一种生活风险评估系统技术方案

本发明专利技术涉及一种风险评估系统，尤其是一种生活风险评估系统，包括个人信息采集、风险评估模型和健康改善指南库。所述个人信息采集包括收集评价对象的相关数据，包括人口学特征、体格测量、生活方式、家族及个人病史、心理和体质。所述风险评估模型包括信息库、标准库和算法库。所述健康改善指南库是根据不同风险评估模型的评估结果，即疾病死亡风险模型、中医体质模型和心理测评模型的评估结果，与处方库中的建议（G1…Gk）通过相关计算进行关联匹配，产生个性化的健康改善指南。本系统采集的个人信息更充分详细，建立的模型更全面，可适用于不同区域的人群且具有独立性，在预测疾病危险因素方面具有重要的意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种风险评估系统，尤其是一种生活风险评估系统。
技术介绍
随着“健康中国”建设的不断深入，老百姓意识到大健康的概念不只是治病，而是要在疾病尚未形成之前，采取积极的预防措施，消除危险因素的危害，防止疾病的发生。通过生活风险评估系统可以对我们的身体做出健康判断，包括身体状态、未来患病或死亡风险和心理状况。根据评估结果，再通过科学、全面的健康管理，减缓慢病发生，提高生活质量，延长寿命，减少医疗支出，促使我们养成健康生活习惯。目前国内现有的生活风险评估系统因为采集数据量表问卷形式的单一、分散，使得对量表问卷和健康管理知之甚少的中国百姓难以理解和热衷，而且不能给予用户有针对性的膳食、运动等指导意见。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供一种能进行生活风险评估并提供改善建议的一种生活风险评估系统，具体技术方案为：一种生活风险评估系统，包括个人信息采集、风险评估模型和健康改善指南库。所述个人信息采集包括收集评价对象的相关数据，包括人口学特征、体格测量、生活方式、家族及个人病史、心理和体质。所述风险评估模型包括信息库、标准库和算法库。所述信息库包括收集人群性别、年龄别和疾病别的死亡率资料在评价时作为比较的标准；还包括收集区域、人口、环境、疾病的相关历史数据，按数据分析原理整理成不同类别、不同维度的数据分析结果，在此基础上通过文献阅读和多因素Logistic回归模型估算各危险因素的系数，然后确定所有危险因素的基础风险参考值；所述基础风险参考值，是指如果某人的某个危险因素取值为此值，则危险打分为0，越高于此值，打分越高，风险越高，给每一个危险因素分类打分，在此基础上结合疾病死亡模型、中医体质模型和心理测评模型，建立相关的生活风险评估模型；i：自变量个数。所述标准库包括身高体重标准、血压标准、胆固醇标准、吸烟量标准、健康饮食标准、各种疾病死亡率、体质检测达标和体检合格标准。所述算法库包括健康得分算法表、健康年龄计算公式、问卷库选题依据表、心理健康得分表、判定依据表和报告展示取值表。所述健康改善指南库是根据不同风险评估模型的评估结果，即疾病死亡风险模型、中医体质模型和心理测评模型的评估结果，与处方库中的建议（G1…Gk）通过相关计算进行关联匹配，产生个性化的健康改善指南；关联匹配的计算方法如下：处方可看作是一个多元变量的函数，表示为：处方=f（x1，x2，x3，……，xn）x1表示个人可修正的危险因素；x2至xn表示健康改善建议；设有k个处方G1…Gk，每个处方观测n个指标的观测数据如下：处方G1各变量平均值为：（1），（1），（1）……（1）；处方G2各变量平均值为：（2），（2），（2）……（2）；……处方Gk各变量平均值为：（k），（k），（k）……（k）；依据生活风险评估报告产生的结果X，X=（x1，x2，x3，……，xn），首先分别计算X与G1，G2，……Gk的距离，分别记为D（X，G1），D（X，G2），……D（X，Gk）；然后按照距离最近准则判别归类，即评估结果X距离哪一个处方最近就归为哪一类；系统将评估结果和选择的处方进行文字整合，输出完整的报告。距离计算公式为：。在本专利技术信息采集时，采集了与人相关的环境因素、个人生理生化因素、生活方式数据、健康史数据以及心理因素方面的信息数据；风险评估的模型建立在独立的区域空间内，在人口、环境等因素具有独立性，具有针对性和独特性；在风险评估模型的基础上进行风险评估，计算不同危险因素的危险系数、基于不同危险因素基础上的综合风险系数，本系统采集的个人信息更充分详细，建立的模型更全面，可适用于不同区域的人群且具有独立性，在预测疾病危险因素方面具有重要的意义。附图说明图1是本专利技术的流程图。具体实施方式现结合附图说明本专利技术的具体实施方式。如图1所示，一种生活风险评估系统，包括个人信息采集、风险评估模型和健康改善指南库。所述个人信息采集包括收集评价对象的相关数据，包括人口学特征、体格测量、生活方式、家族及个人病史、心理和体质。所述风险评估模型包括信息库、标准库和算法库。