健康数据监测方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种健康数据监测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取用户的健康数据；对所述健康数据进行异常分析，得到异常分析结果；若所述异常分析结果为所述用户存在健康数据异常，则获取所述用户处于健康数据异常的时间段和对应的数据类型，并获取所述用户在所述时间段内的运动数据；获取所述数据类型对应的预设运动量指标，若所述运动数据不符合所述预设运动量指标的要求，则向所述用户发送运动提醒。本发明专利技术的技术方案在监测到健康数据出现异常时进一步评估用户的运动状况，在运动状况未达到规定指标时提醒用户进行锻炼，从而达到对异常健康数据的及时改善，降低用户的患病风险，有效提高健康数据监测功能的智能化水平。

Health data monitoring methods, devices, computer equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
健康数据监测方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种健康数据监测方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
目前，随时智能移动设备的普及，各种健康应用(Application，APP)被广泛使用，现有的各种健康APP能够实现对用户各种类型的健康数据的测量，例如，心率、血压等，使用户能够及时了解自身的各种健康指标状态。但是，现有的健康APP通常仅支持对健康数据的测量，无法根据测量结果采取有效的改善异常健康数据的措施，智能化水平不足。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种健康数据监测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中健康数据监测功能的智能化水平较低的问题。一种健康数据监测方法，包括：获取用户的健康数据；对所述健康数据进行异常分析，得到异常分析结果；若所述异常分析结果为所述用户存在健康数据异常，则获取所述用户处于健康数据异常的时间段和对应的数据类型，并获取所述用户在所述时间段内的运动数据；获取所述数据类型对应的预设运动量指标，若所述运动数据不符合所述预设运动量指标的要求，则向所述用户发送运动提醒。一种健康数据监测装置，包括：健康数据获取模块，用于获取用户的健康数据；异常分析模块，用于对所述健康数据进行异常分析，得到异常分析结果；运动数据获取模块，用于若所述异常分析结果为所述用户存在健康数据异常，则获取所述用户处于健康数据异常的时间段和对应的数据类型，并获取所述用户在所述时间段内的运动数据；运动评估模块，用于获取所述数据类型对应的预设运动量指标，若所述运动数据不符合所述预设运动量指标的要求，则向所述用户发送运动提醒。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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健康数据监测方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述健康数据监测方法的步骤。上述健康数据监测方法、装置、计算机设备及存储介质中，在获取用户的健康数据后，对健康数据进行异常分析，得到健康数据是否存在异常情况的异常分析结果，在异常分析结果为用户存在健康数据异常的情况下，获取用户处于健康数据异常的时间段和对应的数据类型，并获取用户在该时间段内的运动数据和该数据类型对应的预设运动量指标，若运动数据不符合预设运动量指标的要求，则向用户发送运动提醒，实现了将健康数据与运动数据相结合，进行组合分析，在监测到健康数据出现异常时进一步评估用户的运动状况，在运动状况未达到规定指标时提醒用户进行锻炼，从而达到对异常健康数据的及时改善，有利于及时改善用户的身体健康状况，降低用户的患病风险，有效提高健康数据监测功能的智能化水平。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中健康数据监测方法的一流程图；图2是本专利技术一实施例中健康数据监测方法中步骤S2的一流程图；图3是本专利技术一实施例中健康数据监测方法的步骤S4的一流程图；图4是本专利技术一实施例中健康数据监测装置的一示意图；图5是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。本申请提供的健康数据监测方法，可应用在客户端，完成对用户的健康数据的智能监测。其中，客户端具体包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机和平板电脑和便携式可穿戴设备。在一实施例中，如图1所示，提供一种健康数据监测方法，具体包括步骤S1至步骤S4，详述如下：S1：获取用户的健康数据。具体地，用户的健康数据包括但不限于用户的血压、心率、体温、体重等不同数据类型的数据。用户的健康数据可以通过专用的健康数据测量设备进行定期或者实时采集，并由健康数据测量设备定期或者实时发送给客户端。