居家护理信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

[0001]
本申请涉及居家护理技术领域，特别是涉及一种居家护理信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

[0002]
居家护理是指以家庭为核心，为居住在家的有需求的人员(被服务人员)提供以解决日常生活困难为主要内容的护理服务。居家护理的服务内容包括生活照料、医疗服务以及精神关爱服务等，主要形式为由经过专业培训的服务人员上门为被服务人员开展照料服务。
[0003]
然而在居家护理服务过程中，服务人员在对被服务人员的生理项目进行测量得到测量值后，并不能及时根据该测量值对被服务人员的健康状况进行分析，进而给出相应的建议，从而降低了居家护理服务的服务质量。


技术实现要素：

[0004]
基于此，有必要针对居家护理服务的服务质量低的技术问题，提供一种居家护理信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]
一种居家护理信息推送方法，应用于居家护理服务器，所述方法包括：
[0006]
获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据，所述生理监测数据为所述居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的；
[0007]
获取所述被服务人员的基础信息；
[0008]
根据所述生理监测数据和所述基础信息确定所述被服务人员的健康状况；
[0009]
根据所述被服务人员的健康状况生成居家护理信息；
[0010]
将所述居家护理信息推送至所述居家护理终端。
[0011]
在一个实施例中，所述根据所述被服务人员的健康状况生成居家护理信息，包括：
[0012]
所述健康状况为正常状况，所述居家护理信息包括健康养生信息。
[0013]
在一个实施例中，所述根据所述生理监测数据和所述基础信息确定所述被服务人员的健康状况；根据所述被服务人员的健康状况生成居家护理信息，包括：
[0014]
根据所述生理监测数据和所述基础信息并结合复发风险预测模型获取复发风险预测结果，所述复发风险预测结果包括复发风险预测值；
[0015]
所述复发风险预测值高于第一风险阈值则判定所述被服务人员的健康状况为复发异常状况；
[0016]
根据所述复发风险预测结果和所述复发异常状况生成居家护理信息，所述居家护理信息包括复发预警信息。
[0017]
在一个实施例中，所述根据所述生理监测数据和所述基础信息确定所述被服务人员的健康状况；根据所述被服务人员的健康状况生成居家护理信息，包括：
[0018]
获取所述被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息；
[0019]
根据所述生理监测数据、所述基础信息、所述历史生理监测数据和所述历史饮食信息并结合患病风险预测模型获取患病风险预测结果，所述患病风险预测结果包括患病风险值；
[0020]
所述患病风险值高于第二风险阈值则判定所述被服务人员的健康状况为患病异常状况；
[0021]
根据所述患病风险预测结果和所述患病异常状况生成居家护理信息，所述居家护理信息包括患病预警信息。
[0022]
在一个实施例中，所述根据所述患病风险预测结果和所述患病异常状况生成居家护理信息，所述居家护理信息包括患病预警信息，还包括：
[0023]
所述患病风险预测结果还包括患病疾病名称；
[0024]
根据所述患病疾病名称、所述基础信息和所述历史饮食信息生成饮食建议信息；
[0025]
所述将所述居家护理信息推送至所述居家护理终端，包括：
[0026]
将所述患病预警信息和所述饮食建议信息推送至所述居家护理终端。
[0027]
一种居家护理信息展示方法，应用于居家护理终端，所述方法包括：
[0028]
通过所述居家护理终端的服务主机或麦克盒子采集声音数据，对所述声音数据进行识别，得到生理监测数据；
[0029]
将所述生理监测数据发送至所述居家护理服务器；
[0030]
接收所述居家护理服务器基于所述生理监测数据反馈的居家护理信息；
[0031]
确定所述居家护理信息的信息类型；
[0032]
根据所述信息类型对所述居家护理信息进行展示。
[0033]
一种居家护理信息推送装置，所述装置包括：
[0034]
生理监测数据接收模块，用于获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据；所述生理监测数据为所述居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的；
[0035]
基础信息获取模块，用于获取所述被服务人员的基础信息；
[0036]
健康状况确定模块，用于根据所述生理监测数据和所述基础信息确定所述被服务人员的健康状况；
[0037]
居家护理信息生成模块，用于根据所述被服务人员的健康状况生成居家护理信息；
[0038]
居家护理信息发送模块，用于将所述居家护理信息推送至所述居家护理终端。
[0039]
在一个实施例中，所述健康状况为正常状况，所述居家护理信息包括健康养生信息。
[0040]
在一个实施例中，所述健康状况确定模块和所述居家护理信息生成模块还用于：
[0041]
根据所述生理监测数据和所述基础信息并结合复发风险预测模型获取复发风险预测结果，所述复发风险预测结果包括复发风险预测值；
[0042]
所述复发风险预测值高于第一风险阈值则判定所述被服务人员的健康状况为复发异常状况；
[0043]
根据所述复发风险预测结果和所述复发异常状况生成居家护理信息，所述居家护理信息包括复发预警信息。
[0044]
