一种智能健康管理系统、方法、设备及介质与流程

本发明属于智能健康管理，具体涉及一种智能健康管理系统、方法、设备及介质。

背景技术：

1、业务监控可以帮助企业实时监测业务运行状况，发现潜在问题并及时解决。目前，业务监控的发展已经进入了一个新阶段，包括：自动化和智能化。随着人工智能和机器学习技术的发展，业务监控工具也越来越智能化，能够自动发现和解决问题，减少人工干预。传统的业务监控主要关注系统和网络的性能指标，缺少维度的扩展。业务监控缺少支持云端化的部署和管理，无法很好的监控云端应用程序和基础设施的运行状况。业务监控工具还缺少数据可视化功能，无法适配的将监控数据以图表、报表等形式呈现，方便用户进行分析和决策。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种智能健康管理系统，包括：

2、信息采集模块，用于采集客户端输入的用户的身体健康信息；其中，

3、所述身体健康信息包括但不限于生理参数、健康数据、身份信息和日常活动数据；

4、模型生成模块，用于通过预设的身体健康标准指标，对不同的用户健康信息进行泛化训练，构建疾病风险模型和辅助诊断模型；

5、评估模块，用于基于所述疾病风险模型和辅助诊断模型，对所述目标用户的各项身体健康信息进行评估，生成评估结果；其中，

6、所述评估结果包括但不限于疾病的概率、严重程度和诊断结果；

7、用户健康画像模块，用于根据所述用户的身体健康信息和评估结果，生成不同的用户健康画像；

8、数据远程跟踪监测模块，用于对用户的身体健康信息进行远程追踪和监控；

9、预警模块，用于当追踪和监控的用户的身体健康信息异常时，通过预设的通知方式在控制终端进行通知。

10、优选的，所述信息采集模块，包括：

11、生理健康采集单元，用于通过预设的医疗设备，采集客户端用户的生理参数和健康数据；其中，

12、所述医疗设备包括但不限于心率监测器、血压计、血糖仪和体温计；

13、所述生理参数包括但不限于血压、心率、血糖、体温和呼吸频率；

14、所述健康数据包括但不限于睡眠情况、日常活动量和饮食摄入；

15、信息活动采集单元，用于通过预设的数据存储中心，采集客户端的用户身份信息和日常活动数据；其中，

16、所述用户身份信息包括但不限于用户年龄、用户性别、用户身高、个人疾病史和用户体重；

17、用户信息采集单元，用于根据所述用户的生理参数、健康数据、身份信息和日常活动数据，得到用户的身体健康信息。

18、优选的，所述生理健康采集单元，包括：

19、采集子单元，用于通过预设的医疗设备，采集客户端用户的用户信息数据资源；

20、数据清洗子单元，用于识别并清洗处理收集到的和用户的身体信息数据资源中的异常值、缺失值、重复值和噪声，得到清洗数据；

21、数据选择子单元，用于通过预设的特征选择算法，选择和用户的身体健康相关的身体数据；其中，所述特征选择算法包括但不限于过滤法、包装法和嵌入法；

22、特征转化子单元，用于通过预设的特征转化方法，按着预设的分类类型将所述身体数据进行特征转化，并确定数据集合；其中，

23、所述分类类型包括但不限于疾病类型分类、身体系统分类、健康指标分类、生活方式分类、年龄段分类、遗传因素分类与心理健康分类；

24、所述特征转化包括但不限于数据标准化、归一化、离散化和编码；

25、数据格式转换子单元，用于将所述数据集合进行初步划分、平衡和合并后，转换为预设的数据格式，并得到客户端用户的生理参数和健康数据；其中，

26、所述数据格式包括但不限于csv数据格式、json数据格式和hdf5数据格式。

27、优选的，所述模型生成模块，包括：

28、分析挖掘单元，用于基于预设的大数据分析技术，对采集到的不同用户的身体健康信息进行分析和挖掘，得到关于不同疾病信息的分析结果；其中，

29、所述大数据分析技术包括但不限于hadoop分布式存储和处理平台和 spark分布式存储和处理平台；

30、所述分析结果包括目前身体状况和潜在健康风险；

31、指标泛化单元，用于通过所述分析结果和用户预先输入的身体状态，泛化得到用户的身体健康指标；