例如，若健康数据为血压数据，则该血压数据可以通过血压计进行采集，并通过有线网络或者无线网络将血压数据发送到客户端。可以理解的是，客户端上可以设置有相应的健康应用APP，该APP接收健康数据测量设备发送的健康数据，并可以将用户在一段时间内采集到的健康数据在客户端界面进行显示，进一步地，该APP在对健康数据进行显示时，可以显示为横轴为测量时间、纵轴为健康数据的趋势分析图。进一步地，健康数据包括预设时间段内每种预设的数据类型对应的K个检测时间点的指标测量值，其中，K为正整数。其中，数据类型为具体的健康数据的类型，数据类型包括但不限于血压、心率、体温、体重等。客户端获取到的用户的健康数据可以是多种不同的数据类型对应的数据，该数据具体可以包括K个检测时间点的指标测量值，检测时间点具体可以是固定时间间隔的时间点。需要说明的是，不同数据类型对应的监测时间点的时间间隔可以相同也可以不相同，其具体可以根据实际应用的需要进行设置，此处不做限制。例如，若预设时间段为24小时，数据类型为血压，则健康数据中包含的血压对应的检测时间点可以是每隔1分钟的时间点，即该健康数据中包含有24小时内每间隔1分钟测量到的用户的血压数据这一指标测量值。S2：对健康数据进行异常分析，得到异常分析结果。具体地，客户端对获取到的健康数据进行异常分析，该异常分析具体可以是对预设时间段内的连续K个指标测量值的趋势分析，也可以是对该K个指标测量值的阈值判断，得到健康数据是否存在异常情况的异常分析结果。其中，趋势分析通过对连续K个指标测量值构成的函数曲线进行斜率分析，预测该数据类型对应的指标测量值可能的发展趋势，并根据预测的发展趋势判断用户的健康数据是否会出现异常，阈值判断通过对K个指标测量值与预设的健康阈值进行述职比较，确定指标测量值是否超过预设的健康阈值，进而得到健康数据是否存在异常的异常分析结果。S3：若异常分析结果为用户存在健康数据异常，则获取用户处于健康数据异常的时间段和对应的数据类型，并获取用户在该时间段内的运动数据。具体地，若客户端根据步骤S2的异常分析结果确定用户存在健康数据异常，则获取存在异常的健康数据对应的采集时间段，即用户处于健康数据异常的时间段，以及该存在异常的健康数据对应的数据类型。客户端通过运动APP测量用户的运动数据，并获取用户在用户处于健康数据异常的时间段内的运动数据。运动APP自动记录用户在每次运动时的运动数据，包括但不限于：运动类型、运动时长、消耗能量等。例如：运动APP可以记录用户每日的走路步数8320步、慢跑30分钟，消耗300千卡能量。S4：获取数据类型对应的预设运动量指标，若运动数据不符合预设运动量指标的要求，则向用户发送运动提醒。具体的，每种数据类型均对应有与该数据类型相匹配的预设运动量指标，当用户达到该预设运动量指标的要求时，就能够有效降低该数据类型对应的相关疾病风险。预设运动量指标可以包括具体的运动项目的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种健康数据监测方法，其特征在于，所述健康数据监测方法包括：获取用户的健康数据；对所述健康数据进行异常分析，得到异常分析结果；若所述异常分析结果为所述用户存在健康数据异常，则获取所述用户处于健康数据异常的时间段和对应的数据类型，并获取所述用户在所述时间段内的运动数据；获取所述数据类型对应的预设运动量指标，若所述运动数据不符合所述预设运动量指标的要求，则向所述用户发送运动提醒。

【技术特征摘要】
1.一种健康数据监测方法，其特征在于，所述健康数据监测方法包括：获取用户的健康数据；对所述健康数据进行异常分析，得到异常分析结果；若所述异常分析结果为所述用户存在健康数据异常，则获取所述用户处于健康数据异常的时间段和对应的数据类型，并获取所述用户在所述时间段内的运动数据；获取所述数据类型对应的预设运动量指标，若所述运动数据不符合所述预设运动量指标的要求，则向所述用户发送运动提醒。2.如权利要求1所述的健康数据监测方法，其特征在于，所述健康数据包括预设时间段内每种预设的数据类型对应的K个检测时间点的指标测量值，其中，K为正整数。3.如权利要求2所述的健康数据监测方法，其特征在于，所述对所述健康数据进行异常分析，得到异常分析结果包括：针对每种所述数据类型，分析在K个所述检测时间点的所述指标测量值中，是否存在超过预设数值范围的数据波动；若至少一种所述数据类型存在所述数据波动，则确定所述异常分析结果为所述用户存在健康数据异常。4.如权利要求3所述的健康数据监测方法，其特征在于，所述针对每种所述数据类型，分析在K个所述检测时间点的所述指标测量值中，是否存在超过预设数值范围的数据波动包括：针对每种所述数据类型，若在K个所述检测时间点的所述指标测量值中，存在至少N个所述指标测量值超过所述数据类型对应的预设指标阈值，则确认所述数据类型存在所述数据波动，其中，N为小于等于K的正整数。5.如权利要求1至4任一项所述的健康数据监测方法，其特征在于，所述向所述用户发送运动提醒包括：计算所述用户处于所述健康数据异常的时间段内的所述数据类型对应的健康数据的平均值；根据所述数据类型对应的指标取值范围与健康等级之间预设的对应关系，获取所述平均值所在的所述指标取...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘振，周兴伟，
申请(专利权)人：缤刻普达北京科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11