在一个实施例中，所述健康状况确定模块和所述居家护理信息生成模块还用于：
[0045]
获取所述被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息；
[0046]
根据所述生理监测数据、所述基础信息、所述历史生理监测数据和所述历史饮食信息并结合患病风险预测模型获取患病风险预测结果，所述患病风险预测结果包括患病风险值；
[0047]
所述患病风险值高于第二风险阈值则判定所述被服务人员的健康状况为患病异常状况；
[0048]
根据所述患病风险预测结果和所述患病异常状况生成居家护理信息，所述居家护理信息包括患病预警信息。
[0049]
在一个实施例中，所述健康状况确定模块和所述居家护理信息生成模块还用于：
[0050]
所述患病风险预测结果还包括患病疾病名称；
[0051]
根据所述患病疾病名称、所述基础信息和所述历史饮食信息生成饮食建议信息；
[0052]
将所述患病预警信息和所述饮食建议信息推送至所述居家护理终端。
[0053]
一种居家护理信息展示装置，所述装置包括：
[0054]
声音数据采集模块，用于通过所述居家护理终端的服务主机或麦克盒子采集声音数据；
[0055]
生理监测数据获得模块，用于对所述声音数据进行识别，得到生理监测数据；
[0056]
生理监测数据发送模块，用于将所述生理监测数据发送至所述居家护理服务器；
[0057]
居家护理信息接收模块，用于接收所述居家护理服务器基于所述生理监测数据反馈的居家护理信息；
[0058]
信息类型确定模块，用于确定所述居家护理信息的信息类型；
[0059]
居家护理信息展示模块，用于根据所述信息类型对所述居家护理信息进行展示。
[0060]
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述中任一项所述方法的步骤。
[0061]
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任一项所述的方法的步骤。
[0062]
上述居家护理信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据，生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的，并获取被服务人员的基础信息，然后根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况，根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息，并将居家护理信息推送至居家护理终端，使得居家护理终端可以对该居家护理信息进行展示，使得被服务人员可以及时得知自己的健康状况，从而提高了居家护理服务的服务质量。
附图说明
[0063]
图1为一个实施例中居家护理信息推送方法的应用环境图；
[0064]
图2为一个实施例中居家护理信息推送方法的流程示意图；
[0065]
图3为一个实施例中健康状况确定步骤的流程示意图；
[0066]
图4为另一个实施例中健康状况确定步骤的流程示意图；
[0067]
图5为一个实施例中居家护理信息展示方法的流程示意图；
[0068]
图6为另一个实施例中居家护理信息推送方法的流程示意图；
[0069]
图7为一个实施例中居家护理信息推送装置的结构框图；
[0070]
图8为一个实施例中居家护理信息展示装置的结构框图；
[0071]
图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
[0072]
图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0073]
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0074]
本申请提供的居家护理信息推送方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，居家护理终端102与居家护理服务器104通过网络进行通信。居家护理终端102包括服务主机102a和麦克盒子102b，服务人员执行服务订单对应的居家护理服务时，可以将麦克盒子102b佩戴在自己身上，服务主机102a放在被服务人员旁边。当麦克盒子102b开启时，麦克盒子102b与服务主机102a可以通过网络连接。麦克盒子102b和服务主机102a上均设置有麦克风阵列，麦克盒子102b和服务主机102a可以通过麦克风阵列对居家护理服务执行过程中所产生的语音进行采集。服务人员在测量出被服务人员的某个生理项目的测量值之后，可以大声读出所测生理项目和对应的测量值，麦克盒子102b和服务主机102a可以采集关于生理项目和对应的测量值的声音数据。服务主机102a可以对该声音数据进行识别，得到生理监测数据，并将生理监测数据发送至居家护理服务器104，以便居家护理服务器104根据该生理监测数据生成对应的居家护理信息。以上述居家护理信息推送方法执行于居家护理服务器104为例，居家护理服务器104获取居家护理终端102发送的被服务人员的生理监测数据，生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的；获取被服务人员的基础信息；根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息；将居家护理信息推送至居家护理终端。其中，居家护理终端102可以但不限于是各种便携式设备，居家护理服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0075]
