用户健康情况的检测方法、装置、终端及可读存储介质

1.本技术属于医疗技术领域，尤其涉及一种用户健康情况的检测方法、装置、终端及可读存储介质。


背景技术：

2.在健康系统中，在完成健康检测项目的检测后，通常会输出检测结果来表征检测数据是否处于健康范围。
3.例如，采用输出颜色的方式表征检测数据是否处于健康范围。若用户的检测数据处于正常范围，则输出绿色，若用户的检测数据低于健康范围，则输出蓝色，若用户的检测数据比健康范围高，则输出红色。然而，这种输出用户的检测结果的方式，检测结果仅能表征用户的检测数据是否处于健康范围。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种用户健康情况的检测方法、装置、终端及计算机可读存储介质，可以解决传统方法中输出的检测结果仅能表征用户的检测数据是否处于健康范围的问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种用户健康情况的检测方法，包括：
6.获取目标用户的健康检测项目的检测数据；
7.确定所述目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及所述目标健康区间的目标区间属性；其中，所述目标健康区间为对所述健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标子区间；
8.将所述目标区间属性作为所述目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出所述检测结果。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种用户健康情况的检测装置，包括：
10.获取单元，用于获取目标用户的健康检测项目的检测数据；
11.确定单元，用于确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性，其中，目标健康区间为对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标子区间；
12.输出单元，用于将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出检测结果。
13.第三方面，本技术实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面的方法的步骤。
14.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的方法的步骤。
15.本技术实施例中，通过获取目标用户的健康检测项目的检测数据，然后确定目标
用户的健康检测项目的检测数据所对应的由健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性，并将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果而输出，实现了更形象地表征检测结果的同时，还对用户的健康检测项目的检测数据所在的范围进行更精细的定位，使用户获得更精确的检测结果，进而更加清楚地获知自己的健康状况。
附图说明
16.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1是本技术一实施例提供的一种用户健康情况的检测方法的流程示意图；
18.图2a是本技术一实施例提供的健康等级区间划分的流程示意图；
19.图2b是本技术一实施例提供的健康检测项目a的健康等级区间划分的示意图；
20.图3a是本技术一实施例提供的区间属性确定的流程示意图；
21.图3b是本技术一实施例提供的健康检测项目a的区间属性确定示意图；
22.图4是本技术一实施例提供的一种用户健康情况的检测方法的第二实现流程示意图；
23.图5是本技术一实施例提供的健康等级区间划分的第二实现的流程示意图；
24.图6是本技术实施例提供的一种用户健康情况的检测方法的第三实现流程示意图；
25.图7是本技术实施例提供的一种用户健康情况的检测方法的第四实现流程示意图；
26.图8是本技术实施例提供的一种用户健康情况的检测方法的第五实现流程示意图；
27.图9是本技术实施例提供的用户健康情况的检测装置的结构示意图；
28.图10是本技术实施例提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
29.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
30.应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
31.还应当理解，在此本技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本技术。如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
32.还应当进一步理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
33.如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0034]
近年来，随着人们对身体健康状况的关注的提高，一些健康检测系统也开始分布在许多需要的场景中。对于检测后获得的检测数据，为了更形象的表征检测数据是否处于健康范围，通常通过输出预先设定的特征形式(区间属性)作为输出的检测结果，代表检测数据是否处于健康范围。
[0035]
例如，采用输出颜色的方式表征检测数据是否处于健康范围。若用户的检测数据处于正常范围，则输出绿色，若用户的检测数据低于健康范围，则输出蓝色，若用户的检测数据比健康范围高，则输出红色。
