确定健康指数评分的方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种确定健康指数评分的方法、系统、电子设备及存储介质，基于待预测用户的健康数据，生成待预测用户的用户画像数据；从待预测用户的用户画像数据中，抽取指定健康指标对应的待处理特征数据；将待处理特征数据输入患病风险预测模型进行患病风险预测，得到待预测用户在预设时长后患有指定病症的第一患病概率；确定待预测用户的年龄对应的目标年龄区间；将待处理特征数据和第一患病概率输入与目标年龄区间对应的健康评分模型进行评分，得到待预测用户对应的第一健康指数评分。本方案针对不同年龄区间的用户，采用患病风险预测模型以及与用户的年龄对应的健康评分模型来处理多维度的健康指标数据，从而得到准确的患病风险和健康指数评分。风险和健康指数评分。风险和健康指数评分。

【技术实现步骤摘要】
确定健康指数评分的方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种确定健康指数评分的方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网医疗信息技术的发展，电子健康记录数据、体检数据和穿戴设备检测到的数据等被大量产生，基于前述数据进行挖掘分析可以形成用户画像数据。利用用户画像数据来生成健康指数评分，健康指数评分可以帮助用户了解个人的健康状况。
[0003]目前生成健康指数评分的方式为：从用户画像数据中抽取用户的血压、血糖、BMI等数据进行粗略的评估，从而得到健康指数评分。但是，用户的血压、血糖、BMI等数据只是反映用户健康状况的部分因素，并且不同类型用户都采用同一套评分规则，故目前评估得到的健康指数评分不能准确反映用户的健康状况，健康指数评分的准确率较低。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种确定健康指数评分的方法、系统、电子设备及存储介质，以解决目前生成健康指数评分的方式存在的健康指数评分的准确率较低等问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：本专利技术实施例第一方面公开一种确定健康指数评分的方法，所述方法包括：基于待预测用户的健康数据，生成所述待预测用户的用户画像数据；从所述待预测用户的用户画像数据中，抽取指定健康指标对应的待处理特征数据；将所述待处理特征数据输入预设的患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到所述待预测用户在预设时长后患有指定病症的第一患病概率，其中，所述患病风险预测模型基于第一样本用户的用户画像数据训练第一预设模型得到；确定所述待预测用户的年龄对应的目标年龄区间；将所述待处理特征数据和所述第一患病概率输入与所述目标年龄区间对应的健康评分模型进行评分，得到所述待预测用户对应的第一健康指数评分，其中，所述健康评分模型基于年龄处于所述目标年龄区间的第二样本用户的用户画像数据训练第二预设模型得到。
[0006]优选的，基于待预测用户的健康数据，生成所述待预测用户的用户画像数据，包括：对待预测用户的健康数据进行自然语言处理；从经过自然语言处理的所述待预测用户的健康数据中，抽取符合预设的用户画像模型的数据以形成所述待预测用户的用户画像数据。
[0007]优选的，基于第一样本用户的用户画像数据训练第一预设模型得到患病风险预测模型的过程，包括：
根据第一样本用户的健康数据，确定所述第一样本用户初次患上指定病症的患病时间；从所述第一样本用户的用户画像数据中，提取距所述患病时间所述预设时长之前的所述指定健康指标对应的第一样本特征数据；利用所述第一样本特征数据训练第一预设模型直至所述第一预设模型收敛，得到患病风险预测模型。
[0008]优选的，基于年龄处于所述目标年龄区间的第二样本用户的用户画像数据训练第二预设模型得到健康评分模型的过程，包括：从年龄处于所述目标年龄区间的第二样本用户的用户画像数据中，提取所述指定健康指标对应的第二样本特征数据，其中，所述第二样本特征数据携带评分标注；将所述第二样本特征数据输入所述患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到所述第二样本用户在所述预设时长后患有指定病症的第二患病概率；基于所述第二样本特征数据和所述第二患病概率，训练第二预设模型直至所述第二预设模型收敛，得到所述健康评分模型。
[0009]优选的，所述方法还包括：从年龄处于所述目标年龄区间的第三样本用户的用户画像数据中，提取所述指定健康指标对应的第三样本特征数据；将所述第三样本特征数据输入所述患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到所述第三样本用户在所述预设时长后患有指定病症的第三患病概率；将所述第三样本特征数据和所述第三患病概率输入所述健康评分模型进行评分，得到所述第三样本用户对应的第二健康指数评分；利用所述目标年龄区间对应的打分规则和所述第三样本用户的健康数据，确定所述第三样本用户对应的第三健康指数评分；当所述第二健康指数评分和所述第三健康指数评分处于同一评分区间时，利用所述第三样本用户的用户画像数据来优化所述健康评分模型。
[0010]本专利技术实施例第二方面公开一种确定健康指数评分的系统，所述系统包括：生成单元，用于基于待预测用户的健康数据，生成所述待预测用户的用户画像数据；抽取单元，用于从所述待预测用户的用户画像数据中，抽取指定健康指标对应的待处理特征数据；预测单元，用于将所述待处理特征数据输入预设的患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到所述待预测用户在预设时长后患有指定病症的第一患病概率，其中，所述患病风险预测模型基于第一样本用户的用户画像数据训练第一预设模型得到；确定单元，用于确定所述待预测用户的年龄对应的目标年龄区间；评分单元，用于将所述待处理特征数据和所述第一患病概率输入与所述目标年龄区间对应的健康评分模型进行评分，得到所述待预测用户对应的第一健康指数评分，其中，所述健康评分模型基于年龄处于所述目标年龄区间的第二样本用户的用户画像数据训练第二预设模型得到。
