本发明专利技术提供一种基于神经网络的健康数据分析方法、装置及计算机设备，通过人工智能模型对人体数据进行分析，确定用户的健康程度，根据用户当前的健康程度确定用户的健康分析类型；在健康分析类型为模型分析的情况下，通过预先训练的神经网络模型为用户提供与至少部分人体数据相匹配的健康建议信息。可以方便快捷地为用户提供健康建议，使得用户可以随时随地了解健康状况并根据健康建议善健康状况。
【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的健康数据分析方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种基于神经网络的健康数据分析方法、装置及计算机设备。
技术介绍
健康是指一个人在身体、精神和社会等方面都处于良好的状态。健康包括两个方面的内容：一是主要脏器无疾病，身体形态发育良好，体形均匀，人体各系统具有良好的生理功能，有较强的身体活动能力和劳动能力，这是对健康最基本的要求；二是对疾病的抵抗能力较强，能够适应环境变化，各种生理刺激以及致病因素对身体的作用。传统的健康观是“无病即健康”，现代人的健康观是整体健康，世界卫生组织提出“健康不仅是躯体没有疾病，还要具备心理健康、社会适应良好和有道德”。因此，现代人的健康内容包括：躯体健康、心理健康、心灵健康、社会健康、智力健康、道德健康、环境健康等。健康是人的基本权利。健康是人生的第一财富。目前，为了获知健康状况，需要到医院做检查，但医疗资源有限，这导致获取健康状况经济成本和时间成本较高。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于神经网络的健康数据分析方法、装置及计算机设备，用于解决现有技术存在的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于神经网络的健康数据分析方法，包括以下步骤：步骤01，接收用户选择的健康分析项目，并在选择的项目对应的初始概况界面中显示预先设置的输入框，该输入框用于输入用户的人体数据；步骤02，获取用户在输入框内输入的人体数据；步骤03，将至少部分人体数据输入至预设健康程度诊断模型，以确定该用户当前的健康程度，其中，该健康程度包括预先标记的多个程度指标；步骤04，根据该用户当前的健康程度确定用户的健康分析类型，其中，该健康分析类型至少包括人工分析和模型分析；步骤05，在该健康分析类型为模型分析的情况下，通过预先训练的神经网络模型为用户提供与至少部分人体数据相匹配的健康建议信息。进一步的，人体数据中的至少一个类型的人体数据从传感器数据生成，所述传感器数据从多个传感器获取；所述人体数据至少包括年龄数据、性别、体重数据、体温数据、血糖数据、血压数据、活动数据或心率数据。进一步的，步骤03包括：将该人体数据分别与预设健康程度诊断模型中的预设信息进行匹配；在匹配的情况下，确定所述用户当前的健康程度为不健康；在不匹配的情况下，确定所述用户当前的健康程度为健康。进一步的，步骤04包括：在用户当前的健康程度为不健康的情况下，确定不健康程度对应的分数是否达到预设分数；在不健康程度对应的分数达到所述预设分数的情况下，确定所述健康分析类型为采用人工分析；在不健康程度对应的分数未达到搜索预设分数的情况下，确定所述健康分析类型为采用模型分析。进一步的，在确定所述健康分析类型为采用人工分析之后，还包括：查找所述健康分析项目对应的在线医生号码，并拨打所述在线医生号码，以进行人工分析。进一步的，步骤05之前还包括：检测所述用户是否存在历史病例；在存在所述历史病例的情况下，将所述历史病例对应的信息添加至所述输入内容对应的历史病例中。进一步的，步骤05之后还包括：在屏幕上显示所述健康建议信息对应的准确度调查界面，并接收所述准确度调查界面接收到的准确度反馈信息。为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于神经网络的健康数据分析装置，其包括：接收模块，用于接收用户选择的健康分析项目，并在用户选择的项目对应的初始概况界面中显示预先设置的输入框，该输入框用于输入用户的人体数据；获取模块，用于获取用户在输入框内输入的人体数据；第一确定模块，用于将至少部分所述人体数据输入至预设健康程度诊断模型，以确定所述用户当前的健康程度，其中，所述健康程度包括预先标记的多个程度指标；第二确定模块，用于根据所述用户当前的健康程度确定所述用户的健康分析类型，其中，所述健康分析类型至少包括人工分析和模型分析；提供模块，用于在所述健康分析类型为模型分析的情况下，通过预先训练的神经网络模型为所述用户提供与至少部分所述人体数据相匹配的健康建议信息。进一步的，人体数据中的至少一个类型的人体数据从传感器数据生成，所述传感器数据从多个传感器获取；所述人体数据至少包括年龄数据、性别、体重数据、体温数据、血糖数据、血压数据、活动数据或心率数据。进一步的，第一确定模块，用于将该人体数据分别与预设健康程度诊断模型中的预设信息进行匹配；在匹配的情况下，确定所述用户当前的健康程度为不健康；在不匹配的情况下，确定所述用户当前的健康程度为健康。进一步的，第二确定模块，用于在用户当前的健康程度为不健康的情况下，确定不健康程度对应的分数是否达到预设分数；在不健康程度对应的分数达到所述预设分数的情况下，确定所述健康分析类型为采用人工分析；在不健康程度对应的分数未达到搜索预设分数的情况下，确定所述健康分析类型为采用模型分析。进一步的，还包括：通信模块，用于在在确定所述健康分析类型为采用人工分析之后，查找所述健康分析项目对应的在线医生号码，并拨打所述在线医生号码，以进行人工分析。