[0036]
然而，这种输出用户的检测结果的方式仅能表征用户的检测数据是否处于健康范围，不能对用户的检测结果进行更精确的表征。
[0037]
基于上述问题，本技术实施例中提供一种健康情况的检测方法、装置及可读存储介质，可以实现对用户的健康检测项目的检测结果进行更精确的定位，使用户获得更精确的检测结果，进而更加清楚地获知自己的健康情况。
[0038]
为了说明本技术上述的技术方案，下面结合附图，并通过具体实施例来进行说明。
[0039]
示例性的，如图1示出了本技术实施例提供的一种用户健康情况的检测方法实现流程示意图。该健康情况的检测方法可以应用于健康检测系统，具体包括下述步骤101至步骤103。
[0040]
步骤101：获取目标用户的健康检测项目的检测数据；
[0041]
其中，上述健康检测系统可以是健康亭、穿戴式健康检测设备以及移动健康检测仪等可以实现对用户的健康数据进行检测的设备。
[0042]
本技术实施例中，上述检测数据包含对应于健康检测项目的检测结果值。
[0043]
步骤102：确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性；其中，目标健康区间为对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标子区间；
[0044]
本技术实施例中，上述确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性过程中，通过确定检测数据所在的子区间(目标健康区间)，进而确定该子区间的区间属性(目标区间属性)。
[0045]
需要说明的是，上述目标区间属性为目标健康区间的区间属性。
[0046]
本技术实施例中，健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的每个子区间都有对应的区间属性，区间属性用于对每个子区间进行表征，因此通常情况下各个子区间对应的区间属性不同。
[0047]
在本技术的一些实施方式中，区间属性的类型可以包括区间颜色、区间形状、区间图案等，本技术对此不做限制。
[0048]
上述健康等级区间为健康检测项目对检测结果值所在的范围进而划分的健康等
级的区间表示，例如，对于某个健康检测项目a，其健康等级区间可以依据检测结果值而分为3个范围：
[0049]
0～180，低于健康范围
[0050]
180～360，健康范围
[0051]
》360，高于健康范围
[0052]
根据检测数据，若检测结果值a在180～360之间，则检测结果为健康范围，若检测结果值a低于180，则检测结果为低于健康范围，若检测结果值a高于360，则检测结果为高于健康范围。
[0053]
本技术的一些实施方式中，上述健康检测项目的健康等级区间的确定可以通过对该健康检测项目的大量检测样本进行大数据分析。例如，对大量检测样本的检测数据进行统计分析，确定检测样本的检测数据的统计分布，进而确定该健康检测项目的健康等级区间。
[0054]
在一些实施方式中，健康等级区间的划分形式还可以为健康范围、警戒范围、危险范围等。上述仅仅是对健康等级区间的划分形式进行举例说明，并不表示对本技术包含范围的限制，可以理解的是，本技术可以针对不同的检测项目，采用不同的健康等级区间划分形式。
[0055]
在具体应用中，上述健康等级区间还可以根据年龄段的不同进行划分，以使健康等级区间的划分更适应对应的年龄段。
[0056]
本技术实施例中，上述对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间以及多个子区间所对应的区间属性可以预先进行设定，进而可以基于检测数据，并通过查找的方式获取健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间以及多个子区间所对应的区间属性，最后确定检测数据对应的目标健康区间以及目标区间属性。
[0057]
步骤103：将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出检测结果。
[0058]
本技术实施例中，将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果并输出该结果，以供用户查看。
[0059]
可选的，在输出检测结果时，可以将目标区间属性和对应的目标区间的表示范围一并输出，便于用户查看。
[0060]
可选的，在输出检测结果时，还可以将目标用户的检测结果值与目标区间属性一并输出。
[0061]
本技术实施例中，通过获取目标用户的健康检测项目的检测数据，然后确定目标用户的健康检测项目的检测数据所对应的由健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性，并将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果而输出，可以实现对用户的健康检测项目的检测结果进行更精确的定位与表示，使用户获得更精确的检测结果，进而更加清楚地获知自己的健康情况。
[0062]
如图2a中示出的，在本技术的实施例中，上述步骤102中的对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到多个子区间的过程中，可以通过下述步骤201至步骤203实
现。
[0063]
步骤201：获取健康检测项目对应的样本检测数据；
[0064]
上述健康检测项目对应的样本检测数据可以为一定时期内的所有该健康检测项目的样本检测数据。
[0065]
在一些实施方式中，该样本数据可以包括各个预设年龄段的用户的检测数据，以进一步确定对应于各个年龄段的健康等级区间的划分。
