一种健康指标改善模型确定方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种健康指标改善模型确定方法和装置，从用户的历史健康状态数据中提取出健康指标特征，从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，所述健康指标特征为所述用户依据所述健康计划指导特征进行指导后得到的特征；构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系；基于构建的映射关系进行训练，得到以健康指标改善函数表征的健康指标改善模型，所述健康指标改善函数以所述健康指标特征与所述健康计划指导特征为自变量。

Method and device for determining health index improvement model

The application provides a method and apparatus for determining a health index improvement model, extracting health index features from user's historical health status data, and extracting health plan guidance features from pre-set historical health plan guidance data. The health index features are the user's guidance according to the health plan. The mapping relationship between the health index feature and the health plan guidance feature is constructed, and a health index improvement model represented by the health index improvement function is trained based on the mapping relationship. The health index improvement function is characterized by the health index feature and the health plan guidance feature. The characteristics of health plan guidance are independent variables.

【技术实现步骤摘要】
一种健康指标改善模型确定方法和装置
本申请涉及数据分析
，具体而言，涉及一种健康指标改善模型确定方法和装置。
技术介绍
目前，慢性病防控降险系统在为用户提供慢行病预防服务时，通常是通过医院的专家团队为用户制定有针对性的方案，这些预防服务通常包括：膳食指导服务、健身指导服务、心理指导服务等，而制定上述服务的依据是专家通过临床等积累的经验知识。但是，通过专家团队提供的慢性病预防服务的使用成本较高，而且科学性和精准性完全依赖于专家们的经验水平，可靠性比较低。除此之外，这些慢性病服务无法将整个服务周期内的用户的身体状态以及变化趋势通过可视化的方式展现给用户，进而使得用户的体验不好。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种健康指标改善模型确定方法和装置，用于解决现有技术中无法科学的确定健康指标改善情况的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种健康指标改善模型确定方法，该方法包括：从用户的历史健康状态数据中提取出健康指标特征，从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，所述健康指标特征为所述用户依据所述健康计划指导特征进行指导后得到的特征；构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系；基于构建的映射关系进行训练，得到以健康指标改善函数表征的健康指标改善模型，所述健康指标改善函数以所述健康指标特征与所述健康计划指导特征为自变量。可选地，所述方法还包括：接收待预测用户输入的健康指标特征；在所述健康指标改善函数中，分别将所述输入的健康指标特征以及提取出的各健康计划指导特征作为自变量，计算所述健康指标改善函数的函数值；选取函数值最大对应的健康计划指导特征，以对所述待预测用户的健康计划进行指导。可选地，所述健康计划指导特征包括：膳食计划指导特征以及健身计划指导特征，所述构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系包括：构建所述健康指标特征与所述膳食计划指导特征和健身计划指导特征的映射关系，所述健康指标特征为所述用户依据膳食计划指导特征和健身计划指导特征进行指导后得到的特征。可选地，所述健康指标改善函数的函数值的数量为所述膳食计划指导特征的条数和健身计划指导特征的条数的乘积。可选地，所述用户为多个，所述基于构建的映射关系进行训练，具体包括：依次将每个用户的每一健康指标特征和该健康指标特征映射的健康计划指导特征作为自变量的值，输入所述健康指标改善函数；将预设的健康指标增量特征作为所述健康指标改善函数因变量的值，对所述健康指标改善模型进行训练。可选地，所述历史健康状态数据包括第一历史时间段健康状态数据以及第二历史时间段健康状态数据，且第一历史时间段早于第二历史时间段；获取所述健康指标增量特征，包括：基于所述第一时间段健康状态数据，提取第一健康指标特征；基于所述第二历史时间段健康状态数据，提取第二健康指标特征；依据所述第一健康指标特征和所述第二健康指标特征，确定所述健康指标增量特征。可选地，所述历史健康计划指导数据包括第一历史时间段健康计划指导数据和第二历史时间段健康计划指导数据，且第一历史时间段早于第二历史时间段；所述从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，包括：基于所述第二历史时间段健康计划指导数据，提取所述健康计划指导特征。第二方面，本申请实施例提供了一种健康指标改善模型确定装置，该装置包括：提取模块，用于从用户的历史健康状态数据中提取出健康指标特征，从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，所述健康指标特征为所述用户依据所述健康计划指导特征进行指导后得到的特征；构建模块，用于构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系；确定模块，用于基于构建的映射关系进行训练，得到以健康指标改善函数表征的健康指标改善模型，所述健康指标改善函数以所述健康指标特征与所述健康计划指导特征为自变量。可选地，所述装置还包括：指导模块，所述指导模块用于：接收待预测用户输入的健康指标特征；在所述健康指标改善函数中，分别将所述输入的健康指标特征以及提取出的各健康计划指导特征作为自变量，计算所述健康指标改善函数的函数值；选取函数值最大对应的健康计划指导特征，以对所述待预测用户的健康计划进行指导。可选地，所述健康计划指导特征包括：膳食计划指导特征以及健身计划指导特征，所述构建模块具体用于：构建所述健康指标特征与所述膳食计划指导特征和健身计划指导特征的映射关系，所述健康指标特征为所述用户依据膳食计划指导特征和健身计划指导特征进行指导后得到的特征。本申请实施例提供的健康指标改善模型确定方法，通过从用户的历史健康状态数据中提取出健康指标特征，从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，进而构建健康指标特征与健康计划指导特征的映射关系，训练构建的映射关系，得到以所述健康指标特征与所述健康计划指导特征为自变量的健康指标改善模型。这样，从历史数据中提取相关的特征，基于提取的特征构建健康指标改善函数，对上述函数进行训练从而可以科学的确定健康指标改善情况，降低了现有技术通过经验确定健康指标改善情况的带来的低可靠度。为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1为本申请实施例提供的一种健康指标改善模型确定方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种健康指标改善模型确定装置的结构示意图；图3为本申请实施例提供的一种健康指标改善模型确定装置的结构示意图；图4为本申请实施例提供的一种计算机设备400的结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。如图1所示，本申请实施例提供了一种健康指标预测模型确定方法，该方法具体包括：S101，从用户的历史健康状态数据中提取出健康指标特征，从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，所述健康指标特征为所述用户依据所述健康计划指导特征进行指导后得到的特征；这里，历史健康状态数据可以是用户的血压、血糖、腰围、腹围、体重、血脂等数据，历史健康计划指导数据可以是通过膳食计划、健身计划得到的数据，例如，跑步5公里、粗粮饮食等等。健康指标特征可以是血糖、血压、体重等；健康计划指导特征一般包括膳食计划特征和健身计划特征。S102，构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系；S103，基于构建的映射关系进行训练，得到以健康指标改善函数表征的健康指本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种健康指标改善模型确定方法，其特征在于，该方法包括：从用户的历史健康状态数据中提取出健康指标特征，从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，所述健康指标特征为所述用户依据所述健康计划指导特征进行指导后得到的特征；构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系；基于构建的映射关系进行训练，得到以健康指标改善函数表征的健康指标改善模型，所述健康指标改善函数以所述健康指标特征与所述健康计划指导特征为自变量。