进一步的，还包括：检测所述用户是否存在历史病例；在存在所述历史病例的情况下，将所述历史病例对应的信息添加至所述输入内容对应的历史病例中。进一步的，还包括：在屏幕上显示所述健康建议信息对应的准确度调查界面，并接收所述准确度调查界面接收到的准确度反馈信息。为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在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基于神经网络的健康数据分析方法的步骤。为实现上述目的，本专利技术还提供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基于神经网络的健康数据分析方法的步骤。本专利技术提供的基于神经网络的健康数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质，通过人工智能模型对人体数据进行分析，为用户提供健康建议。可以方便快捷地为用户提供健康建议，使得用户可以随时随地了解健康状况并根据健康建议善健康状况。附图说明图1为本专利技术基于神经网络的健康数据分析方法实施例的流程图；图2为本专利技术基于神经网络的健康数据分析装置实施例的程序模块示意图；图3为本专利技术基于神经网络的健康数据分析装置实施例的硬件结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利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用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供的基于神经网络的健康数据分析方法、装置、计算机设备及存储介质，适用于健康数据分析
，为用户提供一种基于神经网络的健康数据分析方案。本专利技术通过使用神经网络模型对人体数据进行分析，为用户提供健康建议。请参阅图1，本实施例的一种基于神经网络的健康数据分析方法中，包括以下步骤(步骤S01至步骤S05)：步骤S01，接收用户选择的健康分析项目，并在选择的项目对应的初始概况界面中显示预先设置的输入框，该输入框用于输入用户的人体数据。其中，该人体数据可为健康数据或非健康数据，例如至少包括可年龄数据、性别、体重数据、体温数据、血糖数据、血压数据、活动数据或心率数据。步骤S01中，人体数据可包括但不限于任何类型的与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的健康数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤01，接收用户选择的健康分析项目，并在所述项目对应的初始概况界面中显示预先设置的输入框，所述输入框用于输入用户的人体数据；步骤02，获取用户在所述输入框内输入的人体数据；步骤03，将至少部分所述人体数据输入至预设健康程度诊断模型，以确定所述用户当前的健康程度，其中，所述健康程度包括预先标记的多个程度指标；步骤04，根据所述用户当前的健康程度确定所述用户的健康分析类型，其中，所述健康分析类型至少包括人工分析和模型分析；步骤05，在所述健康分析类型为模型分析的情况下，通过预先训练的神经网络模型为所述用户提供与至少部分所述人体数据相匹配的健康建议信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的健康数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤01，接收用户选择的健康分析项目，并在所述项目对应的初始概况界面中显示预先设置的输入框，所述输入框用于输入用户的人体数据；步骤02，获取用户在所述输入框内输入的人体数据；步骤03，将至少部分所述人体数据输入至预设健康程度诊断模型，以确定所述用户当前的健康程度，其中，所述健康程度包括预先标记的多个程度指标；步骤04，根据所述用户当前的健康程度确定所述用户的健康分析类型，其中，所述健康分析类型至少包括人工分析和模型分析；步骤05，在所述健康分析类型为模型分析的情况下，通过预先训练的神经网络模型为所述用户提供与至少部分所述人体数据相匹配的健康建议信息。2.根据权利要求1所述的基于神经网络的健康数据分析方法，其特征在于：所述人体数据中的至少一个类型的人体数据从传感器数据生成，所述传感器数据从多个传感器获取；所述人体数据至少包括年龄数据、性别、体重数据、体温数据、血糖数据、血压数据、活动数据或心率数据。3.根据权利要求1所述的基于神经网络的健康数据分析方法，其特征在于：步骤03包括：将所述人体数据分别与所述预设健康程度诊断模型中的预设信息进行匹配；在匹配的情况下，确定所述用户当前的健康程度为不健康；在不匹配的情况下，确定所述用户当前的健康程度为健康。4.根据权利要求1所述的基于神经网络的健康数据分析方法，其特征在于：步骤04包括：在所述用户当前的健康程度为不健康的情况下，确定不健康程度对应的分数是否达到预设分数；在不健康程度对应的分数达到所述预设分数的情况下，确定所述健康分析类型为采用人工分析；在不健康程度对应的分数未达到搜索预设分数的情况下，确定所述健康分析类型为采用模型分析。5.根据权利要求4所述的基于神经网络的健康数据分...
【专利技术属性】
技术研发人员：付伟，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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