CN107122587A - 基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统 - Google Patents
基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供的一种基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,包括相互连接的数据管理平台、数据展示平台、数据推送平台和数据设置平台;数据管理平台用于管理日常的健康信息并根据用户的年龄预估用户未来的发病趋势;数据展示平台用于展示用户个人或家庭的健康信息;数据推送平台用于向用户推送健康产品;数据设置平台用于对用户的个人信息进行维护。本发明的有益效果如下:可以根据人的行为数据推送用户关注的文章,更人性化的设计;根据的历史数据,演变出各种疾病的发病年龄段走势,让用户参考这些数据变化趋势,实时的预防,更好的关注自己的健康状况。通过不断地开发测试,尽可能的找出各个平台下的问题,并及时的修复。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,具体是一种应用在移动终端(如手机)上的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,涉及WEB前端混编技术。
背景技术
随着社会经济水平的提高和发展,人们行为、生活习惯均发生了改变。人口老龄化进程的加快,慢性病发生率的日趋上升,慢性病已成为21世纪危害人类健康的主要问题。世界卫生组织公布的健康公式表明100%健康=遗传(15%)+环境(17%)+医疗(8%)+生活方式(60%)。通过健康管理,科学改善生活方式,80%的心脏病和糖尿病,70%的中风,50%的癌症可以避免,而且有效的健康管理能降低易患慢性病人群50%的患病几率。尽管人们已经意识到了疾病预防和身体保健的重要性,然而,目前仍然缺乏既专业又简便易用的健康的服务平台。而且,现有的手段都只是对目前健康状况的管理,无法对健康状况的长期的趋势的预判断,无法针对每个人提供个性化的健康服务。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种更加简便的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统。
为解决上述技术问题,本发明提供的一种基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,包括相互连接的数据管理平台、数据展示平台、数据推送平台和数据设置平台;其中所述数据管理平台用于管理日常的健康信息并根据用户的年龄预估用户未来的发病趋势;所述数据展示平台用于展示用户个人或家庭的健康信息;所述数据推送平台用于向用户推送健康产品;所述数据设置平台用于对用户的个人信息进行维护。
优选地,所述数据管理平台包括相互连接的健康提醒模块、疾病排行模块及健康资讯模块;其中所述健康提醒模块用于向用户进行用药提和健身提醒;所述疾病排行模块用于向用户显示患病指数及疾病排行,并根据用户的身份信息预测该用户未来的健康趋势;所述健康资讯模块用于向用户显示健康知识和文章。
优选地,所述数据管理平台还包括互动模块,所述互动模块用于与外界进行交互。
优选地,所述数据管理平台还包括星座分析模块和属相分析模块,所述星座分析模块和所述属相分析模块用于分析用户的星座及属相的患病指数及疾病排行。
优选地,所述数据管理平台还包括签到积分模块,所述签到积分模块用于管理用户的日常使用情况。
优选地,所述数据展示平台包括相互连接的人群数据模块和个人数据模块;其中所述人群数据模块用于展示人群的疾病空间、热门医院、医院地图、药品查询和数据比率;所述个人数据用于管理家庭健康、个人健康、个人病历、赔付数据、我的家人和家人动态。
优选地,所述数据推送平台包括相互连接的线上商城模块和线下机构模块;其中所述线上商城模块用于推送医院、药店或养生会馆;所述线下机构模块用于推送体检、药房、牙科、眼科、健身或保健信息。
优选地,所述数据推送平台包括相互连接的个人中心设置模块、健康档案管理模块和预约模块;其中所述个人中心设置模块用于用户个人信息的设置;所述健康档案管理模块用于用户个人档案的管理。