[0066]
步骤202：对样本检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的健康等级区间，其中，所述健康检测项目对应的健康等级区间包括一个或多个健康区间。
[0067]
对获取到的健康检测项目的大量样本检测数据进行大数据分析，确定健康检测项目的健康等级区间的划分方式，根据不同的情况，划分后的健康等级区间可以包含一个(仅有一个范围)或多个健康区间(含有多个范围，例如低于健康范围、健康范围和高于健康范围)。
[0068]
步骤203：基于预设划分间隔，对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分，得到各个健康区间分别对应的多个子区间。
[0069]
例如，如图2b中，上述健康检测项目a的再次划分方式如下:
[0070]
对于低于健康范围a01(0～180)：预设划分间隔为30，经过划分后，低于健康的范围内再次均等划分为6个低于健康范围子区间a010；
[0071]
对于健康范围a02(180～360)：预设划分间隔为45，则经过划分后，健康范围内再次均等划分为4个健康子区间a020；
[0072]
对于高于健康范围a03(》360)：进行多间隔划分，在(360～450)范围，预设划分间隔为30，在(450～600)范围，预设划分间隔为50，在(》600)范围，作为一个子区间，不再进行划分，则经过划分后，高于健康的范围内再次不均等地划分为7个高于健康范围子区间a030。
[0073]
需要说明的是，基于预设划分间隔，对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分的过程中，可以根据不同的检测项目的预先设定不同的划分间隔，划分间隔可以为一个(均等划分)或多个(不均等划分)，并且，对于每个健康区间，划分间隔也可以不同。
[0074]
需要说明的是，上述对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到多个子区间之后，得到的划分信息，可以存储在系统中，之后可以通过查找的方式获得对应的健康检测项目的划分信息。
[0075]
本技术实施例中，通过首先获取健康检测项目对应的样本检测数据，然后对样本检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的健康等级区间，最后基于预设划分间隔，对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分，得到各个健康区间分别对应的多个子区间，实现了对健康检测项目的健康区间的再一次细分，并且，采用的大数据分析方式获得的健康等级区间，提高了健康等级区间的划分的科学性与准确性。
[0076]
如图3a示出的，在本技术的实施例中，上述步骤202中得到健康检测项目对应的健康等级区间之后，可以通过步骤301至步骤302的方式确定区间属性。
[0077]
步骤301：确定健康检测项目对应的健康等级区间中各个健康区间的区间属性；
[0078]
其中，上述区间属性可以是区间颜色、区间形状、区间图案等，本技术对此不做限制。
[0079]
步骤302：基于各个健康区间的区间属性，确定相应健康区间对应的多个子区间中每个子区间的区间属性。
[0080]
在具体应用过程中，为了体现出划分后的子区间所对应的健康区间，基于对应的健康区间的区间属性，确定该健康区间划分后得到的每个子区间的区间属性。
[0081]
上述基于各个健康区间的区间属性，确定相应健康区间对应的多个子区间中每个子区间的区间属性，可以通过将对应的健康区间的区间属性的某个属性进行改变，从而获得对应的健康区间划分后的每个子区间的区间属性。
[0082]
例如，对于区间属性为颜色时，可以将先确定各个健康区间对应的颜色，作为各个健康区间的区间属性。然后基于健康区间对应的颜色，将该颜色的某个属性(如明度、饱和度、透明度)或者该混合颜色(如莫迪兰色系中的颜色)中的某个成分颜色的某个属性(如明度、饱和度、透明度)等进行改变，将获得的颜色作为对应子区间的区间属性。
[0083]
需要说明的是，本技术对区间属性的具体形式不进行限制，在上述基于各个健康区间的区间属性，确定相应健康区间对应的多个子区间中每个子区间的区间属性过程中，多个子区间基于健康区间的区间属性进行变化可以通过各种各样的方式实现，本技术对此不做限定。本技术仅限定在基于各个健康区间的区间属性，确定相应健康区间对应的多个子区间中每个子区间的区间属性过程中，既能够实现子区间的区间属性与对应的健康区间的区间属性有关联，又能实现通过同一个健康区间中的子区间的区间属性的变化反映出检测结果值所在子区间的变化。
[0084]
示例性的，如图3b中，对于健康检测项目a，当区间属性为颜色属性时，如下：
[0085]
将低于健康范围a01(0～180)的区间属性设置为蓝色；将健康范围a02(180～360)的区间属性设置为绿色；将高于健康范围a03(180～360)的区间属性设置为红色。
[0086]
对于低于健康范围a01(0～180)经过划分后得到的6个低于健康范围子区间a010，将将该6个低于健康范围子区间a010的区间属性相应设置为将蓝色的明度值从4逐渐升高所表示的颜色。例如，在rgb颜色空间中，可以将明度值相应设置为4，8，16，32，64，128，即设置相应的区间属性的颜色(r,g,b)为(0，0，4)，(0，0，8)，(0，0，16)，(0，0，32)，(0，0，64)，(0，0，128)；
[0087]
对于健康范围a02(180～360)经过划分后得到的4个健康范围子区间a020，将该4个健康范围子区间a020的区间属性相应设置为将绿色的明度值从16逐渐升高所表示的颜色。例如，在rgb颜色空间中，可以将明度值相应设置为16，32，64，128，即设置相应的区间属性的颜色(r,g,b)为(0，16，0)，(0，32，0)，(0，64，0)，(0，128，0)；
