健康数据处理方法及装置制造方法及图纸

本申请关于一种健康数据处理方法及装置。所述方法包括：获取用户在基准时间之前第一时间段内的健康信息；将所述健康信息输入至健康预测模型组件中，经所述健康预测模型组件输出所述用户在所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息；其中，所述健康预测模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的健康信息训练得到。利用本申请各个实施例提供的健康数据处理方法及装置，可以提前获取准确可靠的用户的健康状况。户的健康状况。户的健康状况。

【技术实现步骤摘要】
健康数据处理方法及装置


[0001]本申请涉及互联网健康
，尤其涉及一种健康数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]随着社会发展和人们健康和审美意识的提升，市场上提供越来越多的健康服务，如健身、美容、医美等等，人们可以通过健康服务提升个体的健康和外形。但是，用户在接收健康服务之后，往往也不知道个人的身体状况，尤其是在接收某项医美手术之后，用户自己很难了解到自身的恢复状况。尤其是对于一些创面恶化、医美调整不对称之类的状况，用户自己难以及时了解。而且经常来往医院检查，对医院或者用户来说，时间和精力成本太高，难以实现，
[0003]因此，相关技术中亟需一种成本较低的能够提前获知用户健康状况的数据处理方式。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种健康数据处理方法及装置，可以提前获取准确可靠的用户的健康状况。
[0005]本申请实施例提供的健康数据处理方法及装置是这样实现的：
[0006]一种健康数据处理方法，所述方法包括：
[0007]获取用户在基准时间之前第一时间段内的健康信息；
[0008]将所述健康信息输入至健康预测模型组件中，经所述健康预测模型组件输出所述用户在所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息；
[0009]其中，所述健康预测模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的健康信息训练得到。
[0010]一种数据处理方法，所述方法包括：
[0011]获取对象在基准时间之前第一时间段内的状态信息；
[0012]将所述状态信息输入至结果预测模型组件中，经所述结果预测模型组件输出所述对象在所述基准时间之后的第二时间段内的状态信息；
[0013]其中，所述结果预测模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的状态信息训练得到。
[0014]一种健康数据处理装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
[0015]获取用户在基准时间之前第一时间段内的健康信息；
[0016]将所述健康信息输入至健康预测模型组件中，经所述健康预测模型组件输出所述用户在所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息；
[0017]其中，所述健康预测模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的健康信息训练得到。
[0018]一种数据处理装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：
[0019]获取对象在基准时间之前第一时间段内的状态信息；
[0020]将所述状态信息输入至结果预测模型组件中，经所述结果预测模型组件输出所述对象在所述基准时间之后的第二时间段内的状态信息；
[0021]其中，所述结果预测模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的状态信息训练得到。
[0022]一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得处理器能够执行所述的方法。
[0023]本申请提供的健康数据处理方法及装置，可以根据用户历史健康信息预测用户未来的健康信息，且利用机器学习模型组件实现健康信息的预测，所述机器学习模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的健康信息训练得到。一方面，健康信息的预测可以让用户或者医生提前获知用户的健康状况，尤其在健康状况出现问题的情况下，可以帮助用户设置补救措施；另一方面，通过机器学习的方式训练得到健康预测模型组件，可以实现预测的准确性，获取准确可靠的预测结果。
附图说明
[0024]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
[0025]图1是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
[0026]图2是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
[0027]图3是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
[0028]图4是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
[0029]图5是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
[0030]图6是根据一示例性实施例示出的一种应用场景示意图。
[0031]图7是根据一示例性实施例示出的健康数据处理方法的流程示意图。
[0032]图8是根据一示例性实施例示出的数据处理方法的流程示意图。
[0033]图9是根据一示例性实施例示出的一种健康数据处理装置的框图。
具体实施方式
[0034]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0035]为了方便本领域技术人员理解本申请实施例提供的技术方案，下面通过具体的应用场景说明所述技术方案。
[0036]图1是本申请实施例提供的整体应用结构图。如图1所示，首先可以获取基准时间t0之前的第一时间段内的用户的健康记录。其中，所述健康记录的形式可以包括文字、语音、图像、视频中的任何一种或者多种形式。然后，可以从所述健康记录中提取出对应的健
康信息，生成如图1所示的从t0-N到t0-1的健康时序序列，且所述健康信息中可以包括参数A、参数B、
……
、参数M共M个参数的参数值。以医美健康调整举例说明，用户在某医院做了双眼皮切割手术，并在医美平台上记录手术后的眼部状态。图2是该用户的变美日记，如图2所示，用户可以在手术后的任意时间记录当时的眼部健康状态。例如，用户在2020年07月15日、06月28日、06月19日均做了健康记录，且生成的健康记录按照时间轴顺序排列。所述健康记录的形式可以包括文字和图像，当然，也可以包括语音或者视频。在其他实施例中，用户可以通过智能音箱、智能穿戴设备等完成健康记录。例如，在智能音箱中开启健康记录功能之后，可以在所述智能音箱的提醒之下，利用语音记录方式完成健康记录。