优选地,所述基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统通过HBuilder编写,利用APICloud生成手机软件安装包。
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:
1)可以根据人的行为数据推送用户关注的文章,更人性化的设计;
2)根据历史数据,演变出各种疾病的发病年龄段走势,让用户参考这些数据变化趋势,实时的预防,更好的关注自己的健康状况。
3)跨平台化的开发,多种环境下的测试。通过不断地开发测试,尽可能的找出各个平台下的问题,并及时的修复。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征目的和优点将会变得更明显。
图1为本发明基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统结构示意图;
图2为本发明基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1~图2所示,本发明基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统由四大平台组成,分别为数据管理平台(今日秀)、数据展示平台(数据秀)、数据推送平台(健康商城)和数据设置平台(个人中心)。
其中今日秀包括健康提醒模块、疾病排行模块、健康资讯模块、互动模块、星座分析模块、属相分析模块和签到积分模块。用于资料完善、签到、提醒、感冒指数、疾病排行、未来疾病排行、“三高”指数、星座/属相分析、医疗费用、理赔专家、健康资讯。
资料完善部分用于提示用户完善资料,以便看到更多的数据内容。
1)、游客(未注册的)首次登录时,提醒用户先注册,注册完成之后再提醒资料的完善度;
2)、当资料完善到100%的时候,不再提示完善资料;
3)、当用户关掉叉叉的时候,本次登录不再显示资料完善提示,下面的内容往上挪,但是下次再登录的时候还是会重新出现资料完善度提示。
签到
1)、每签到一次获得5个积分;
2)、未注册的游客点签到的时候,弹出提示框让其先注册。
提醒
1)、当前的提醒功能:如用药提醒、跑步提醒,用户可以根据需要自主的添加需要提醒的内容、日期、次数、注意事项;
2)、注册用户首次登录或游客登录的情况,今日秀首页的用药提醒是默认出现,占据一个虚拟空位,可以提示用户可以添加提醒的功能,下面的提示语是:“您还没有添加提醒噢,请前往添加提醒功能”,当用户添加了实际的提醒功能之后,实际的提醒功能替换最初的“用药提醒”这几个虚拟的提醒字;
3)、首页今日秀这里最多只能显示三项提醒功能,更多的提醒模块在内页可以看得到,显示的是用药提醒加排在前面的两项。
感冒指数
分为周感冒指数和月感冒指数。
周感冒指数
1)、当前周的感冒指数,计算逻辑是当前一周感冒次数除以当前月的感冒次数;
2)、显示的时候只显示数值,不显示百分号;
3)、显示其较上一周是升高还是减低了,并给出温馨提示;
4)、内页显示的是详细12个周内的疾病图表指数。
月感冒指数
1)、当前月的四周内的平均指数,如近四周的周指数分别为:35、28、26、32,则月的感冒指数是:(35+28+26+32)/4;
2)、显示其较上一月是升高还是减低了,并给出温馨提示;
3)、内页显示的是详细12个月内的疾病图表指数。
疾病排行
分为月疾病排行榜和季度疾病排行榜。
月疾病排行榜
当月的疾病排行榜,按人的看病总次数来计算,在数据统计的时候已经统计出来了的,后台直接从数据库分析表里调取就好。
季度疾病排行榜
当下季度的疾病排行榜,按季度里人的看病总次数来计算;同上是在数据统计的时候已经统计出来了的,后台直接从数据库分析表里调取就好。
未来疾病排行
1)、根据用户在当前年龄,预测出在未来+1/+5/+10年后的疾病排行情况,刚开始如果不是内部用户,在不知道用户年龄的情况下,模拟(默认模拟的年龄为35岁)一个年龄展示未来+1/+5/+10年后的疾病排行情况;
2)、内页里提供家庭成员切换,切换至用户当前已添加的家人成员以看到其他成员的健康信息,如果是未注册用户(游客),则选择成员这一览隐藏掉;