[0088]
对应高于健康范围a03(》180)经过划分后得到的7个高于健康范围子区间a030，将该7个高于健康范围子区间a030的属性相应设置为将红色的明度值从2逐渐升高所表示的颜色。例如，在rgb颜色空间中，可以将明度值相应设置为2，4，8，16，32，64，128即设置相应的区间属性的颜色(r,g,b)为(2，0，0)，(4，0，0)，(8，0，0)，(16，0，0)，(32，0，0)，(64，0，0)，(128，0，0)。
[0089]
本技术实施例中，通过首先确定健康检测项目对应的健康等级区间中各个健康区间的区间属性，然后基于各个健康区间的区间属性，确定相应健康区间划分后得到多个子区间中的每个子区间的区间属性，确保子区间的区间属性与相应的健康区间的区间属性之间存在联系，使得目标区间属性不仅可以表征目标用户的检测数据所在的健康等级区间，
还可以表明检测数据所在的健康等级区间的目标子区间，实现了对目标用户的健康检测项目的检测数据的更精确的定位与表达，也便于后续基于该检测结果对用户的健康情况进行进一步的分析。
[0090]
可选的，本技术实施例中，上述步骤302中确定相应健康区间对应的多个子区间中每个子区间的区间属性的过程中，可以首先确定子区间中的标准子区间及区间属性，然后再确定其余子区间的区间属性。如图4所示，为本技术提供的另一种用户健康情况的检测方法的流程示意图，具体包括如下步骤401至步骤403。
[0091]
步骤401：获取目标用户的健康检测项目的检测数据
[0092]
步骤402：确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性；
[0093]
其中，步骤401至步骤402与上述步骤101至步骤102相同，这里不再赘述。
[0094]
可选的，在执行步骤402之前，执行步骤4021至步骤4027，以确定健康检测项目的健康等级区间及健康等级区间经过划分后得到的子区间和子区间对应的区间属性。
[0095]
步骤4021：获取健康检测项目对应的样本检测数据；
[0096]
步骤4022：对样本检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的健康等级区间，其中，健康检测项目对应的健康等级区间包括一个或多个健康区间；
[0097]
步骤4023：基于预设划分间隔，对所述健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分，得到各个健康区间分别对应的多个子区间；
[0098]
其中，步骤4021至步骤4023与上述步骤201至步骤203相同，这里不再赘述。
[0099]
步骤4024：确定健康检测项目对应的健康等级区间中各个健康区间的区间属性
[0100]
其中，步骤4024与上述步骤301相同，这里不再赘述。
[0101]
步骤4025：在相应健康区间对应的多个子区间中确定标准子区间
[0102]
本技术的一些实施方式中，可以通过大数据分析的方式确定健康区间的标准子区间；还可以通过统计的方式来确定健康区间中的标准子区间，本技术对此不进行限定。
[0103]
步骤4026：基于相应健康区间的区间属性，确定标准子区间的区间属性
[0104]
本技术的一些实施方式中，可以基于相应健康区间的区间属性，在不脱离该区间属性的情况下，通过确定该相应健康区间属性的某个属性值，作为标准子区间的区间属性。
[0105]
例如，对于健康检测项目a，该检测项目的健康范围(180～360)的区间属性已设置为绿色；假设经过大数据分析后，在该健康范围(180～360)选出标准子区间(225～270)，并将该标准子区间的颜色设置为rgb模式下明度值为128的绿色，即确定该标准子区间的区间属性为rgb模式下(0，128，0)所表示的颜色。
[0106]
又例如，对于健康检测项目a，该检测项目的健康范围(180～360)的区间属性已设置为绿色的圆；假设经过大数据分析后，在该健康范围(180～360)选出标准子区间(225～270)，并将该标准子区间的区间属性设置为填充颜色为绿色，半径为3cm的圆。
[0107]
步骤4027：在相应健康区间中，基于其余子区间与标准子区间的关系确定其余子区间的区间属性
[0108]
由于标准子区间的区间属性已经确立，其余子区间可以依据与标准子区间的关系来进而确定其余子区间的区间属性。
[0109]
其中，上述关系可以为区间所表示的范围之间的先后顺序关系，即区间位置的前
后关系。
[0110]
需要说明的是，上述其余子区间为标准子区间所在的健康区间的所有子区间中，除标准子区间以外的所有子区间。
[0111]
例如，在健康范围(180～360)对应的四个子区间(180～225)，(225～270)，(270～315)，(315～360)中，标准子区间为(225～270)，其区间属性已设为rgb模式下(0，128，0)所表示的颜色，则其余子区间(180～225)，(270～315)，(315～360)的区间属性的确定可以基于其余子区间与标准子区间的关系，采用幂次递增/递减的方式进行确定：
[0112]
子区间(180～225)为标准子区间(225～270)的前一个子区间，将其区间属性设为rgb模式下(0，255，0)所表示的颜色；
[0113]
子区间(270～315)为标准子区间(225～270)后的第一个子区间，将其区间属性设为rgb模式下(0，64，0)所表示的颜色；
[0114]
子区间(315～360)为标准子区间(225～270)后的第二个子区间，将其区间属性设为rgb模式下(0，32，0)所表示的颜色。
[0115]
