户的健康数据，确定用户的状态信息之前，还包括：神经网络模型训练模块；

13、神经网络模型训练模块，被配置为获取不同用户的在不同历史时刻的健康数据和身体状态数据，以及根据不同用户的在不同历史时刻的健康数据和身体状态数据，训练神经网络模型。

14、可选地，根据不同用户的在不同历史时刻的健康数据和身体状态数据，训练神经网络模型包括：

15、神经网络模型为lstm神经网络模型；

16、lstm神经网络模型包括输入门、遗忘门以及输出门；

17、将不同用户的在不同历史时刻的健康数据和身体状态数据分别输入至输入门、遗忘门以及输出门；

18、输入门的公式为：

19、

20、其中，为输入门在t时刻的数值，ωil、wht以及ωcl为输入门的常量参数，i、h以及c为lstm神经网络模型的结构参数，为不同用户在t时刻的健康数据，为不同用户在t-1时刻的身体状态数据，为用于泛指输入输入门除和的一部分；

21、遗忘门的公式为：

22、

23、其中，为遗忘门在t时刻的数值，以及为输入门的常量参数，i、h以及c为lstm神经网络模型的结构参数，为不同用户在t时刻的健康数据，为不同用户在t-1时刻的身体状态数据，为用于泛指输入输入门除和的一部分；

24、输出门的公式为：

25、

26、其中，为输出门在t时刻的数值，ωiw、whw以及ωcw为输入门的常量参数，i、h以及c为lstm神经网络模型的结构参数，为不同用户在t时刻的健康数据，为不同用户在t-1时刻的身体状态数据，为用于泛指输入输入门除和的一部分。

27、得到预先训练的神经网络模型。

28、可选地，健康数据管理模块包括：

29、接收来自健康数据分析模块的身体状态信息和健康数据采集模块的用户的健康数据；

30、在身体状态信息为亚健康状态的情况下，根据用户的健康数据，确定健康保护措施。

31、可选地，健康数据可视化模块可以为智能穿戴设备。

32、可选地，健康数据分析模块包括：服务器和计算机中的至少一种。

33、可选地，在健康数据分析模块包括服务器的情况下，服务器为基于tomcat建立的web服务器。

34、第二方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

35、收发机、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序；其特征在于，处理器，用于读取存储器中的程序实现如第一方面中任一项的大数据健康管理系统相应模块执行的步骤。

36、第三方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，用于存储程序，程序被处理器执行时实现如前述第一方面的大数据健康管理系统相应模块执行的步骤。

37、在本申请实施例中，包括如下改进点：(1)大数据健康管理系统中个模块负责的功能；(2)如何训练的所述神经网络模型；(3)神经网络模型中个部分公式含义不同于现有技术。

38、本申请提供一种基于大数据的健康管理系统，涉及大数据处理技术领域，包括：健康数据采集模块，被配置为获取用户的健康数据，以及将健康数据发送至健康数据分析模块和健康数据可视化模块；健康数据分析模块，被配置为基于预先训练的神经网络模型，根据用户的健康数据，确定用户的身体状态信息，以及将用户的身体状态信息发送至健康数据管理模块和健康数据可视化模块；健康数据管理模块，被配置为在身体状态信息为亚健康状态的情况下，根据用户的健康数据，确定健康保护措施，以及将健康保护措施发送至可视化模块；这样可以通过预先训练的神经网络模型来预测用户的身体状态信息，从而采取对应的健康保护措施。

技术特征：

1.一种基于大数据的健康管理系统，其特征在于，大数据健康管理系统包括：健康数据采集模块、健康数据分析模块、健康数据管理模块以及健康数据可视化模块；

2.根据权利要求1的大数据健康管理系统，其特征在于，健康数据采集模块包括：穿戴设备采集子单元、血压仪和血糖仪；

3.根据权利要求1的大数据健康管理系统，其特征在于，在基于预先训练的神经网络模型，根据用户的健康数据，确定用户的状态信息之前，还包括：神经网络模型训练模块；

4.根据权利要求3的大数据健康管理系统，其特征在于，根据不同用户的在不同历史时刻的健康数据和身体状态数据，训练神经网络模型包括：

5.根据权利要求1的大数据健康管理系统，其特征在于，健康数据管理模块包括：

6.根据权利要求1的大数据健康管理系统，其特征在于，健康数据可视化模块可以为智能穿戴设备。

7.根据权利要求1的大数据健康管理系统，其特征在于，健康数据分析模块包括：服务器和计算机中的至少一种。

8.根据权利要求7的大数据健康管理系统，其特征在于，在健康数据分析模块包括服务器的情况下，服务器为基于tomcat建立的web服务器。

9.一种电子设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序；其特征在于，处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至8中任一项的大数据健康管理系统中相应模块所执行的步骤。

10.一种可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项的大数据健康管理系统中相应模块所执行的步骤。

技术总结
本申请提供一种基于大数据的健康管理系统，涉及大数据技术领域，其中，包括：健康数据采集模块，被配置为获取用户的健康数据，以及将健康数据发送至健康数据分析模块和健康数据可视化模块；健康数据分析模块，被配置为基于预先训练的神经网络模型，根据用户的健康数据，确定用户的身体状态信息，以及将用户的身体状态信息发送至健康数据管理模块和健康数据可视化模块；健康数据管理模块，被配置为在身体状态信息为亚健康状态的情况下，根据用户的健康数据，确定健康保护措施，以及将健康保护措施发送至可视化模块；这样可以通过预先训练的神经网络模型来预测用户的身体状态信息，从而采取对应的健康保护措施。

技术研发人员：刘洋,王海彬
受保护的技术使用者：江苏健中康华医疗科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15