[發明專利]一種大數據健康預測系統在審
| 申請號: | 201710799151.1 | 申請日: | 2017-09-07 |
| 公開(公告)號: | CN107506602A | 公開(公告)日: | 2017-12-22 |
| 發明(設計)人: | 白云飛 | 申請(專利權)人: | 北京海融興通信息安全技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 北京衛平智業專利代理事務所(普通合伙)11392 | 代理人: | 謝建玲,郝亮 |
| 地址: | 100091 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 數據 健康 預測 系統 | ||
技術領域
本發明涉及大數據技術領域,具體說是一種大數據健康預測系統。
背景技術
隨著我國經濟的不斷發展,空氣污染的逐漸加劇,使人們的生活環境問題越來越多,人群中亞健康的比例在逐年增加,約有7億人口處于亞健康狀態,企業白領、機關公務員由于其工作性質,是亞健康的主要人群之一,企業干部的身體狀況也不容樂觀。因而開展健康風險評估預警技術方面的研究,實現對人群健康狀況的早期預警、早期干預十分必要。
大數據的來臨,數據逐漸被認為大有用處,大量數據通過清洗,分類出有用數據,通過分析有用數據對目標進行預判。目前,市場上涌現了一批基于大數據獲取人們日常生活狀態的一些設備,比如,小米手環,其主要功能包括查看運動量,監測睡眠質量,智能鬧鐘喚醒等。可以通過手機應用實時查看運動量,監測走路和跑步的效果,還可以通過云端識別更多的運動項目。Apple Watch能夠記錄心跳,配合iPhone的GPS記錄位置,測量熱量消耗、鍛煉時間和距離等,并能夠自動分析各方面的數據:社交網絡、運動、營養、睡眠等等。
但以上技術只能采集用戶的健康數據,或者針對采集的數據對個人目前狀態進行評估,而不能對未來的健康狀態進行評估預測。還有現有技術只能針對個人信息進行采集,無法對外部環境進行采集,這樣無法對個人健康進行綜合評判,無法給出結合環境的預測。
另一方面,由于缺乏大規模的數據處理能力、多維度的數據分析能力,即便收集的數據里蘊含大量有用信息,甚至包括可以直接用于診斷病癥的數據,也會被海量數據淹沒。
發明內容
針對現有技術中存在的缺陷,本發明的目的在于提供一種大數據健康預測系統。根據建立的疾病風險預測模型對用戶的健康狀態進行預測及疾病風險評估,并給出用戶健康狀況的指導意見,用戶可以根據上述用戶健康狀況的指導意見對自己的健康問題進行預防,保障了用戶的健康,實用性較好,且準確性高。
為達到以上目的,本發明采取的技術方案是:
一種大數據健康預測系統,包括數據信息采集模塊、大數據分析平臺和智能終端;
所述數據信息采集模塊用于采集用戶健康特征數據信息;
所述大數據分析平臺用于對采集到的用戶健康特征數據信息進行分析預處理,得到原始的疾病預測結果,然后根據建立的疾病風險預測模型對原始的疾病預測結果進行優化,得到最終的疾病預測結果,并給出用戶健康狀況的指導意見;
所述智能終端用于接收大數據分析平臺得到的最終的疾病預測結果和用戶健康狀況的指導意見,并且用戶可以通過智能終端實時將健康特征數據信息上傳到大數據分析平臺;
所述大數據分析平臺包括注冊模塊、接收模塊、分析模塊和響應模塊;所述注冊模塊用于獲取用戶的注冊信息并驗證用戶身份;所述接收模塊用于接收所述數據信息采集模塊采集的用戶健康特征數據信息;所述分析模塊用于對用戶健康特征數據信息進行分析預處理,并根據建立的疾病風險預測模型對原始的疾病預測結果進行優化,得到最終的疾病預測結果,并給出用戶健康狀況的指導意見,并將最終的疾病預測結果和用戶健康狀況的指導意見發送至智能終端;所述響應模塊用于響應智能終端發送的響應請求,再次發送與用戶注冊信息相匹配且請求時間最接近的最終的疾病預測結果和和用戶健康狀況的指導意見。
在上述方案的基礎上,所述用戶健康特征數據信息包括:個體體征數據、家族疾病史數據和生活因素數據。
在上述方案的基礎上,所述個體體征數據包括:年齡、呼吸、體溫、脈搏和血壓信息;所述家族疾病史數據包括:慢性支氣管炎病史、肺癌家族史、肺炎史和肺結核史等疾病數據;所述生活因素數據包括:當地環境指標數據、工作環境數據和服用藥物數據。
在上述方案的基礎上,所述分析模塊包括數據庫存儲模塊、數據預處理模塊和疾病分析優化模塊。
在上述方案的基礎上,所述數據庫存儲模塊中存儲的數據包括電子病例數據、醫學檢驗數據和影像醫學數據等各種類型的數據。
在上述方案的基礎上,所述數據預處理模塊包括數據篩選模塊、數據轉換模塊和數據預分析模塊;所述數據篩選模塊用于對采集到的用戶健康特征數據信息進行篩選,所述數據轉換模塊用于對篩選后的用戶健康特征數據信息進行轉換處理,所述數據預分析模塊用于對轉換處理后的數據信息進行預處理分析,得到原始的疾病預測結果。
在上述方案的基礎上,所述數據轉換模塊包括數據信號放大模塊和數據信號濾波處理模塊,經數據信號放大模塊進行信號放大處理和數據信號濾波處理模塊進行濾波過濾后的數據信息輸入到數據預分析模塊。
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G06F 電數字數據處理
G06F19-00 專門適用于特定應用的數字計算或數據處理的設備或方法
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G06F19-12 ..用于系統生物學的建模或仿真,例如:概率模型或動態模型,遺傳基因管理網絡,蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用
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