又例如，在健康范围(180～360)对应的四个子区间(180～225)，(225～270)，(270～315)，(315～360)中，标准子区间为(225～270)，其区间属性已设为填充颜色为绿色，半径为3cm的圆，则其余子区间(180～225)，(270～315)，(315～360)的区间属性的确定可以基于其余子区间与标准子区间的关系，采用半径大小递增/递减的方式进行确定：
[0116]
子区间(180～225)为标准子区间(225～270)的前一个子区间，将其区间属性设为填充颜色为绿色，半径为2cm的圆；
[0117]
子区间(270～315)为标准子区间(225～270)后的第一个子区间，将其区间属性设为填充颜色为绿色，半径为4cm的圆；
[0118]
子区间(315～360)为标准子区间(225～270)后的第二个子区间，将其区间属性设为填充颜色为绿色，半径为5cm的圆。
[0119]
需要说明的是，上述仅仅是对确定子区间的区间属性方式进行举例说明，并不表示为对本技术保护范围的限制。可以理解的是，本技术可以针对不同的健康区间的区间属性，基于区间属性的某个属性确定标准子区间的属性，进而采用不同的方式基于其余子区间与标准子区间的关系确定其余子区间的属性关系。
[0120]
需要说明的是，步骤4021至步骤4027为健康检测项目的健康等级区间的确定和将健康等级区间进行再次划分成子区间并且设置相应的子区间属性的过程，本技术实施例为了详细说明，包含了上述过程。然而，上述过程一次执行后便确定，在确定了之后，则可以将其存储在系统中，之后可以通过查找的方式，获得上述健康等级区间的划分情况以及各个子区间的区间属性，进而确定目标用户的检测结果。
[0121]
步骤403：将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出检测结果
[0122]
其中，步骤403与步骤103相同，这里不再赘述。
[0123]
本技术实施例中，通过获取目标用户的健康检测项目的检测数据，然后确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，最后将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出所述检测结果，实现了更形象地表征检测结果的同时，还对用户的健康检测项目的检测数据所在的范围进行更精细的定位，使用户获得更精确的
检测结果，进而更加清楚地获知自己的健康状况；在对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标子区间的过程中，采用了大数据分析方式获得的健康等级区间，提高了健康等级区间的划分的科学性与准确性；在确定各个子区间的区间属性的过程中，通过确定健康区间的目标子区间以及目标子区间对应的区间属性，然后基于其余子区间与目标子区间的关系确定其余子区间的区间属性，实现了将其余子区间的区间属性表示为与目标子区间的区间属性的联系，实现了在输出的检测结果中，目标用户的检测数据所在的目标区间属性与标准子区间的属性的关系更加清晰，使得目标用户更加了解自己的身体状态与目标之间的偏差。
[0124]
在具体应用中，由于人体的身体状态会随着年龄而发生变化，因此对于同一个健康检测项目，通常有适应于不同年龄段的健康等级区间的划分方式。例如，如图5中示出的，上述步骤102中对所述健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到多个子区间过程中，还可以采用下述步骤501至步骤503实现。
[0125]
步骤501：获取健康检测项目对应的样本检测数据，样本检测数据包括各个预设年龄段的用户的检测数据；
[0126]
其中，上述预设年龄段的划分方式可以根据具体的健康检测项目而确定，例如，可以将一个年代设为一个年龄段。
[0127]
可选的，预设年龄段还可以与健康检测项目对应的有效年龄有关，即该健康检测项目所面向的有意义的目标群体的年龄。
[0128]
步骤502：分别对各个预设年龄段的用户的检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间；
[0129]
步骤503：基于预设划分间隔，对健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间进行再次划分，得到各个健康区间分别对应的多个子区间。
[0130]
需要说明的是，上述基于预设划分间隔，对健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间进行再次划分，得到各个健康区间分别对应的多个子区间，可以指，基于预设划分间隔，对健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间分别进行再次划分，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的各个健康区间的多个子区间。
[0131]
需要说明的是，本技术的一些实施方式中，上述步骤对健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间分别进行再次划分，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的各个健康等级区间的多个子区间以后，对于每个预设年龄段，可以根据步骤301至步骤302，或，步骤4024至步骤4027确定相应健康区间对应的多个子区间中每个子区间的区间属性，本技术对此不进行限定。
[0132]
