一种基于云平台的用户健康数据管理方法及系统与流程

本发明涉及健康数据管理，尤其涉及一种基于云平台的用户健康数据管理方法及系统。

背景技术：

1、随着智能穿戴设备、移动健康应用和家庭医疗设备的普及，用户能够生成大量的健康数据，包括心率、血压、运动步数、睡眠质量等。然而，这些数据往往分散在不同设备和应用中，缺乏统一的管理方式。以往的健康数据管理模式面临数据孤岛、隐私保护不足和数据共享困难等问题，难以为用户提供全面、个性化的健康指导。基于云平台的健康数据管理方法将多源数据通过云端集成，利用分布式数据库、高效数据传输协议和数据加密技术，确保数据的安全性、完整性和实时性。通过云平台的强大计算能力，这些数据可以被实时分析，生成个性化的健康评估报告，并为用户提供动态健康风险预测和干预建议。此外，该方法支持多方数据共享和跨平台协作，允许用户授权医疗机构、健身教练或家人访问其健康数据，实现精准的健康管理。云平台的可扩展性和弹性架构，能适应不断增长的数据量和计算需求，同时通过人工智能算法和机器学习模型不断优化健康建议的准确性和有效性。这种管理方法不仅提升了健康数据的利用率，还促进了个性化医疗和预防医学的发展，对改善公共健康和推动数字健康转型具有重要意义。然而，传统的一种基于云平台的用户健康数据管理方法存在着无法进行快速的健康状态检索关联，以及对健康趋势评估不准确的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种基于云平台的用户健康数据管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于云平台的用户健康数据管理方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取用户上传的历史体检报告数据；对历史体检报告数据进行内容所属门诊种类划分，得到体检内容所属门诊种类数据；

4、步骤s2：根据体检内容所属门诊种类数据对历史体检报告数据进行内容所属门诊关联重叠分析，得到内容所属门诊关联重叠数据；对内容所属门诊关联重叠数据进行内容关联检索库构建，得到内容关联中间层分片检索库；

5、步骤s3：根据内容关联中间层分片检索库进行健康风险因子识别，得到健康风险因子数据；根据健康风险因子数据进行健康趋势评估，得到健康趋势评估数据；

6、步骤s4：基于健康趋势评估数据进行用户健康行为纠正，得到健康行为纠正数据；基于云平台对健康行为纠正数据进行数据推送，以执行用户健康数据管理。

7、本发明通过对用户上传的历史体检报告数据进行门诊种类的分类，能够系统性地将体检内容划分到不同的门诊类别中。可以将复杂的体检数据结构化，使得每一份体检报告的数据更易于管理和分析。其次，这种分类不仅提高了数据处理的效率，还能为后续的分析打下坚实的基础，例如根据门诊种类进行更精准的健康风险评估。通过对体检内容所属门诊种类数据进行关联重叠分析，进一步挖掘不同门诊类别之间的联系。这个步骤的关键在于，它能够揭示不同门诊之间存在的内容重叠或关联，从而发现潜在的健康问题。例如，同一患者在不同门诊的检查显示出某些重复的或相关的健康问题，通过这种分析可以更全面地了解患者的健康状况。继而，这些重叠分析结果将用于构建内容关联检索库，这一过程不仅整合了门诊间的关联数据，还将检索库细分为中间层分片，有效提高了数据检索的速度和准确性。这种分片的检索库能够在大规模数据中迅速定位相关信息，为医疗决策提供支持，同时也使得进一步的个性化健康分析和预测成为可能。总的来说，这一技术方案通过系统化的数据处理和关联分析，显著提升了体检报告数据的利用价值，优化了健康管理的过程。通过利用内容关联中间层分片检索库对健康风险因子进行识别，能够精准提取出潜在的健康风险因子数据。这一过程的核心优势在于，它能够从复杂的体检数据中识别出与健康风险相关的关键因素，例如某些指标的异常变化或特定的健康标志。这种精准的识别不仅能够帮助医生或健康管理人员更好地了解患者的健康状况，还能为进一步的健康趋势评估提供基础数据。随后，根据这些健康风险因子数据进行健康趋势评估，可以洞察患者健康状态的动态变化，例如风险因子的增加趋势或健康指标的改善情况。这种趋势评估的有益效果在于，它能够帮助及早发现潜在的健康问题，并为制定个性化的健康管理计划提供科学依据。通过基于健康趋势评估数据制定个性化的健康干预措施。例如，根据评估结果，系统可以建议用户调整饮食习惯、增加运动量或进行定期的健康检查。健康行为纠正数据能够有效地反映出这些干预措施的实施情况及其对用户健康的实际影响。进一步地，基于云平台对健康行为纠正数据进行数据推送，可以实现实时的健康管理和反馈。这种云平台的应用不仅使得健康管理过程更加高效和便捷，还能够通过自动化的数据推送功能，确保用户能够及时获得有关健康管理的建议和提醒，从而促进持续的健康行为改进。总的来说，这一技术方案通过精确的健康风险识别、趋势评估及行为纠正，结合先进的云平台技术，为用户提供了全面、个性化的健康管理解决方案，大大提升了健康管理的效果和便捷性。因此，本发明是对传统的一种基于云平台的用户健康数据管理方法做出的改进处理，解决了传统的一种基于云平台的用户健康数据管理方法存在着无法进行快速的健康状态检索关联，以及对健康趋势评估不准确的问题，能够快速的进行健康状态检索关联，提高了对健康趋势评估的准确度。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：获取用户上传的历史体检报告数据；