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种居家护理信息推送方法，以该方法应用于图1中的居家护理服务器为例进行说明，包括以下步骤：
[0076]
s202，获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据。
[0077]
其中，生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的。
[0078]
在一个实施例中，服务人员在对被服务人员进行居家护理服务的过程中，服务人员可以测量出被服务人员的某个生理项目的测量值，并大声读出所测生理项目和对应的测量值，居家护理终端服务主机或麦克盒子可以对生理项目和对应的测量值所对应的声音数据进行采集，并对该声音数据进行识别，得到生理监测数据，并将该生理监测数据发送至居家护理服务器，居家护理服务器接收该生理监测数据。
[0079]
s204，获取被服务人员的基础信息。
[0080]
其中，被服务人员的基础信息为居家护理服务提供商在为被服务人员制定服务计划之前所需要采集的被服务人员的信息，包括被服务人员的性别、年龄、疾病史、过敏史等信息。
[0081]
在一个实施例中，居家护理被服务人员或被服务人员的家属在为被服务人员购买居家护理服务时，会向居家护理服务商提供被服务人员的基础信息，居家护理服务提供商可以根据被服务人员的基础信息为被服务人员制定对应的服务计划，同时还会保存被服务人员的基础信息，以便在为被服务人员进行居家护理服务时，根据所测量的被服务人员的生理监测数据和基础信息，确定被服务人员的健康状况。
[0082]
s206，根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况。
[0083]
在一个实施例中，居家护理服务器得到被服务人员的生理监测数据和基础信息之后，根据生理监测数据所对应的生理项目从基础信息的疾病史中获取被服务人员对应的疾病，并根据该疾病、被服务人员的年龄、被服务人员的性别判断生理监测数据的测量值是否处于第一正常范围，当处于第一正常范围时，确定被服务人员的健康状况为正常状况；当未处于第一正常范围时，确定被服务人员的健康状况为异常状况。其中，第一正常范围为患病情况下所对应的正常范围。
[0084]
在一个实施例中，居家护理服务器若根据生理监测数据所对应的生理项目从基础信息的疾病史中未获取到被服务人员对应的疾病，则直接根据被服务人员的性别和年龄判断该生理监测数据是否处于第二正常范围，当处于第二正常范围时，确定被服务人员的健康状况为正常状况；当未处于第二正常范围时，确定被服务人员的健康状况为异常状况。其中，第二正常范围为未患病情况下所对应的正常范围。
[0085]
s208，根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息。
[0086]
s210，将居家护理信息推送至居家护理终端。
[0087]
其中，居家护理信息为针对居家护理被服务人员所提供的关于居家护理的信息，包括健康养生信息和健康预警信息，健康预警信息用于提醒居家护理被服务人员其健康状况发生异常，以便及时就医；居家护理信息的类型可以是文字、声音、视频中的至少一种。
[0088]
在一个实施例中，若居家护理服务器根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况为异常状况，则根据所确定的异常状况生成对应的健康预警信息，并将该健康预警信息发送至居家护理终端，以便居家护理终端对该健康预警信息进行展示，以提醒被服务人员其健康状况发生异常。
[0089]
在一个实施例中，居家护理服务器在根据所确定的异常状况生成对应的健康预警信息之后，还可以将该健康预警信息发送至被服务人员的家属所对应的终端，以便被服务人员的家属可以获知被服务人员的健康状况为异常状况，进而及时将被服务人员及时送医。
[0090]
在一个实施例中，若居家护理服务器根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况为正常状况，则根据被服务人员的基础信息获取相关的健康养生信息，并将该健康养生信息发送至居家护理终端，居家护理终端在接收到该健康养生信息之后，对该健康养生信息进行展示，以便被服务人员获取到该健康养生信息，养成更加科学的生活习惯，改善自身的健康状况。
[0091]
上述实施例中，居家护理服务器通过接收居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据，生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的，并获取被服务人员的基础信息，然后根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况，根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息，并将居家护理信息推送至居家护理终端，使
得居家护理终端可以对该居家护理信息进行展示，使得被服务人员可以及时得知自己的健康状况，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0092]
在一个实施例中，如图2所示，s206具体包括以下步骤：
[0093]
s302，根据生理监测数据和基础信息结合复发风险预测模型获取复发风险预测结果，复发风险预测结果包括复发风险预测值。
[0094]
其中，复发风险预测模型用于对被服务人员所患有的某种慢性疾病的复发概率进行预测，复发风险预测模型可以是居家护理服务器基于大量的统计的某种慢性疾病的患者信息、患者的生理监测数据和复发情况等数据进行统计分析，根据分析结果而构建的复发风险预测模型。