【技术特征摘要】
1.一种健康指标改善模型确定方法，其特征在于，该方法包括：从用户的历史健康状态数据中提取出健康指标特征，从预先设置的历史健康计划指导数据中提取出健康计划指导特征，所述健康指标特征为所述用户依据所述健康计划指导特征进行指导后得到的特征；构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系；基于构建的映射关系进行训练，得到以健康指标改善函数表征的健康指标改善模型，所述健康指标改善函数以所述健康指标特征与所述健康计划指导特征为自变量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收待预测用户输入的健康指标特征；在所述健康指标改善函数中，分别将所述输入的健康指标特征以及提取出的各健康计划指导特征作为自变量，计算所述健康指标改善函数的函数值；选取函数值最大对应的健康计划指导特征，以对所述待预测用户的健康计划进行指导。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述健康计划指导特征包括：膳食计划指导特征以及健身计划指导特征，所述构建所述健康指标特征与所述健康计划指导特征的映射关系包括：构建所述健康指标特征与所述膳食计划指导特征和健身计划指导特征的映射关系，所述健康指标特征为所述用户依据膳食计划指导特征和健身计划指导特征进行指导后得到的特征。4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述健康指标改善函数的函数值的数量为所述膳食计划指导特征的条数和健身计划指导特征的条数的乘积。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户为多个，所述基于构建的映射关系进行训练，具体包括：依次将每个用户的每一健康指标特征和该健康指标特征映射的健康计划指导特征作为自变量的值，输入所述健康指标改善函数；将预设的健康指标增量特征作为所述健康指标改善函数因变量的值，对所述健康指标改善模型进行训练。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述历史健康状态数据包括第一历史时间段健康状态数据以及第二历史时间段健康状态数据，且第一历史时间段早于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张将，王煜，蔺星宇，龙柯翰，张英壮，
申请(专利权)人：张晶心，
类型：发明
国别省市：北京,11