10、步骤s12：对历史体检报告数据进行数据清洗，得到历史体检报告清洗数据；

11、步骤s13：对历史体检报告清洗数据进行体检数据标签化，得到历史体检报告标签化数据；

12、步骤s14：对历史体检报告标签化数据进行内容所属门诊种类划分，得到体检内容所属门诊种类数据。

13、本发明步骤s11首先获取用户上传的历史体检报告数据，为整个数据处理流程奠定了基础。步骤s12对这些数据进行数据清洗，这一步骤的关键在于去除数据中的噪声和不一致性，确保数据的质量和准确性。清洗后的数据更加整洁，有助于后续的分析和处理。接着，步骤s13通过对历史体检报告清洗数据进行标签化，将数据分门别类，赋予每条数据特定的标签。标签化的过程不仅使得数据更加结构化，还能在后续分析中实现更高效的信息检索和管理。最后，步骤s14根据标签化的数据进行内容所属门诊种类的划分，将体检数据按门诊类别分类。这一划分有助于系统化管理体检数据，使得不同门诊类别的数据能够独立分析并整合，提供清晰的门诊种类数据。这种分步骤的处理方式不仅提高了数据的处理精度和有效性，还为后续的分析和决策提供了更为可靠的基础，进而促进了健康数据管理和分析的全面优化。

14、优选地，步骤s2包括以下步骤：

15、步骤s21：根据体检内容所属门诊种类数据对历史体检报告数据进行内容所属门诊关联重叠分析，得到内容所属门诊关联重叠数据；

16、步骤s22：对内容所属门诊关联重叠数据进行关联复杂度评估，得到内容所属门诊关联复杂度数据；

17、步骤s23：根据内容所属门诊关联复杂度数据对内容所属门诊关联重叠数据进行内容关联检索库构建，得到内容关联检索库；

18、步骤s24：对内容关联检索库进行内容中间层垂直分片，得到内容关联中间层分片检索库。

19、本发明步骤s21首先对体检内容所属门诊种类进行关联重叠分析，这一步骤的核心在于揭示不同门诊类别之间的内容重叠情况。这样可以发现相似或重复的健康信息，从而有效整合相关数据。随后，步骤s22通过对这些重叠数据进行关联复杂度评估，分析不同门诊类别之间的关系复杂性。这种复杂度评估能够帮助识别出数据中的复杂关联结构，从而为构建更精准的检索系统提供依据。步骤s23则根据复杂度数据进行内容关联检索库的构建，这一过程将复杂的重叠数据组织成一个结构化的检索库，使得信息的查找和分析变得更加高效。最后，步骤s24对内容关联检索库进行中间层垂直分片，形成内容关联中间层分片检索库。这种分片技术有助于将庞大的数据集拆分成更易管理和查询的小片段，从而提升数据检索的速度和准确性。整体而言，这些步骤通过系统化的数据分析和优化，提高了对健康数据的管理能力，使得在处理复杂的门诊数据时能够更快、更准确地获取关键信息，进而支持更有效的健康管理决策。