[0095]
在一个实施例中，居家护理服务器在获取到被服务人员的生理监测数据和基础信息之后，根据该生理监测数据和基础信息获取对应的复发风险预测模型，并将生理监测数据和基础信息输入到所确定的复发风险预测模型进行复发风险预测，得到复发风险预测结果，其中复发风险预测结果中包含有疾病名称和对应的复发风险预测值(复发概率)。
[0096]
s304，复发风险预测值高于第一风险阈值则判定被服务人员的健康状况为复发异常状况。
[0097]
在一个实施例中，居家护理服务器通过复发风险预测模型对被服务人员所患的某种疾病的复发风险进行预测得到复发风险预测结果之后，判断该复发风险预测结果中的复发风险预测值是否高于第一风险阈值，若是，则确定被服务人员的健康状况为复发异常状况，即被服务人员的复发风险较高。其中，第一风险阈值为复发风险预测结果中疾病名称所对应的风险阈值。
[0098]
s306，根据复发风险预测结果和复发异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括复发预警信息。
[0099]
在一个实施例中，居家护理服务器根据疾病风险预测结果确定被服务人员的健康状况为复发异常状况时，根据复发风险预测结果中的复发风险预测值确定对应的复发风险等级，并根据复发异常状况、疾病名称和复发风险等级生成复发预警信息，以便将该复发预警信息发送至被服务人员或被服务人员的家属，提醒被服务人员或被服务人员的家属提前预防，进而使被服务人员及时就医。
[0100]
上述实施例中，居家护理服务器根据生理监测数据和基础信息并结合复发风险预测模型进行复发风险预测，得到包括复发风险预测值的复发风险预测结果，并在复发风险预测值高于第一风险阈值时，确定被服务人员的健康状况为复发异常状况，根据复发异常状况和复发风险预测结果生成居家护理信息，居家护理信息包括复发预警信息，从而通过将该复发预警信息发送至被服务人员或被服务人员的家属，可以提醒被服务人员或被服务人员的家属提前预防，进而使被服务人员及时就医，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0101]
在一个实施例中，如图4所示，s206具体包括以下步骤：
[0102]
s402，获取被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息。
[0103]
其中，历史生理监测数据为在历史时段中，每次为居家护理被服务人员提供居家护理服务时，居家护理终端所发送的生理监测数据。历史饮食信息，可以是历史时段内，居家护理对象通过居家护理终端所上报的饮食信息。
[0104]
在一个实施例中，居家护理服务器会对居家护理终端每次上报的生理监测数据和
饮食信息进行保存，从而居家护理服务器存储有被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息，在居家护理服务器接收到当前居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据之后，居家护理服务器若根据生理监测数据所对应的生理项目，从基础信息的疾病史中未获取到被服务人员对应的疾病，则直接根据被服务人员的性别和年龄判断该生理监测数据是否处于第二正常范围，当该生理监测数据未处于第二正常范围时，则获取所存储的被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息，以便对被服务人员的患其他病的风险进行预测。
[0105]
s404，根据将生理监测数据、历史生理监测数据、历史饮食信息和基础信息并结合患病风险预测模型进行患病风险预测获取患病风险预测结果，患病风险预测结果包括患病风险值。
[0106]
其中，患病风险预测模型用于预测被服务人员患其他疾病的概率，患病风险预测模型是居家护理服务器基于大量、统计的被服务人员所属人群常见疾病的患者信息、患者患病前的饮食信息、患者的生理监测数据和复发情况等数据进行统计分析，根据分析结果而构建的患病风险预测模型。被服务人员所属人群可以是根据被服务人员的年龄，被服务人员已经患有的疾病等划分的人群，例如老龄人群、高血压人群、高血糖人群等。
[0107]
在一个实施例中，居家护理服务器在获得被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息之后，将历史生理监测数据、历史饮食信息、生理监测数据和被服务人员的基础信息输入到患病风险预测模型进行患病风险预测，得到患病风险预测结果，其中患病风险预测结果中包含有患病疾病名称和对应的患病风险预测值(患病概率)。
[0108]
s406，患病风险值高于第二风险阈值则判定被服务人员的健康状况为患病异常状况。
[0109]
在一个实施例中，居家护理服务器通过患病风险预测模型对被服务人员关于某种疾病的患病风险进行预测得到患病风险预测结果之后，判断该患病风险预测结果中的患病风险预测值是否高于第二风险阈值，若是，则确定被服务人员的健康状况为患病异常状况，即被服务人员关于某种疾病的患病风险较高。其中，第二风险阈值为患病风险预测结果中患病疾病名称所对应的风险阈值。
[0110]
s408，根据患病风险预测结果和患病异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息。
[0111]
在一个实施例中，居家护理服务器根据疾病风险预测结果确定被服务人员的健康状况为患病异常状况时，根据患病风险预测结果中的患病风险预测值确定对应的患病风险等级，并根据患病异常状况、患病疾病名称和患病风险等级生成患病预警信息，以便将该患病预警信息发送至被服务人员或被服务人员的家属，提醒被服务人员或被服务人员的家属提前预防，进而降低被服务人员患病的风险。