相应的，步骤102中，在确定所述目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间过程中，可以指，基于健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间，以及目标用户对应的年龄段，确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间。
[0133]
本技术实施例中，通过获取健康检测项目对应的样本检测数据，样本检测数据包括各个预设年龄段的用户的检测数据，然后分别对各个预设年龄段的用户的检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间，最后基于
预设划分间隔，对健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间分别进行再次划分，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的各个健康等级区间的多个子区间，实现了通过大数据分析的方法获得不同年龄段的健康等级区间的划分，进而获得健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的各个健康等级区间的多个子区间，避免了对不同年龄段采用了相同健康等级区间的划分方式，进一步提高了健康等级区间划分的科学性与准确性，为用户提供更具有参考意义的检测结果。
[0134]
可选的，本技术的实施例中，在目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出所述检测结果之后，还可以获取目标用户的健康检测项目的前期的检测结果，进而确定目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势。如图6所示，为本技术实施例所提供的另一种用户健康情况的检测方法的流程示意图，该方法具体包括步骤601至步骤605。
[0135]
步骤601：获取目标用户的健康检测项目的检测数据；
[0136]
步骤602：确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性；其中，目标健康区间为对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标子区间；
[0137]
步骤603：将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出所述检测结果；
[0138]
其中，步骤601至步骤603与上述步骤101至步骤103相同，这里不再赘述。
[0139]
步骤604：获取预设时间段内目标用户的健康检测项目的所有检测结果；
[0140]
其中，上述预设时间段可以根据实际情况进行设定。
[0141]
例如，预设时间段可以设定对应健康检测项目的检测数据的有效参考时间。
[0142]
步骤605：基于预设时间段内目标用户的健康检测项目的所有检测结果，确定目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势。
[0143]
其中，上述检测结果变化趋势可以是区间属性的变化。在一些实施方式中，还可以辅助实际检测结果值的变化。
[0144]
可选的，还可以输出上述目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势，以供目标用户查看。
[0145]
本技术实施例中，通过获取目标用户的健康检测项目的检测数据，然后确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性，并将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果而输出，最后获取预设时间段内目标用户的健康检测项目的所有检测结果，从而确定目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势，实现了将用户预设时间段内相同检测项目的检测结果的变化对比，有利于用户了解检测结果的变化趋势。
[0146]
可选的，如图7所示，在确定目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势之后，还可以包含步骤706：基于目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势，输出与检测结果变化趋势对应的健康建议。
[0147]
例如，对于健康检测项目a，如果目标用户的检测结果变化趋势为目标用户的检测数据从健康等级区间的健康范围(180～360)的子区间(225～270)变化到健康等级区间的健康范围(180～360)的子区间(315～365)，则可以提示目标用户在该健康检测项目a中，虽
然目标用户的检测数据仍然处于健康范围，但存在检测结果值逐渐升高的趋势，建议目标用户可以在该方面多加注意。
[0148]
可选的，在一些实施方式中，还可以结合目标用户当前的诊断状态，对目标用户给出更符合用户当前身体健康状态的指导。
[0149]
本技术实施例中，通过在对确定目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势之后，基于目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势，输出与检测结果变化趋势对应的健康建议，实现了对目标用户的身体健康的细小变化的提醒与健康指导，实现了更加精细化的健康情况的检测，为目标用户提供更加细致的健康情况的检测体验。
[0150]
还需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，在本技术的一些实施方式中，某些步骤可以采用其它顺序进行。
[0151]
