【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据采集和处理，具体涉及基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法。
技术介绍
1、随着科技的发展，健康数据的采集和处理不再局限于控制中心，在边缘计算设备中也可以进行，如可穿戴设备和移动端等。在同类型的健康数据的采集和处理的竞争中，做好自适应健康数据的采集和处理是这一技术的关键和核心。
2、目前对健康数据的分析主要是通过固定的参数进行分析，并没有结合用户的基础情况对用户进行自适应健康数据采集和处理，很显然这种分析方式存在以下几个问题：
3、1、当前对健康数据的分析主要是通过用户的当前的各体征数据进行分析，并没有结合用户的性别、年龄、体重和当前所患各疾病进行分析，也没有根据用户的当前所患各疾病采集各疾病对应的各体征数据，进而无法更加准确的了解到用户的实际情况，并没有根据用户的各过敏源分析得出用户的不可用药物集合，从而无法为用户提供更加准确的各相似疾病案例，同时无法保障健康数据的自适应效果，也不能保障自适应健康数据的采集和处理过程的全面性和真实性，导致无法保障分析结果的参考性和准确性。
4、2、当前并没有通过用户选择的治疗方案中的治疗周期，设置采集时间点对用户进行实时的各疾病对应的各体征数据采集和处理，无法真实地展示出用户的治疗情况，进而无法保障及时发现用户的治疗效果，并规避相关风险，从而无法及时为用户更换新的治疗方案，一定程度上降低了健康数据处理的自适应效果。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供基于边
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术在第一方面提供基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，该方法包括以下步骤：
3、步骤一、数据采集：采集用户的基础数据，其中基础数据包括性别、年龄、身高、体重、各过敏源和当前所患各疾病，进而根据用户的当前所患各疾病在数据库中获取当前所患各疾病对应的所需检测的各体征数据，记为用户的各疾病的各初始测体征数据。
4、步骤二、基础数据处理：提取用户的各过敏源，进而根据用户的各过敏源在数据库中获取各过敏源对应的各药物，记为用户的各不用药物，由此获取用户的不可用药物集合；提取用户的性别、年龄、身高、体重，进而分析得出用户的基础评估系数。
5、步骤三、体征数据处理：提取用户的当前所患各疾病和各疾病的各初始测体征数据，进而分析得出用户的当前所患各疾病对应的初始体征评估系数，从而根据用户的当前所患各疾病和当前所患各疾病对应的初始体征评估系数，在数据库中获取用户的当前所患各疾病对应的病症等级，记为用户的各疾病初始病症等级。
6、步骤四、治疗方案获取：提取用户的当前所患各疾病，进而在数据库中获取用户的当前所患各疾病对应的各治疗方案；提取用户的各不可用药物集合、基础评估系数和各疾病初始病症等级，进而获取用户的各疾病的各相似治疗方案，并将各疾病相似治疗方案发送至用户，从而获取用户的各疾病优选治疗方案。
7、步骤五、治疗数据获取和处理：提取用户的各疾病优选治疗方案中对应的治疗周期，记为用户的各疾病治疗周期，并根据用户的各疾病治疗周期设置对应的采集时间点，进而根据采集时间点采集用户的实时的各疾病的各体征数据，从而分析得出用户的各疾病的实时体征数据评估系数，并判断用户的各疾病的实时治疗状况。
8、步骤六、预警提示：当用户的某疾病的实时治疗状况较差时，进行预警提示。
9、优选地，所述分析得出用户的基础评估系数，具体分析过程如下：将用户的年龄、身高、体重分别记为n、s、h，代入计算公式得出用户的基础评估系数λ，其中b1′表示为数据库中男用户的参考基础代谢率，b2′表示为数据库中女用户的参考基础代谢率，σ1表示为数据库中男用户的基础评估系数对应的修正因子，σ2表示为数据库中女用户的基础评估系数对应的修正因子。
10、优选地，所述分析得出用户的当前所患各疾病对应的初始体征评估系数，具体分析过程如下：将用户的各疾病的各初始测体征数据记为xji，其中j表示为用户的当前所患各疾病对应的编号，j＝1,2......m，m为大于2的自然整数，m表示为用户的当前所患疾病的总数；其中i表示为各体征数据对应的编号，i＝1,2......n，n为大于2的自然整数，n表示为体征数据的总数。
11、根据计算公式得出用户的当前所患第j个疾病的初始体征评估系数α，其中xj′表示为数据库中的第j个疾病的参考初始体征总值，δxj表示为数据库中的所患第j个疾病的允许浮动的初始体征总值，表示为数据库中的初始体征评估系数对应的修正因子。