[0112]
上述实施例中，居家护理服务器通过获取被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息，根据生理监测数据、历史生理监测数据、历史饮食信息和基础信息并结合患病风险预测模型获取包括患病风险值的患病风险预测结果，患病风险值高于第二风险阈值时则判定被服务人员的健康状况为患病异常状况，根据患病风险预测结果和患病异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息，从而通过将该患病预警信息发送至被服务人员或被服务人员的家属，可以提醒被服务人员或被服务人员的家属提前预防，进而降
低被服务人员患病的风险，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0113]
在一个实施例中，居家护理服务器通过患病风险预测模型对被服务人员关于某种疾病的患病风险进行预测得到患病风险预测结果之后，当判断出该患病风险预测结果中的患病风险预测值高于第二风险阈值时，根据患病风险预测结果中的患病疾病名称、基础信息和历史饮食信息生成饮食建议信息，并将所生成的患病预警信息和饮食建议信息发送到居家护理终端，以便提醒被服务人员注意饮食调整，进而降低被服务人员患病的风险。
[0114]
上述实施例中，居家护理服务器在判断出该患病风险预测结果中的患病风险预测值高于第二风险阈值时，根据患病风险预测结果中的患病疾病名称、基础信息和历史饮食信息生成饮食建议信息，并将所生成的患病预警信息和饮食建议信息发送到居家护理终端，以提醒被服务人员注意饮食调整，进而降低被服务人员患病的风险，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0115]
在一个实施例中，如图5所示，还提供了一种居家护理信息展示方法，以该方法应用于图1中的居家护理终端为例进行说明，包括以下步骤：
[0116]
s502，通过居家护理终端的服务主机或麦克盒子采集声音数据。
[0117]
在一个实施例中，服务人员将居家护理终端的麦克盒子佩戴在自己身上，居家护理终端的服务主机放在被服务人员旁边，麦克盒子处于打开状态，且麦克盒子与服务主机之间已建立通信连接，麦克盒子和服务主机上均设置有麦克风阵列。在服务主机倒计时开始后，服务人员开始进行与被服务人员的服务订单对应的居家护理服务，在进行居家护理服务过程中，服务人员和被服务人员均可以讲话，此时可以通过居家护理终端的麦克盒子或服务主机采集服务人员和被服务人员讲话时所产生的声音数据。
[0118]
在一个实施例中，服务人员在对被服务人员进行居家护理服务的过程中，服务人员可以测量出被服务人员的某个生理项目的测量值，并大声读出所测生理项目和对应的测量值，居家护理终端服务主机或麦克盒子可以对生理项目和对应的测量值所对应的声音数据进行采集。
[0119]
s504，对声音数据进行识别，得到生理监测数据。
[0120]
在一个实施例中，居家护理终端的服务主机在采集到声音数据，或者接收到麦克盒子所发送的声音数据之后，通过语音识别模型对该声音数据进行识别，得到生理监测数据。其中，语音识别模型是居家护理服务器训练好的语音识别模型，居家护理服务器在训练好语音识别模型之后，将训练好的语音识别模型发送至居家护理终端的服务主机，以便居家护理终端的服务主机对所采集的声音数据进行识别，语音识别模型是将输入的声音数据转化为语言文字的模型，可以是基于动态时间规整、隐式马尔可夫模型以及人工神经网络等算法的语音识别模型，具体可以是基于kaldi框架的关键词识别模型(kaldi是一个开源语音识别工具包)，主要包括声学模型和语言模型，声学模型是给输入的声音信号计算出源于某个声学符号的概率，相当于是把声音转化为声学符号的表示输出。音素就是一种声学符号，它是每种语言最基本的组成单位，定义清晰而且数量有限，而词组则是由多个音素的连续发音组成的。语言模型通过从训练语音集中学习词与词之间的特征关系，以此来估计词序列的概率。
[0121]
在一个实施例中，居家护理服务主机对声音数据进行识别得到识别结果，并根据识别结果中的生理项目确定对应的测量值的单位，从而根据识别结果和测量值的单位得到
生理监测数据。生理项目可以是体温、脉搏、血糖、血压，对应的测量值可以是体温值、脉搏次数、血糖值、血压值。例如，服务人员所测生理项目为血糖，测量值为5.6毫摩尔/升，则服务人员在测量出被服务人员的血糖值之后，读出“血糖值为5.6”，则居家护理终端的服务主机或麦克盒子会采集“血糖值为5.6”所对应的声音数据，服务主机对该声音数据进行识别，得到识别结果“血糖值为5.6”，并根据“血糖”确定对应的单位为“毫摩尔/升”，从而得到对应的生理监测数据“血糖值为5.6毫摩尔/升”，并将该生理监测数据发送至居家护理服务器。
[0122]
s506，将生理监测数据发送至居家护理服务器。
[0123]
s508，接收居家护理服务器基于生理监测数据反馈的居家护理信息。
[0124]
在一个实施例中，居家护理终端在对所采集的语音数据进行识别得到生理监测数据之后，将该生理监测数据发送至居家护理服务器，居家护理服务器在接收到被服务人员的生理监测数据之后，获取被服务人员的基础信息，并根据被服务人员的生理监测数据和基础信息确定该被服务人员的健康状况，当居家护理服务器确定被服务人员的健康状况为异常状况时，根据被服务人员的异常状况生成对应的居家护理信息，并将该居家护理信息发送到居家护理终端。
[0125]
s510，确定居家护理信息的信息类型。
[0126]
s512，根据信息类型对居家护理信息进行展示。
[0127]
其中，居家护理信息的信息类型可以是文字、声音、视频中的至少一种。
[0128]