例如，如图8示出的，在实际应用场景中，上述用户健康情况的检测方法可以基于下述步骤801至步骤812实现。
[0152]
步骤801：获取目标用户的健康检测项目的检测数据；
[0153]
步骤802：获取健康检测项目对应的样本检测数据，样本检测数据包括各个预设年龄段的用户的检测数据；
[0154]
步骤803：分别对各个预设年龄段的用户的检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间；
[0155]
步骤804：基于预设划分间隔，对健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间分别进行再次划分，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的各个健康区间的多个子区间；
[0156]
步骤805：确定健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间中各个健康区间的区间属性；
[0157]
步骤806：对于每个预设年龄段，在相应健康区间对应的多个子区间中确定标准子区间；
[0158]
步骤807：对于每个预设年龄段，基于相应健康区间的区间属性，确定标准子区间的区间属性；
[0159]
步骤808：对于每个预设年龄段，在相应健康区间中，基于其余子区间与标准子区间的关系确定其余子区间的区间属性；
[0160]
步骤809：基于健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间，以及目标用户对应的年龄段，确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性；
[0161]
步骤810：将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出检测结果；
[0162]
步骤811：获取预设时间段内目标用户的健康检测项目的所有检测结果，并基于预设时间段内目标用户的健康检测项目的所有检测结果，确定目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势；
[0163]
步骤812：基于目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势，输出与检测结果变化趋势对应的健康建议。
[0164]
需要说明的是，步骤802至步骤808为健康检测项目对应的各个预设年龄段的健康等级区间的确定和将各个预设年龄段的健康等级区间进行再次划分成子区间并且设置相应的子区间属性的过程，本技术实施例为了详细说明，包含了上述过程，即步骤802至步骤808。然而，上述过程一旦执行后便确定，在确定了之后，则可以将其存储在系统中，之后可以通过查找的方式，获得上述各个预设年龄段的健康等级区间的划分情况以及获得的各个子区间的区间属性，进而确定目标用户的检测结果。
[0165]
本技术实施例中，将目标用户的检测数据用区间属性进行表征，使得用户的检测结果更加形象；上述区间属性为对健康等级区间中的各个健康区间进行再一次划分后得到的子区间所对应的，提高了目标用户的检测数据表征的精确性，并且区间属性之间存在联系，有利于用户根据检测结果而获知检测数据的变化以及与标准之间的偏移；上述健康等级区间通过对健康检测项目的样本数据采用大数据分析的方式而获得，提高了健康等级区间划分的科学性和准确性；采用对各个预设年龄段的用户的检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间，考虑到了年龄对用户的检测数据的影响，使得健康等级区间的划分根据年龄而不同，进一步提高了科学性；在得到目标用户的检测结果之后，获取预设时间段内目标用户的相同健康检测项目的检测结果，并且确定检测结果的变化趋势，最后基于变化趋势给出符合变化趋势的健康建议，实现了精细化的健康检测，及时提醒用户身体健康状态的变化，为用户提供了更有趣的、科学、精细的健康情况的检测体验。
[0166]
图9示出了本技术实施例提供的一种用户健康情况的检测装置900的结构示意图，包括获取单元901、确定单元902和输出单元903。
[0167]
获取单元901，用于获取目标用户的健康检测项目的检测数据；
[0168]
确定单元902，用于确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性；其中，目标健康区间为对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标子区间；
[0169]
输出单元903，用于将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出检测结果。
[0170]
本技术的一些实施方式中，上述确定单元902还可以具体用于，获取健康检测项目对应的样本检测数据；对样本检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的健康等级区间，其中，健康检测项目对应的健康等级区间包括一个或多个健康区间；基于预设划分间隔，对所述健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分，得到各个健康区间分别对应的多个子区间。
[0171]
本技术的一些实施方式中，上述确定单元902还可以具体用于，获取健康检测项目对应的样本检测数据，样本检测数据包括各个预设年龄段的用户的检测数据；分别对各个预设年龄段的用户的检测数据进行大数据分析，得到健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间；基于健康检测项目对应的各个预设年龄段的用户的健康等级区间，以及目标用户对应的年龄段，确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间。
