基于多元医疗消费数据的健康动态预测方法和设备的制作方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于多元医疗消费数据的健康动态预测方法和设备。本发明分析用户医疗消费的数据，采集其医疗消费的类别、金额、频率等历史数据信息，根据体检信息作为元数据建立用户健康评估模型，同时考虑用户的生活习惯、饮食标准等动态因素，通过多元健康数据预测模型，分析预测用户的健康情况，从而实现健康动态预测。采用本发明能够提高人们对自身健康的认知度，减少疾病出现的概率，符合国家治病的社会取向，提高健康诊断结果的准确性及可靠性。
【专利说明】基于多元医疗消费数据的健康动态预测方法和设备
【技术领域】
[0001] 本发明涉及云服务的数据分析技术，尤其涉及个人健康领域的数据分析计算。
【背景技术】
[0002] 当前，我国每年的门急诊量达60亿人次，相当于每人平均看五次病。随着社会经 济的发展，人们对健康越来越关注，随着社会老龄化的加剧和个人健康评估预测覆盖面的 扩大，越来越多的人希望得到更为准确的医疗健康服务，人们对医院、药店、中医诊所、体检 中心等健康医疗服务的需求较大。对于个人的医疗记录，各医院、药店、中医诊所、体检中心 等健康医疗服务提供者并不共享医疗数据。同时，由于医患关系越来越显紧张，如何解决这 个问题逐渐升级为社会的焦点。
[0003] 本发明致力于通过技术手段改善健康医疗服务现状，减少人们对医院的依赖感， 从而改善医患关系；该方法通过采集人们日常生活中的医疗消费历史数据，根据所采集的 医疗消费历史数据进行科学有效地分析，动态地计算和评估个人的身体健康状态，提高了 人们对自己身体状况的认知度，降低了疾病的发病率，进而减轻了医院的诊断和体检压力， 以达到改善和缓解医患关系的目的。
【发明内容】
[0004] 为解决上述问题，本发明提供了一种基于多元医疗消费数据的健康动态预测方 法。本发明直接将用户的各类医疗消费历史记录，从医院、药店、中医诊所、体检中心等采集 到云服务器端，然后通过多元医疗分析算法建立用户的健康评估模型，自动分析用户的身 体健康状况，评估未来阶段可能出现的问题和疾病状况。通过本发明，用户可以根据以往的 体检情况和自身消费药品的情况，有效的分析和预测自身的身体健康状况，减低了医院检 查的压力，而且极大地提高了人们对自身健康情况的了解程度，颠覆了传统的医疗体检概 念。
[0005] 在一方面，上述方法包括：根据用户市民卡的数据记录，分析用户医疗消费的数 据，采集其医疗消费包括类别、金额、频率等历史数据信息；建立三个衡量用户健康的数据 指标：（1)根据体检信息作为元数据建立用户健康评估模型HM ; (2)用户药物的摄取历史信 息，形成多元化医疗消费数据D ; (3)根据用户生活习惯和饮食标准等动态因素，形成健康 影响阈值参数PHM ;
[0006] 在另一方面中，本发明包括实现健康动态预测的设备，包括：采集模块，根据用户 医疗消费的数据记录，采集其医疗消费包括类别、金额、频率等历史数据信息；数据指标建 立模块，建立三个衡量用户健康的数据指标：（1)通过用户日常生活消费信息，形成多元化 医疗消费数据D ; (2)根据多元化医疗消费数据D中的体检信息，作为元数据建立用户健康 评估模型HM ; (3)根据用户生活习惯和饮食标准等动态因素，形成健康影响阈值参数Ρω ;分 析预测模块，通过多元健康数据预测模型，分析预测用户的健康情况。
[0007] 在一实施例中，本发明的上述方法具体包括：
[0008] (1)通过用户日常生活的消费信息数据库，采集用户的多元化医疗消费数据 D(typei, itenii, valuer timei)，其包括药品消费、体检和中医诊断，其中typei为消费类型， 包括药品消费Y、体检T和中医诊断C三种情况；itenii为该消费影响的脏腑集合；valu ei为 影响脏腑的具体数值；timei为该消费的时间，下标i标识第i种消费数据项；
[0009] (2)根据上述步骤（1)中的多元化医疗消费数据D抽取体检数据E，建立该用户的 健康评估模型HM，分别从心Ht、肝Lr、脾Sn、肺Lg、肾R1这五个方面评价用户的脏腑健康程 度；
[0010] ⑶根据生活饮食阈值评估函数flife，计算健康影响阈值参数PHM;其中Ph"= {PHt、 Pu·、Psn、Pu；、PRil，表示生活饮食对脏腑的影响评估指数；