在一个实施例中，居家护理终端在接收到居家护理服务器返回的居家护理信息之后，确定该居家护理信息的信息类型，并根据居家护理信息的类型对护理信息进行展示。例如，若居家护理信息的信息类型为声音，则居家护理终端可以通过居家护理终端的服务主机或麦克盒子播放居家护理信息。
[0129]
上述实施例中，居家护理终端通过对采集的声音数据进行识别，得到生理监测数据，并将生理监测数据发送至居家护理服务器，接收居家护理服务器基于生理监测数据反馈的居家护理信息，并在确定居家护理信息的信息类型之后，根据信息类型对居家护理信息进行展示，使得被服务人员可以接受到居家护理服务器根据被服务人员的健康状况所生成的居家护理信息，使得被服务人员可以及时得知自己的健康状况，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0130]
在一个实施例中，如图6所示，还提供了一种居家护理信息推送方法，以该方法应用于图1中的居家护理终端为例进行说明，包括以下步骤：
[0131]
s602，获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据。
[0132]
s604，获取被服务人员的基础信息。
[0133]
s606，根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况。
[0134]
s608，若健康状况为正常状况，则根据被服务人员的基础信息确定健康养生信息。
[0135]
s610，将健康养生信息推送至居家护理终端。
[0136]
s612，若健康状况为异常状况，则根据异常状况生成健康预警信息。
[0137]
s614，将健康预警信息推送至居家护理终端。
[0138]
应该理解的是，虽然图2-6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤
的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0139]
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种居家护理信息推送装置，包括：生理监测数据接收模块702、基础信息获取模块704、健康状况确定模块706、居家护理信息生成模块708和居家护理信息发送模块710，其中：
[0140]
生理监测数据接收模块702，用于获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据；生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的；
[0141]
基础信息获取模块704，用于获取被服务人员的基础信息；
[0142]
健康状况确定模块706，用于根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；
[0143]
居家护理信息生成模块708，用于根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息；
[0144]
居家护理信息发送模块710，用于将居家护理信息推送至居家护理终端。
[0145]
在一个实施例中，健康状况为正常状况，居家护理信息包括健康养生信息。
[0146]
上述实施例中，居家护理服务器通过接收居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据，生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的，并获取被服务人员的基础信息，然后根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况，根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息，并将居家护理信息推送至居家护理终端，使得居家护理终端可以对该居家护理信息进行展示，使得被服务人员可以及时得知自己的健康状况，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0147]
在一个实施例中，健康状况确定模块706和居家护理信息708生成模块还用于：
[0148]
根据生理监测数据和基础信息并结合复发风险预测模型获取复发风险预测结果，复发风险预测结果包括复发风险预测值；
[0149]
复发风险预测值高于第一风险阈值则判定被服务人员的健康状况为复发异常状况；
[0150]
根据复发风险预测结果和复发异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括复发预警信息。
[0151]
上述实施例中，居家护理服务器根据生理监测数据和基础信息并结合复发风险预测模型进行复发风险预测，得到包括复发风险预测值的复发风险预测结果，并在复发风险预测值高于第一风险阈值时，确定被服务人员的健康状况为复发异常状况，根据复发异常状况和复发风险预测结果生成居家护理信息，居家护理信息包括复发预警信息，从而通过将该复发预警信息发送至被服务人员或被服务人员的家属，可以提醒被服务人员或被服务人员的家属提前预防，进而使被服务人员及时就医，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0152]
在一个实施例中，健康状况确定模块706和居家护理信息708生成模块还用于：
[0153]
获取被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息；
[0154]
根据生理监测数据、基础信息、历史生理监测数据和历史饮食信息并结合患病风险预测模型获取患病风险预测结果，患病风险预测结果包括患病风险值；