20、优选地，步骤s23包括以下步骤：

21、步骤s231：对内容所属门诊关联重叠数据进行重叠区域聚合分析，得到内容重叠区域聚合数据；

22、步骤s232：根据内容重叠区域聚合数据和内容所属门诊关联复杂度数据进行内容结构层次网络图构建，得到内容结构层次网络图；

23、步骤s233：对内容结构层次网络图进行因子关联推导分析，得到内容因子关联推导数据；

24、步骤s234：根据内容因子关联推导数据对内容结构层次网络图进行层级冒泡优先索引设计，得到内容层级冒泡优先索引；

25、步骤s235：通过avl树对内容层级冒泡优先索引进行索引平衡优化，得到内容层级冒泡优先平衡索引；

26、步骤s236：根据内容层级冒泡优先平衡索引和内容因子关联推导数据对内容所属门诊关联重叠数据进行内容关联检索库构建，得到内容关联检索库。

27、本发明通过细化的数据处理流程，大大提高了内容关联检索库的构建效率和精确度。首先，步骤s231通过对内容所属门诊关联重叠数据进行重叠区域聚合分析，能够识别并整合在不同门诊类别中重复出现的健康信息区域。这种聚合分析能够显著减少数据冗余，为后续的分析提供更加集中和有用的信息。接着，步骤s232利用内容重叠区域聚合数据和复杂度数据构建内容结构层次网络图，这种网络图将数据的层次关系和结构展示得更加清晰，有助于识别出不同数据点之间的关联及其重要性。步骤s233在此基础上进行因子关联推导分析，揭示出网络图中的关键因子和它们的关系，这有助于深入理解数据间的复杂交互。步骤s234则根据推导出的因子关系对网络图进行层级冒泡优先索引设计，这种索引优化技术提高了数据的访问速度和检索效率。随后，步骤s235通过avl树对冒泡优先索引进行平衡优化，确保了数据检索过程中的快速响应和高效处理。最后，步骤s236将优化后的索引和因子关联推导数据结合，构建出内容关联检索库。整体来看，这一系列步骤通过精细化的数据处理和优化技术，大大提升了检索库的组织结构和检索效率，使得在处理复杂健康数据时能够更加高效地获取和利用信息，促进了精准的健康数据分析和管理。

28、优选地，步骤s24包括以下步骤：

29、步骤s241：对内容关联检索库进行检索语义域分布分析，得到检索语义域分布数据；

30、步骤s242：根据检索语义域分布数据进行上下文依赖稀疏性分析，得到检索语义上下文依赖稀疏性数据；

31、步骤s243：根据检索语义上下文依赖稀疏性数据对检索语义域分布数据进行多向引用检索语义提取，得到多向引用检索语义数据；

32、步骤s244：基于多向引用检索语义数据对检索语义域分布数据进行检索内容中间层级划分，得到检索内容中间层级数据；

33、步骤s245：根据多向引用检索语义数据和检索内容中间层级数据进行内容中间层垂直分片，得到内容关联中间层分片检索库。

34、本发明通过一系列细化的分析和处理步骤，极大地提升了内容关联中间层分片检索库的性能和效果。步骤s241首先对内容关联检索库进行检索语义域分布分析，这一步骤的主要目的是识别和映射不同检索语义域的分布情况，从而了解数据中语义信息的整体布局。这为进一步的语义分析奠定了基础。接着，步骤s242利用检索语义域分布数据进行上下文依赖稀疏性分析，评估语义在不同上下文中的稀疏程度。这种分析有助于识别哪些语义区域在特定上下文中较为稀疏，从而优化检索过程中的语义匹配和上下文理解。步骤s243在此基础上进行多向引用检索语义提取，通过多维度的语义引用提取，获取更加全面和准确的检索语义数据。这种提取能够提供更丰富的语义信息，增强检索系统的理解能力。随后，步骤s244根据提取的多向引用检索语义数据，对检索语义域分布数据进行中间层级划分，将检索内容组织成层次化的结构。这种划分能够有效管理和优化检索内容，使得检索过程更加高效。最后，步骤s245根据多向引用检索语义数据和中间层级数据进行内容中间层垂直分片，形成内容关联中间层分片检索库。这种分片技术不仅提高了数据的检索速度，还优化了系统对复杂查询的处理能力。整体来看，这些步骤通过深入的语义分析和优化，显著提升了检索库的精度和效率，确保在处理大量和复杂的健康数据时能够快速、准确地进行信息检索和分析。