12、优选地，所述获取用户的当前所患各疾病对应的病症等级，具体获取过程如下：在数据库中获取用户的当前所患各疾病对应的各等级的初始体征评估系数阈值，进而将用户的当前所患各疾病的初始体征评估系数与各疾病对应的各等级的初始体征评估系数阈值逐一进行对比，当用户的当前所患某疾病的初始体征评估系数属于某疾病对应的某等级的初始体征评估系数阈值时，将某疾病对应的某等级记为用户的疾病初始病症等级，由此获取用户的各疾病初始病症等级。
13、优选地，所述获取用户的各疾病优选治疗方案，具体获取过程如下：在数据库中获取用户的当前所患各疾病对应的各治疗方案，并提取各疾病的各治疗方案中患者对应的疾病初始病症等级和基础评估系数，进而将用户的基础评估系数和各疾病初始病症等级与各疾病的各治疗方案中患者对应的疾病初始病症等级和基础评估系数进行对比，当用户的基础评估系数和某疾病初始病症等级与某疾病的某治疗方案中患者对应的疾病初始病症等级和基础评估系数均相等时，将某疾病的某治疗方案记为该疾病的基础治疗方案，由此获取用户的各疾病的各基础治疗方案。
14、在用户的各疾病的各基础治疗方案中提取对应的各使用药物，记为各基础使用药物，进而将属于用户的不可用药物集合的各基础使用药物所对应的基础治疗方案进行排除，由此获取用户的各疾病的各相似治疗方案；将各疾病的各相似治疗方案发送至用户，进而在用户回复中获取用户选择的各疾病的相似治疗方案，并将用户选择的各疾病的相似治疗方案记为用户的各疾病优选治疗方案。
15、优选地，所述分析得出用户的各疾病的实时体征数据评估系数，具体分析过程如下：将用户的实时的各疾病的各体征数据记为yji，代入计算公式得出用户的当前所患的第j个疾病的实时体征数据评估系数βj，其中yj′表示为数据库中的第j个疾病的参考实时体征数据值，δyj表示为数据库中的第j个疾病的允许浮动的实时体征数据值，τ表示为数据库中的实时体征数据评估系数对应的修正因子。
16、优选地，所述判断用户的各疾病的实时治疗状况，具体判断过程如下：将用户的当前所患各疾病的实时体征数据评估系数分别与数据库中的各疾病对应的实时体征数据评估系数阈值进行对比，当用户的当前所患某疾病的实时体征数据评估系数超出数据库中的某疾病对应的实时体征数据评估系数阈值时，判断用户的当前所患某疾病的实时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述分析得出用户的基础评估系数，具体分析过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述分析得出用户的当前所患各疾病对应的初始体征评估系数，具体分析过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述获取用户的当前所患各疾病对应的病症等级，具体获取过程如下：
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述获取用户的各疾病优选治疗方案，具体获取过程如下：
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述分析得出用户的各疾病的实时体征数据评估系数，具体分析过程如下：
7.根据权利要求6所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述判断用户的各疾病的实时治疗状
...【技术特征摘要】
1.基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述分析得出用户的基础评估系数，具体分析过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述分析得出用户的当前所患各疾病对应的初始体征评估系数，具体分析过程如下：
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算方案的自适应健康数据采集与处理方法，其特征在于，所述获取用户的当前所...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄伟韬，吴景彪，杨华，
申请(专利权)人：苏州麦杰工业大数据产业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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