32、指标采集单元，用于获取预设的医学资料库中的用户的身体健康标准指标；

33、调整单元，用于通过所述身体健康标准指标，调整身体健康标准指标；

34、模型生成单元，用于将调整后的身体健康标准指标和用户身体健康信息的分析结果上传至预设的训练模型进行训练，生成疾病风险模型和辅助诊断模型。

35、优选的，所述评估模块，包括：

36、分析单元，用于将所述的各项身体健康信息上传至疾病风险模型和辅助诊断模型，分析用户的目前身体状况是否存在疾病；其中，

37、所述目前身体状况包括疾病现状和潜在健康风险；

38、诊断结果单元，用于当所述用户的目前身体状况存在疾病，判断用户的目前身体状况疾病的严重程度，生成诊断结果；

39、预测单元，用于当所述用户的目前身体状况不存在疾病，通过用户的目前身体状况的潜在健康风险，预测用户的疾病的概率；

40、评估结果单元，用于通过对用户疾病的概率、严重程度和诊断结果进行整合，生成和用户身体状况相关的评估结果。

41、优选的，所述用户健康画像模块，包括：

42、采集子单元，用于采集目标用户的各项身体健康信息和对应的评估结果；

43、分类子单元，用于通过预设的分类算法，将具有相似特征的身体健康信息和对应的评估结果进行分类，确定训练分类特征样本；其中，

44、所述训练分类特征样本包括身体状况特征样本和潜在健康风险特征样本；

45、行为训练子单元，用于将所述训练分类特征样本传输至预设的训练模型学习，得到不同类型的训练分类特征样本的行为数据；

46、筛选子单元，用于分析所述行为数据和不同类型的训练分类特征样本的相关性，并筛选相关性处于不同阈值范围内的训练分类特征样本；

47、用户健康画像生成子单元，用于通过预设的聚类算法，将所述将不同阈值范围内的训练分类特征样本进行聚类，生成和目标用户对应的用户健康画像。

48、优选的，所述预设的通知方式，包括但不限于邮件通知、语音通知、信息通知、电话通知的一种或多种。

49、本发明提出了一种智能健康管理方法，包括：

50、采集客户端输入的用户的身体健康信息；其中，

51、所述身体健康信息包括但不限于生理参数、健康数据、身份信息和日常活动数据；

52、通过预设的身体健康标准指标，对不同的用户健康信息进行泛化训练，构建疾病风险模型和辅助诊断模型；

53、基于所述疾病风险模型和辅助诊断模型，对所述目标用户的各项身体健康信息进行评估，生成评估结果；其中，

54、所述评估结果包括但不限于疾病的概率、严重程度和诊断结果；

55、根据所述用户的身体健康信息和评估结果，生成不同的用户健康画像；

56、对用户的身体健康信息进行远程追踪和监控；

57、当追踪和监控的用户的身体健康信息异常时，通过预设的通知方式在控制终端进行通知。

58、本发明还提出一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；

59、存储器，用于存储一个或多个程序；

60、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如上述的一种智能健康管理系统。

61、本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如上述的一种智能健康管理系统。

62、与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：

63、本发明提供了一种基于业务监控的监控方法、系统、设备及介质，包括：根据预先识别的监控类别匹配预设的业务监控点；基于所述业务监控点进行业务监控，采集业务监控数据；根据所述业务监控数据进行云端稳定性预测，确定监控预测结果，并根据所述监控预测结果生成对应的业务修正方案。本发明通过云端稳定性预测对业务监控数据进行处理，通过云端处理，提高了处理能力和处理效率的同时，减少了处理成本，能面向复杂型的预测情况，扩大了使用领域，为云端化的部署和管理打下基础，并在业务监控稳定的情况下，得到稳定预测可视化结果，提高数据展示能力，降低数据处理难度，提高业务处理效率。