35、优选地，步骤s3包括以下步骤：

36、步骤s31：基于历史体检报告数据进行群体性用户身体基础数据检索，得到用户身体基础群体性数据；

37、步骤s32：根据内容关联中间层分片检索库对用户身体基础群体性数据进行健康风险因子识别，得到健康风险因子数据；

38、步骤s33：根据健康风险因子数据对用户身体基础群体性数据进行健康趋势评估，得到健康趋势评估数据。

39、本发明在步骤s3中，通过一系列精确的分析步骤，有效提升了对用户健康数据的管理和分析能力。步骤s31首先基于历史体检报告数据进行群体性用户身体基础数据检索，这一步骤的目标是从大规模的数据中提取出用户的身体基础信息，从而形成一个全面的身体基础数据集。这为后续的健康分析提供了广泛的基础数据。接下来，步骤s32利用内容关联中间层分片检索库，对这些用户身体基础群体性数据进行健康风险因子识别。这一过程通过分析用户的健康数据，识别出健康风险因子，有助于揭示潜在的健康问题和风险。这种识别能够为制定个性化的健康管理策略提供关键依据。最后，步骤s33根据识别出的健康风险因子对用户身体基础数据进行健康趋势评估。这一步骤通过综合分析健康风险因子，评估用户的健康趋势，揭示出潜在的健康变化和发展趋势。这种评估能够帮助预测未来的健康状况，为用户提供更具前瞻性的健康建议。整体而言，这些步骤通过系统化的健康数据检索和风险评估，大大提高了健康数据分析的深度和准确性，使得健康管理更具个性化和前瞻性，从而支持更有效的健康干预和管理决策。

40、优选地，步骤s32包括以下步骤：

41、步骤s321：根据内容关联中间层分片检索库对用户身体基础群体性数据进行体检评价内容相似性评估，得到体检评价内容相似性数据；

42、步骤s322：对体检评价内容相似性数据进行聚类分析，得到体检评价内容聚类数据；

43、步骤s323：根据体检评价内容相似性数据和体检评价内容聚类数据进行个体健康轨迹重构，得到个体健康轨迹重构数据；

44、步骤s324：利用预设的个体风险识别模型对个体健康轨迹重构数据和体检评价内容聚类数据进行个体风险特征因素识别，得到个体风险特征因素数据；

45、步骤s325：对个体风险特征因素数据进行多变量敏感性分析，得到风险多变量敏感性数据；

46、步骤s326：根据个体风险特征因素数据和风险多变量敏感性数据进行健康风险因子识别，得到健康风险因子数据。

47、本发明通过一系列精细的分析步骤，对健康风险因子的识别和评估进行了全面的优化。步骤s321通过根据内容关联中间层分片检索库对用户身体基础群体性数据进行体检评价内容相似性评估，这一步骤的核心在于分析用户体检报告中的相似性，揭示出不同体检评价内容之间的相似关系。这种相似性评估能够帮助发现数据中的共性和模式，为后续的分析提供基础数据。接着，步骤s322对体检评价内容相似性数据进行聚类分析，将具有相似特征的体检评价内容进行分组，得到体检评价内容聚类数据。这种聚类分析有助于将大量的体检数据组织成有意义的类别，从而更清晰地理解数据中的健康模式和趋势。随后，步骤s323结合体检评价内容相似性数据和聚类数据，进行个体健康轨迹的重构。这一过程通过综合分析用户的历史体检数据，重建其健康变化轨迹，提供个体化的健康趋势视图。步骤s324利用预设的个体风险识别模型，对重构的健康轨迹数据和体检评价内容聚类数据进行个体风险特征因素识别，这一步骤的目标是识别出每个个体面临的健康风险因素，为风险管理提供针对性的信息。步骤s325对识别出的个体风险特征因素数据进行多变量敏感性分析，评估不同风险因素对健康的影响程度，从而揭示哪些因素对健康风险具有更大的敏感性。这种多变量分析能够帮助识别关键的健康风险因素，从而制定更为精准的干预措施。最后，步骤s326根据个体风险特征因素数据和风险多变量敏感性数据进行健康风险因子识别，综合各类信息识别出主要的健康风险因子。这一过程确保了对用户健康风险的全面识别和准确评估，为制定个性化健康管理方案提供了坚实的基础。整体而言，这些步骤通过多层次、多维度的数据分析和优化，大幅提升了健康风险因子识别的准确性和实用性，有助于实现更为精准和有效的健康管理。