[0155]
患病风险值高于第二风险阈值则判定被服务人员的健康状况为患病异常状况；
[0156]
根据患病风险预测结果和患病异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息。
[0157]
上述实施例中，居家护理服务器通过获取被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息，根据生理监测数据、历史生理监测数据、历史饮食信息和基础信息并结合患病风险预测模型获取包括患病风险值的患病风险预测结果，患病风险值高于第二风险阈值时则判定被服务人员的健康状况为患病异常状况，根据患病风险预测结果和患病异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息，从而通过将该患病预警信息发送至被服务人员或被服务人员的家属，可以提醒被服务人员或被服务人员的家属提前预防，进而降低被服务人员患病的风险，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0158]
在一个实施例中，健康状况确定模块706和居家护理信息708生成模块还用于：
[0159]
患病风险预测结果还包括患病疾病名称；
[0160]
根据患病疾病名称、基础信息和历史饮食信息生成饮食建议信息；
[0161]
将患病预警信息和饮食建议信息推送至居家护理终端。
[0162]
上述实施例中，居家护理服务器在判断出该患病风险预测结果中的患病风险预测值高于第二风险阈值时，根据患病风险预测结果中的患病疾病名称、基础信息和历史饮食信息生成饮食建议信息，并将所生成的患病预警信息和饮食建议信息发送到居家护理终端，以提醒被服务人员注意饮食调整，进而降低被服务人员患病的风险，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0163]
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种居家护理信息展示装置，包括：声音数据采集模块802、生理监测数据获得模块804、生理监测数据发送模块806、居家护理信息接收模块808、信息类型确定模块810和居家护理信息展示模块812，其中：
[0164]
声音数据采集模块802，用于通过居家护理终端的服务主机或麦克盒子采集声音数据；
[0165]
生理监测数据获得模块804，用于对声音数据进行识别，得到生理监测数据；
[0166]
生理监测数据发送模块806，用于将生理监测数据发送至居家护理服务器；
[0167]
居家护理信息接收模块808，用于接收居家护理服务器基于生理监测数据反馈的居家护理信息；
[0168]
信息类型确定模块810，用于确定居家护理信息的信息类型；
[0169]
居家护理信息展示模块812，用于根据信息类型对居家护理信息进行展示。
[0170]
上述实施例中，居家护理终端通过对采集的声音数据进行识别，得到生理监测数据，并将生理监测数据发送至居家护理服务器，接收居家护理服务器基于生理监测数据反馈的居家护理信息，并在确定居家护理信息的信息类型之后，根据信息类型对居家护理信息进行展示，使得被服务人员可以接受到居家护理服务器根据被服务人员的健康状况所生成的居家护理信息，使得被服务人员可以及时得知自己的健康状况，从而提高了居家护理服务的服务质量。
[0171]
关于居家护理信息推送装置和居家护理信息展示装置的具体限定可以分别参见上文中对于居家护理信息推送方法和居家护理信息展示方法的限定，在此不再赘述。上述居家护理信息推送装置和居家护理信息展示装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，
也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0172]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储生理监测数据和服务对象的基础信息。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种居家护理信息推送方法。
[0173]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种居家护理信息展示方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0174]
本领域技术人员可以理解，图9、10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0175]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下的步骤：获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据，生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的；获取被服务人员的基础信息；根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息；将居家护理信息推送至居家护理终端。
[0176]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：若健康状况为正常状况，则根据被服务人员的基础信息确定居家护理信息，居家护理信息包括健康养生信息。