[0037]针对上述多种形式的健康记录，可以根据所述健康记录获取所述健康信息中各个参数对应的参数值。对于不同形式的记录形式，可以具有相应的处理方式。对于文字记录，可以对文字进行分词处理，确定其中的关键词，并从所述关键词中确定所述健康信息中各个参数对应的参数值。例如，根据图2中的描述“今天正好第100天啦，恢复的很好，无论形态还是宽度都很满意，虽然还有点小肿，不过一点痛感没有，很自然。”可以确定出下述健康信息：恢复等级：9级，红肿等级：3级，疼痛等级：0。对于语音记录，可以利用语音识别技术识别出语音对应的文本内容，再按照上述处理文本记录的方式继续处理。对于图片记录或者视频记录，可以将对应的图片或者视频中的视频帧输入至机器学习模型组件，经所述机器学习模型组件自动识别出用户的健康信息。
[0038]当然，还有更加简单的健康记录方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种健康数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户在基准时间之前第一时间段内的健康信息；将所述健康信息输入至健康预测模型组件中，经所述健康预测模型组件输出所述用户在所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息；其中，所述健康预测模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的健康信息训练得到。2.根据权利要求1所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述健康预测模型组件被设置为按照下述方式训练得到：获取多个用户在历史时间段内的健康信息；从所述健康信息中提取多个样本数据，所述样本数据包括指定时间、所述指定时间之前所述第一时间段内的健康信息以及所述指定时间之后所述第二时间段内的健康信息；构建健康预测模型组件，所述健康预测模型组件中设置有训练参数；分别将所述指定时间之前所述第一时间段内的健康信息输入至所述健康预测模型组件中，生成预测结果；基于所述预测结果与所述指定时间之后所述第二时间段内的健康信息之间的差异，对所述训练参数进行迭代调整，直至所述差异满足预设要求。3.根据权利要求1所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述将所述健康信息输入至健康预测模型组件中，经所述健康预测模型组件输出所述用户在所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息，包括：确定所述健康信息对应的健康项目信息；从多个健康预测模型组件中确定出与所述健康项目信息相匹配的目标健康预测模型组件；将所述健康信息输入至所述目标健康预测模型组件中，经所述目标健康预测模型组件输出所述用户在所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息。4.根据权利要求1所述的健康数据处理方法，其特征在于，在所述健康信息对应的健康项目信息包括对人体进行健康调整的情况下，所述健康信息包括下述中的至少一种：疼痛信息、恢复信息、不适信息。5.根据权利要求1所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述获取用户在基准时间之前第一时间段内的健康信息，包括：获取用户在基准时间之前第一时间段内的健康记录；将所述健康记录中所记录的内容转化为预设格式的健康信息。6.根据权利要求5所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述健康记录包括下述中的至少一种形式：文字、语音、图片、视频。7.根据权利要求5所述的健康数据处理方法，其特征在于，在所述健康记录包括语音的情况下，所述将所述健康记录中所记录的内容转化为预设格式的健康信息，包括：对所述语音进行语音识别，获取所述健康记录中的文字内容；将所述文字内容量化成预设格式的健康信息。8.根据权利要求5所述的健康数据处理方法，其特征在于，在所述健康记录包括图像或者视频的情况下，所述将所述内容量化成预设格式的健康信息，包括：
对所述图像或者所述视频中的视频帧进行图像识别，获取所述健康记录中的内容；将所述内容进行量化成预设格式的健康信息。9.根据权利要求8所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述对所述图像或者所述视频中的视频帧进行图像识别，获取所述健康记录中的内容，包括：将所述图像或者所述视频中的视频帧输入至健康图像识别模型组件中，经所述健康图像识别模型组件输出所述健康记录中的内容；其中，所述健康图像识别模型组件被设置为利用多个用户的健康图像以及所述健康图像所记录的内容之间的对应关系训练得到。10.根据权利要求1所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：向所述用户发送预测消息，所述预测消息中包括所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息。11.根据权利要求1所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述基准时间之后的第二时间段内的健康信息输入至决策模型组件中，经所述决策模型组件中输出对应的健康提醒消息；其中，所述决策模型组件被设置为利用训练得到。12.根据权利要求11所述的健康数据处理方法，其特征在于，所述决策模型组件还输出所述健康提醒消息的发送时间、发送对象。13.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取对象在基准时间之前第一时间段内的状态信息；将所述状态信息输入至结果预测模型组件中，经所述结果预测模型组件输出所述对象在所述基准时间之后的第二时间段内的状态信息；其中，所述结果预测模型组件被设置为利用多个用户在历史时间段内的状态信息训练得到。14.根据权利要求13所述的数据处理方法，其特征在于，所述对象包括受教育用户，所述状态信息包括教育成果信息，所述结果预测模型组件包括成果预测模型组件。15.根据权利要求13所述的数据处理方法，其特征在于，所述对象包括车辆，所述状态信息包括车辆部件磨损信息，所述结果预测模型组件包括磨损预测模型组件。16.一种健康数据处理装置，其特征在于，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：获取用户在基准时间之前第一时间段内的健康信息；将所述健康信息输入至健康预测模型组件中，经所述健康...

【专利技术属性】
技术研发人员：王野，汪蒙，聂同朝，
申请(专利权)人：阿里健康信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：