48、优选地，步骤s33包括以下步骤：

49、步骤s331：对健康风险因子数据进行动态交叉特征关联分析，得到动态健康特征关联数据；

50、步骤s332：基于动态健康特征关联数据对用户身体基础群体性数据进行趋势路径解析，得到健康趋势路径数据；

51、步骤s333：根据动态健康特征关联数据和健康趋势路径数据对用户身体基础群体性数据进行健康趋势评估，得到健康趋势评估数据。

52、本发明通过一系列复杂的分析步骤，显著提升了健康趋势评估的准确性和全面性。步骤s331对健康风险因子数据进行动态交叉特征关联分析，这一步骤的核心在于分析不同健康风险因子之间的相互关系及其变化动态，得到动态健康特征关联数据。这种动态分析能够揭示风险因子在不同时间点和条件下的相互影响，提供更深入的健康风险理解。接着，步骤s332利用动态健康特征关联数据，对用户身体基础群体性数据进行趋势路径解析。这一过程通过将动态特征数据应用于群体性基础数据，揭示健康状况的趋势路径，提供了个体健康变化的时间序列视图。这种路径解析有助于识别健康趋势中的模式和变化，为健康预测提供了可靠依据。最后，步骤s333根据动态健康特征关联数据和健康趋势路径数据对用户身体基础群体性数据进行健康趋势评估。这一综合评估过程通过结合动态特征和趋势路径，全面分析用户的健康趋势，得到健康趋势评估数据。这种评估能够提供对未来健康状态的深入预测，帮助制定更加精准的健康管理策略。整体而言，这些步骤通过综合分析和动态数据处理，提高了对健康趋势的洞察力，使得健康管理更具前瞻性和个性化。

53、优选地，步骤s4包括以下步骤：

54、步骤s41：对健康趋势评估数据进行归一化处理，得到健康趋势评估归一化数据；

55、步骤s42：基于健康趋势评估归一化数据进行用户健康行为纠正，得到健康行为纠正数据；

56、步骤s43：基于云平台对健康行为纠正数据进行数据推送，以执行用户健康数据管理。

57、本发明通过一系列有序的处理步骤，显著提升了用户健康行为管理的效果和精度。步骤s41对健康趋势评估数据进行归一化处理，将不同范围和尺度的数据转换为统一标准，从而得到健康趋势评估归一化数据。这一过程确保了数据的一致性和可比性，使得后续分析更加准确可靠，便于在不同数据来源和用户群体之间进行比较。接着，步骤s42基于归一化数据进行用户健康行为纠正。通过对健康趋势评估数据进行深入分析，识别并纠正不良健康行为，从而得到健康行为纠正数据。这一过程的核心在于根据数据分析结果，制定具体的健康改善建议，并将这些建议落实到用户的日常行为中，帮助用户改善健康习惯。最后，步骤s43利用云平台对健康行为纠正数据进行数据推送。这一过程将纠正措施和个性化健康管理方案通过云平台实时传送给用户，实现健康数据的动态管理和实时更新。通过云平台的支持，用户可以随时获取最新的健康建议和指导，增强健康管理的便利性和实时性。整体而言，这些步骤通过数据归一化、行为纠正和云平台推送，确保了健康管理过程的高效、精确和个性化，有助于用户实现更好的健康效果和生活质量。