[0011]优选的，所述生成单元具体用于：对待预测用户的健康数据进行自然语言处理；从
经过自然语言处理的所述待预测用户的健康数据中，抽取符合预设的用户画像模型的数据以形成所述待预测用户的用户画像数据。
[0012]优选的，所述预测单元包括：确定模块，用于根据第一样本用户的健康数据，确定所述第一样本用户初次患上指定病症的患病时间；提取模块，用于从所述第一样本用户的用户画像数据中，提取距所述患病时间所述预设时长之前的所述指定健康指标对应的第一样本特征数据；训练模块，用于利用所述第一样本特征数据训练第一预设模型直至所述第一预设模型收敛，得到患病风险预测模型。
[0013]本专利技术实施例第三方面公开一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储确定健康指数评分的方法的程序代码和数据，所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行本专利技术实施例第一方面公开的一种确定健康指数评分的方法。
[0014]本专利技术实施例第四方面公开一种存储介质，所述存储介质包括存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行本专利技术实施例第一方面公开的一种确定健康指数评分的方法。
[0015]基于上述本专利技术实施例提供的一种确定健康指数评分的方法、系统、电子设备及存储介质，该方法为：基于待预测用户的健康数据，生成待预测用户的用户画像数据；从待预测用户的用户画像数据中，抽取指定健康指标对应的待处理特征数据；将待处理特征数据输入患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到待预测用户在预设时长后患有指定病症的第一患病概率；确定待预测用户的年龄对应的目标年龄区间；将待处理特征数据和第一患病概率输入与目标年龄区间对应的健康评分模型进行评分，得到待预测用户对应的第一健康指数评分。本方案中，构建患病风险预测模型，以及构建与年龄区间对应的健康评分模型。从用户画像数据中提取指定健康指标对应的待处理特征数据。利用患病风险预测模型处理该待处理特征数据以得到待预测用户的第一患病概率，再利用健康评分模型处理第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种确定健康指数评分的方法，其特征在于，所述方法包括：基于待预测用户的健康数据，生成所述待预测用户的用户画像数据；从所述待预测用户的用户画像数据中，抽取指定健康指标对应的待处理特征数据；将所述待处理特征数据输入预设的患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到所述待预测用户在预设时长后患有指定病症的第一患病概率，其中，所述患病风险预测模型基于第一样本用户的用户画像数据训练第一预设模型得到；确定所述待预测用户的年龄对应的目标年龄区间；将所述待处理特征数据和所述第一患病概率输入与所述目标年龄区间对应的健康评分模型进行评分，得到所述待预测用户对应的第一健康指数评分，其中，所述健康评分模型基于年龄处于所述目标年龄区间的第二样本用户的用户画像数据训练第二预设模型得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于待预测用户的健康数据，生成所述待预测用户的用户画像数据，包括：对待预测用户的健康数据进行自然语言处理；从经过自然语言处理的所述待预测用户的健康数据中，抽取符合预设的用户画像模型的数据以形成所述待预测用户的用户画像数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于第一样本用户的用户画像数据训练第一预设模型得到患病风险预测模型的过程，包括：根据第一样本用户的健康数据，确定所述第一样本用户初次患上指定病症的患病时间；从所述第一样本用户的用户画像数据中，提取距所述患病时间所述预设时长之前的所述指定健康指标对应的第一样本特征数据；利用所述第一样本特征数据训练第一预设模型直至所述第一预设模型收敛，得到患病风险预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于年龄处于所述目标年龄区间的第二样本用户的用户画像数据训练第二预设模型得到健康评分模型的过程，包括：从年龄处于所述目标年龄区间的第二样本用户的用户画像数据中，提取所述指定健康指标对应的第二样本特征数据，其中，所述第二样本特征数据携带评分标注；将所述第二样本特征数据输入所述患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到所述第二样本用户在所述预设时长后患有指定病症的第二患病概率；基于所述第二样本特征数据和所述第二患病概率，训练第二预设模型直至所述第二预设模型收敛，得到所述健康评分模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从年龄处于所述目标年龄区间的第三样本用户的用户画像数据中，提取所述指定健康指标对应的第三样本特征数据；将所述第三样本特征数据输入所述患病风险预测模型进行患病风险预测，预测得到所述第三样本用户在所述预设时长后患有指定病症的第三患病概率；...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨冰晴，胡可云，陈联忠，
申请(专利权)人：北京嘉和海森健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：