所述信息库包括收集人群性别、年龄别和疾病别的死亡率资料在评价时作为比较的标准；还包括收集区域、人口、环境、疾病的相关历史数据，按数据分析原理整理成不同类别、不同维度的数据分析结果，在此基础上通过文献阅读和多因素Logistic回归模型估算各危险因素的系数，然后确定所有危险因素的基础风险参考值；所述基础风险参考值，是指如果某人的某个危险因素取值为此值，则危险打分为0，越高于此值，打分越高，风险越高，给每一个危险因素分类打分，在此基础上结合疾病死亡模型、中医体质模型和心理测评模型，建立相关的生活风险评估模型；i：自变量个数。疾病死亡风险模型的建立包括以下步骤：步骤1：将危险因素转换为危险分数，危险分数越高，则死亡概率越大，反之越小；危险分数计算模型：Fi：某一暴露水平的危险分数；RRi：暴露于这一危险因素的相对危险度；Pi：人群中暴露于这一水平危险因素的个体占总人口的比例；步骤2：组合危险分数的计算基于与死亡原因有关的危险因素，采用借贷计分法（Credit-debitmethod）：如果危险因素的风险系数超过1.0，则将超出的部分相加；如果危险因素的风险系数小于1.0，则将系数直接相乘，然后与上面的总和相加得到最后的综合风险系数；步骤3：根据收集的死亡率资料，结合人口学特征，确定当地同性别、同年龄段的某种疾病平均死亡概率，计算因该疾病死亡的可能性：。平均死亡概率数据来自中国卫生统计年鉴，其中包括了各地区各年龄段各疾病的分类死亡率数据。中医体质模型为：中医体质类别的判定基于转化分数，然后根据中华中医药学会给出的《中医体质分类与判定自测表》进行判定；；式中：心理测评模型的心理测评依据不同维度计算相应的评分。所述标准库包括身高体重标准、血压标准、胆固醇标准、吸烟量标准、健康饮食标准、各种疾病死亡率、体质检测达标和体检合格标准。所述算法库包括健康得分算法表、健康年龄计算公式、问卷库选题依据表、心理健康得分表、判定依据表和报告展示取值表。所述健康改善指南库是根据不同风险评估模型的评估结果，即疾病死亡风险模型、中医体质模型和心理测评模型的评估结果，与处方库中的建议（G1…Gk）通过相关计算进行关联匹配，产生个性化的健康改善指南；关联匹配的计算方法如下：处方可看作是一个多元变量的函数，表示为：处方=f（x1，x2，x3，……，xn）x1表示个人可修正的危险因素；x2至xn表示健康改善建议；设有k个处方G1…Gk，每个处方观测n个指标的观测数据如下：处方G1各变量平均值为：（1），（1），（1）……（1）；处方G2各变量平均值为：（2），（2），（2）……（2）；……处方Gk各变量平均值为：（k），（k），（k）……（k）；依据生活风险评估报告产生的结果X，X=（x1，x2，x3，……，xn），首先分别计算X与G1，G2，……Gk的距离，分别记为D（X，G1），D（X，G2），……D（X，Gk）；然后按照距离最近准则判别归类，即评估结果X距离哪一个处方最近就归为哪一类；系统将评估结果和选择的处方进行文字整合，输出完整的报告。距离计算公式为：。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种生活风险评估系统，其特征在于，包括个人信息采集、风险评估模型和健康改善指南库。

【技术特征摘要】
1.一种生活风险评估系统，其特征在于，包括个人信息采集、风险评估模型和健康改善指南库。2.根据权利要求1所述的一种生活风险评估系统，其特征在于，所述个人信息采集包括收集评价对象的相关数据，包括人口学特征、体格测量、生活方式、家族及个人病史、心理和体质。3.根据权利要求1所述的一种生活风险评估系统，其特征在于，所述风险评估模型包括信息库、标准库和算法库。4.根据权利要求3所述的一种生活风险评估系统，其特征在于，所述信息库包括收集人群性别、年龄别和疾病别的死亡率资料，在评价时作为比较的标准；还包括收集区域、人口、环境、疾病的相关历史数据，按数据分析原理整理成不同类别、不同维度的数据分析结果，在此基础上通过文献阅读和多因素Logistic回归模型估算各危险因素的系数，然后确定所有危险因素的基础风险参考值；所述基础风险参考值，是指如果某人的某个危险因素取值为此值，则危险打分为0，越高于此值，打分越高，风险越高，给每一个危险因素分类打分，在此基础上结合疾病死亡模型、中医体质模型和心理测评模型，建立生活风险评估模型；i：自变量个数。5.根据权利要求3所述的一种生活风险评估系统，其特征在于，所述标准库包括身高体重标准、血压标准、胆固醇标准、吸烟量标准、健康饮食标准、各种疾病死亡率、体质检测达标和体检合格标准。6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：金春，丁瑞虎，
申请(专利权)人：无锡金世纪国民体质与健康研究有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32