[0172]
本技术的一些实施方式中，上述确定单元902还可以具体用于，确定健康检测项目对应的健康等级区间中各个健康区间的区间属性；基于各个健康区间的区间属性，确定相
应健康区间对应的多个子区间中每个子区间的区间属性。
[0173]
本技术的一些实施方式中，上述确定单元902还可以具体用于，在相应健康区间对应的多个子区间中确定标准子区间；基于相应健康区间的区间属性，确定标准子区间的区间属性；在相应健康区间中，基于其余子区间与标准子区间的关系确定其余子区间的区间属性。
[0174]
本技术的一些实施方式中，上述确定单元902还可以具体用于，获取预设时间段内目标用户的健康检测项目的所有检测结果；基于所述预设时间段内目标用户的健康检测项目的所有检测结果，确定目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势。
[0175]
本技术的一些实施方式中，上述输出单元903还可以具体用于，基于目标用户的健康检测项目的检测结果变化趋势，输出与检测结果变化趋势对应的健康建议。
[0176]
需要说明的是，为描述的方便和简洁，上述描述的用户健康情况的检测装置900的具体工作过程，可以参考上述图1至图8中描述的方法的对应过程，在此不再赘述。
[0177]
如图10所示，本技术提供一种用于实现上述用户健康情况的检测方法的终端10，该终端可以为智能手机、平板电脑、个人电脑(pc)、学习机等终端，所述终端10包括：处理器100、存储器101、以及存储在所述存储器101中并可在所述处理器100上运行的计算机程序102，例如用户健康情况的检测程序。所述处理器100执行所述计算机程序102时实现上述用户健康情况的检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至103。或者，所述处理器100执行所述计算机程序102时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如，图9所示的获取单元901、确定单元902和输出单元903的功能。
[0178]
所述计算机程序102可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器101中，并由所述处理器100执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序102在所述终端10中的执行过程。例如，所述计算机程序102可以被分割成获取单元、确定单元和输出单元(虚拟装置中的单元)，各单元具体功能如下：
[0179]
获取单元，用于获取目标用户的健康检测项目的检测数据；
[0180]
确定单元，用于确定目标用户的健康检测项目的检测数据对应的目标健康区间，以及目标健康区间的目标区间属性；其中，目标健康区间为对健康检测项目对应的健康等级区间进行再次划分得到的多个子区间中的目标子区间；
[0181]
输出单元，用于将目标区间属性作为目标用户的健康检测项目的检测结果，并输出检测结果。
[0182]
所述用户健康情况的检测装置可包括，但不仅限于，处理器100、存储器101。本领域技术人员可以理解，图10仅仅是终端10的示例，并不构成对终端10的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述用户健康情况的检测装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0183]
应当理解，在本技术实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处
理器也可以是任何常规的处理器等。
[0184]
所述存储器101可以是所述终端10的内部存储单元，例如用户健康情况的检测装置的硬盘或内存。所述存储器101也可以是所述终端10的外部存储设备，例如所述终端10上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器101还可以既包括所述终端10的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器101用于存储所述计算机程序以及所述终端10所需的其他程序和数据。所述存储器101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0185]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
[0186]
实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0187]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0188]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0189]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0190]
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0191]
上述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代
码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0192]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。