58、优选地，本发明还提供了一种基于云平台的用户健康数据管理系统，用于执行如上所述的基于云平台的用户健康数据管理方法，该基于云平台的用户健康数据管理系统包括：

59、所属门诊分类数据，用于获取用户上传的历史体检报告数据；对历史体检报告数据进行内容所属门诊种类划分，得到体检内容所属门诊种类数据；

60、门诊关联分析模块，用于根据体检内容所属门诊种类数据对历史体检报告数据进行内容所属门诊关联重叠分析，得到内容所属门诊关联重叠数据；对内容所属门诊关联重叠数据进行内容关联检索库构建，得到内容关联中间层分片检索库；

61、健康趋势分析模块，用于根据内容关联中间层分片检索库进行健康风险因子识别，得到健康风险因子数据；根据健康风险因子数据进行健康趋势评估，得到健康趋势评估数据；

62、用户健康数据管理模块，用于基于健康趋势评估数据进行用户健康行为纠正，得到健康行为纠正数据；基于云平台对健康行为纠正数据进行数据推送，以执行用户健康数据管理。

63、本发明的有益效果，通过对用户上传的历史体检报告数据进行门诊种类的分类，能够系统性地将体检内容划分到不同的门诊类别中。可以将复杂的体检数据结构化，使得每一份体检报告的数据更易于管理和分析。其次，这种分类不仅提高了数据处理的效率，还能为后续的分析打下坚实的基础，例如根据门诊种类进行更精准的健康风险评估。通过对体检内容所属门诊种类数据进行关联重叠分析，进一步挖掘不同门诊类别之间的联系。这个步骤的关键在于，它能够揭示不同门诊之间存在的内容重叠或关联，从而发现潜在的健康问题。例如，同一患者在不同门诊的检查显示出某些重复的或相关的健康问题，通过这种分析可以更全面地了解患者的健康状况。继而，这些重叠分析结果将用于构建内容关联检索库，这一过程不仅整合了门诊间的关联数据，还将检索库细分为中间层分片，有效提高了数据检索的速度和准确性。这种分片的检索库能够在大规模数据中迅速定位相关信息，为医疗决策提供支持，同时也使得进一步的个性化健康分析和预测成为可能。总的来说，这一技术方案通过系统化的数据处理和关联分析，显著提升了体检报告数据的利用价值，优化了健康管理的过程。通过利用内容关联中间层分片检索库对健康风险因子进行识别，能够精准提取出潜在的健康风险因子数据。这一过程的核心优势在于，它能够从复杂的体检数据中识别出与健康风险相关的关键因素，例如某些指标的异常变化或特定的健康标志。这种精准的识别不仅能够帮助医生或健康管理人员更好地了解患者的健康状况，还能为进一步的健康趋势评估提供基础数据。随后，根据这些健康风险因子数据进行健康趋势评估，可以洞察患者健康状态的动态变化，例如风险因子的增加趋势或健康指标的改善情况。这种趋势评估的有益效果在于，它能够帮助及早发现潜在的健康问题，并为制定个性化的健康管理计划提供科学依据。通过基于健康趋势评估数据制定个性化的健康干预措施。例如，根据评估结果，系统可以建议用户调整饮食习惯、增加运动量或进行定期的健康检查。健康行为纠正数据能够有效地反映出这些干预措施的实施情况及其对用户健康的实际影响。进一步地，基于云平台对健康行为纠正数据进行数据推送，可以实现实时的健康管理和反馈。这种云平台的应用不仅使得健康管理过程更加高效和便捷，还能够通过自动化的数据推送功能，确保用户能够及时获得有关健康管理的建议和提醒，从而促进持续的健康行为改进。总的来说，这一技术方案通过精确的健康风险识别、趋势评估及行为纠正，结合先进的云平台技术，为用户提供了全面、个性化的健康管理解决方案，大大提升了健康管理的效果和便捷性。因此，本发明是对传统的一种基于云平台的用户健康数据管理方法做出的改进处理，解决了传统的一种基于云平台的用户健康数据管理方法存在着无法进行快速的健康状态检索关联，以及对健康趋势评估不准确的问题，能够快速的进行健康状态检索关联，提高了对健康趋势评估的准确度。