【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗器械，尤其涉及一种基于大数据特征性体征模型的个体健康检测app及方法。
技术介绍
1、目前，人们更多地关注个人的健康情况。在生活中，不同的个体均有不同强度和不同时长的病理因素暴露，当这些病理因素足够强，将对机体造成不同程度的影响。在机体整体或局部受影响的情况下，导致了面部或者局部的特征性体征，而这些特征性体征可以被专业人员或非专业人员所关注。
2、人们体检或就诊的模式是到达医疗机构，由专业的医务人员进行专业的问诊，查体。医务人员根据发现特征性体征，总结出相应的诊断；或者通过抽血实验室检验或x线摄片，ct扫描，磁共振扫描，超声，胃肠镜，组织病理切片等器械检查，获得更为详实的特征性体征，检查检验的相关参数，从而得出更为专业的诊断，从而予以进一步的指导或干预。对于个体而言，该过程需要花费个人较多的时间，预约，到专业的医疗机构，多轮的排队，参加体检或就诊，需要经受静脉穿刺，遭受x射线等代价。同时，一些专业的检查检验结果，也需要专业的人员解读，才能被普通人群理解，接受和重视。对于医疗机构而言，需要大量高级临床和医技人...
【技术保护点】
1.一种基于大数据特征性体征模型的个体健康检测App，其特征在于：包括大数据库、卷积神经网络学习系统、人工智能筛查系统和智能手机App端；
2.一种基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，其特征在于：步骤(1)中，面部或者局部特征性体征改变疾病的个体面部或者局部照片或视频包括发病前；疾病不同阶段；治愈后等节点相关病程阶段病史，检查检验结果，面部或者局部的照片或视频。
4.根据权利要求2所述的基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据特征性体征模型的个体健康检测app，其特征在于：包括大数据库、卷积神经网络学习系统、人工智能筛查系统和智能手机app端；
2.一种基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，其特征在于：步骤(1)中，面部或者局部特征性体征改变疾病的个体面部或者局部照片或视频包括发病前；疾病不同阶段；治愈后等节点相关病程阶段病史，检查检验结果，面部或者局部的照片或视频。
4.根据权利要求2所述的基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，其特征在于：步骤(2)中的过程为：
5.根据权利要求2所述的基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，其特征在于：步骤(2)中，大数据库的疾病组补充数据达到设定比率时，网络平台再次使用人工智能卷积神经网络，对新的数据库进行运算，迭代所述疾病组不同病程阶段的特征性体征模型，并更新储存。
6.根据权利要求2所述的基于大数据特征性体征模型的个体健康检测方法，其特征在于：步骤(3)中，所述app手机端调用用户的摄像头拍摄面部或者局部照片或视频...
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