[0011] (4)根据多元化医疗消费数据预测模型，分析预测用户的健康情况；
[0012]
【权利要求】
1. 一种基于多元医疗消费数据的健康动态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 根据用户日常生活消费的数据记录，采集用户的多元化医疗消费数据 D(typei, itenii, valuer timei)，其中type为消费类型，item为该消费影响的脏腑集合， value为影响脏腑的具体数值，time为该消费的时间，下标i标识第i种消费数据项； 根据上述步骤中的多元化医疗消费数据D抽取体检数据E，建立该用户的健康评估模 型HM，分别从心Ht、肝Lr、脾Sn、肺Lg、肾R1这五个方面评价用户的脏腑健康程度； 根据生活饮食阈值评估函数flife，计算健康影响阈值参数P? ; 根据多元化医疗消费数据预测模型，分析预测用户的健康情况。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据健康指标不同，建立健康评估模型ΗΜ分 为定性指标和定量指标两种处理方法。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，健康评估模型ΗΜ的具体计算步骤包括如 下： 初始化用户的肢体和脏器的健康阈值Η〈1 Vi>，其中& e {Ht，Lr，Sn，Lg，R1}，分别表 示心、肝、脾、肺、肾，Vi为脏腑的健康评估值，根据健康指标不同，其分为定性指标和定量指 标两种； 根据体检数据分析修正健康阈值。
4. 如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，取一定周期的HM数据作为参考样 本，绘制脏腑健康变化图。
5. 如权利要求4所述的方法，绘制脏腑健康变化图的步骤包括： 在体检数据中存在某种脏腑疾病，则该脏腑为负值； 分析计算各项目数据的连续折线图，计算其斜率变化值： 若其衰减率在周期内始终为正数，反映其脏器处于康复状态；若衰减率在周期内出现 波动状态，则计算其平均衰减系数，正值则说明其脏器属于正常发展，负值这说明其生活饮 食存在问题，需要纠正； 通过平均衰减率预测若干周期后的脏腑发展情况。
6. -种基于多元医疗消费数据的健康动态预测设备，其特征在于包括： 采集模块，根据用户医疗消费的数据记录，采集其医疗消费包括类别、金额、频率等历 史数据信息； 数据指标建立模块，建立三个衡量用户健康的数据指标：（1)通过用户日常生活消费 信息，形成多元化医疗消费数据D(typei, itenii, valuer timei)，其中type为消费类型，item 为该消费影响的脏腑集合，value为影响脏腑的具体数值，time为该消费的时间，下标i标 识第i种消费数据项；(2)根据多元化医疗消费数据D中的体检信息，作为元数据建立用户 健康评估模型HM，分别从心Ht、肝Lr、脾Sn、肺Lg、肾R1这五个方面评价用户的脏腑健康程 度；（3)根据生活饮食阈值评估函数f life，计算健康影响阈值参数PHM ; 分析预测模块，根据多元化医疗消费数据预测模型，分析预测用户的健康情况。
7. 如权利要求6所述的设备，其特征在于，健康评估模型HM的具体计算包括： 初始化用户的肢体和脏器的健康阈值tKki, vp，其中h e {Ht, Lr, Sn, Lg, Rl}，Vi为脏 腑的健康评估值，根据健康指标不同，其分为定性指标和定量指标两种； 根据体检数据分析修正健康阈值。
8.如权利要求6或7所述的设备，其特征在于，取一定周期的HM数据作为参考样本，绘 制脏腑健康变化图，包括： 在体检数据中存在某种脏腑疾病，则该脏腑为负值； 分析计算各项目数据的连续折线图，计算其斜率变化值： 若其衰减率在周期内始终为正数，反映其脏器处于康复状态；若衰减率在周期内出现 波动状态，则计算其平均衰减系数，正值则说明其脏器属于正常发展，负值这说明其生活饮 食存在问题，需要纠正； 通过平均衰减率预测若干周期后的脏腑发展情况。
【文档编号】G06F19/00GK104063579SQ201410209528
【公开日】2014年9月24日 申请日期:2014年5月16日 优先权日:2014年5月16日
【发明者】刘沛昊, 周涛, 王磊, 李阳 申请人:上海亿保健康管理有限公司