[0177]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：根据生理监测数据和基础信息并结合复发风险预测模型获取复发风险预测结果，复发风险预测结果包括复发风险预测值；复发风险预测值高于第一风险阈值则判定被服务人员的健康状况为复发异常状况；根据复发风险预测结果和复发异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括复发预警信息。
[0178]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：获取被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息；根据生理监测数据、基础信息、历史生理监测数据和历史饮食信息并结合患病风险预测模型获取患病风险预测结果，患病风险预测结果包括患病风险值；患病风险值高于第二风险阈值则判定被服务人员的健康状况为患病异常状况；根据患病风险预测结果和患病异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息。
[0179]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据患病风险预测结果和患病异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息的步骤时，使得处理器具体还执行以下步骤：患病风险预测结果还包括患病疾病名称；根据患病疾病名称、基础信息和历史饮食信息生成饮食建议信息；计算机程序被处理器执行将居家护理信息推送至居家护理终端的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：将患病预警信息和饮食建议信息推送至居家护理终端。
[0180]
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下的步骤：通过居家护理终端的服务主机或麦克盒子采集声音数据；对声音数据进行识别，得到生理监测数据；将生理监测数据发送至居家护理服务器；接收居家护理服务器基于生理监测数据反馈的居家护理信息；确定居家护理信息的信息类型；根据信息类型对居家护理信息进行展示。
[0181]
在一个实施例中，还提供了一种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，使得处理器执行以下的步骤：
[0182]
获取居家护理终端发送的被服务人员的生理监测数据，生理监测数据为居家护理终端对所采集的声音数据进行识别得到的；获取被服务人员的基础信息；根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息；将居家护理信息推送至居家护理终端。
[0183]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：若健康状况为正常状况，则根据被服务人员的基础信息确定居家护理信息，居家护理信息包括健康养生信息。
[0184]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：根据生理监测数据和基础信息并结合复发风险预测模型获取复发风险预测结果，复发风险预测结果包括复发风险预测值；复发风险预测值高于第一风险阈值则判定被服务人员的健康状况为复发异常状况；根据复发风险预测结果和复发异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括复发预警信息。
[0185]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据生理监测数据和基础信息确定被服务人员的健康状况；根据被服务人员的健康状况生成居家护理信息的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：获取被服务人员的历史生理监测数据和历史饮食信息；根据生理监测数据、基础信息、历史生理监测数据和历史饮食信息并结合患病风险预测模型获取患病风险预测结果，患病风险预测结果包括患病风险值；患病风险值高于第二风险阈值则判定被服务人员的健康状况为患病异常状况；根据患病风险预测结果和患病异常状况生成
居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息。
[0186]
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行根据患病风险预测结果和患病异常状况生成居家护理信息，居家护理信息包括患病预警信息的步骤时，使得处理器具体还执行以下步骤：患病风险预测结果还包括患病疾病名称；根据患病疾病名称、基础信息和历史饮食信息生成饮食建议信息；计算机程序被处理器执行将居家护理信息推送至居家护理终端的步骤时，使得处理器具体具体执行以下步骤：将患病预警信息和饮食建议信息推送至居家护理终端。
[0187]
在一个实施例中，还提供了一种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，使得处理器执行以下的步骤：通过居家护理终端的服务主机或麦克盒子采集声音数据；对声音数据进行识别，得到生理监测数据；将生理监测数据发送至居家护理服务器；接收居家护理服务器基于生理监测数据反馈的居家护理信息；确定居家护理信息的信息类型；根据信息类型对居家护理信息进行展示。
[0188]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。
[0189]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0190]
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。