3)、提示用户要完善其年龄、性别信息,以看到其真实的未来疾病排行榜的情况,当年龄、性别信息都完善了,提示完善信息的框隐藏掉;
4)、成员选择切换之后,底层的账户还是注册用户本人的。
“三高”指数
1)、根据用户在当前年龄,预测出其在未来+10年的三高易感指数,三高指数是根据用户填写ASCVD计算出来的;
2)、根据用户的三高指数值,给出相应的指导建议,根据ASCVD数值,会有四个数值范围内的指导建议;
3)、刚开始如果不是内部用户,在不知道用户年龄,并且用户没有填写ASCVD的情况下,模拟或者默认一个年龄和ASCVD数值来展示未来+10年后的三高指数情况;
4)、在内页的地方提示用户注册或者要完善其年龄、性别、ASCVCD信息,以看到其真实的三高指数情况;(也要有成员切换的功能);
5)、(国内默认的是mmol/L,但在国际计算的时候是按照mg/dL计算的。),后台请将检测数值乘以38.75计算出结果;
6)、舒张压为前台必填项,但是不参与模型的计算,血压是由两个数值来完成的,是为了保存数值的完整性,而google计算的时候,只是取了其中的收缩压这个数值而已;
7)、用户填写的三高数值,后台数据库是需要保存的,每天对用户填写三高数值次数是不作限制的,只是每天当中当用户填写次数超过三次以上的时候,从第四次开始的填写的数值后台数据库不再保存,也即只保存每天前三次填写的,而且从第四次开始往后给到的计算结果和第三次永远是一样的(针对当天的);同一个用户的同一个年龄里(即一年内),当天或往后的时间填写的七项数值都一样的时候,只记录一次,如用户年龄为35,在年龄为35的时间段内填写的三高数值有重复的情况下,仅记录一次。
星座/属相分析
1)、当月健康破财指数,显示当月不同的星座/属相的所花的医疗费用,并用图表表示出其曲线图。(医疗费用,大数据已分析好,直接调用就行);
2)、当月健康防魔大全,显示当月不同的星座/属相的前5位指数疾病,并用类似八卦的图展示出来。
医疗费用
1)、我(用户)今年的医疗费用XX元,比同龄人的平均值多/少了xxx元,排位在n%;
2)、需要用户上传其个人的医疗信息的,可以是上传影像件,也可以是手动填写医疗费用,如果是内部客户,可以直接导出其当年的费用情况(这个数据在大数据分析的时候已经处理),如果是外部客户提示完善个人资料,并在健康档案管理处上传影像件,后台处理其费用的情况,并展示出来;
3)、如果未注册用户,提示用户注册,然后完善资料,未注册用户,显示医疗费用为0;涉及到的比较数据都用星号**代替;未注册用户或者费用为0的用户,账单详情里的表格隐藏,然后提示用户到健康档案管理处上传费用资料。
理赔专家
1)、内部客户的情况,出现理赔专家这栏目,外部客户和游客,隐藏掉这一模块;
2)、包含闪赔、直付、账单的功能。
健康资讯
1)、今日秀首页里最多只能推荐6条资讯内容;后台提供给编辑者可推荐的功能,如后台推荐的数目超过6条,就取最新的6条;
2)、资讯分类,每篇健康资讯都有所归的类别;
3)、每一篇健康资讯内容里都有标签归类,即一片资讯内容里,都包含了哪些标签;一篇文章的标签最多不超过5个;
4)、根据导入用户或者注册用户的个人标签以及行为标签的总体计算值,为用户推荐相应的文章资讯;
5)、在适当的节假日,如元宵节、端午节、中秋节、重阳节、腊八节等为用户推送相应的健康资讯或健康知识。
数据秀部分包括人群数据模块和个人数据模块,两大板块。
人群数据模块中有疾病空间、热门医院、医院地图、药品查询、数据比率。
疾病空间
1)、疾病空间由疾病排行、前10大肿瘤排行、呼吸系统疾病分布、循环系统疾病分布、消化系统疾病分布这五个部分组成;
2)、这五个部分仅用于浏览。
热门医院
分为人体图、疾病名称、搜索这三大板块。
医院地图
医院地图分为常见科室和常见疾病。
药品查询
1)、药品查询中有个疾病简称,可以输入你需要查的疾病,默认胃炎,输入后下面的图对应变化;
2)、疾病所对应的块总共分为五个部分,分别为药品排序、医院费用排序、药品使用率、药品分类、费用占比。
数据比率
1)、数据比率根据年份、性别、就医方式、比率选择这四点确定数据比率图;
2)、数据比率图由各年龄阶段门诊/住院人数比折线图、男性各年龄阶段就诊比率、女性各年龄段就诊比率、就诊人数性别对比比率柱状图、门诊住院对比图这五张图表组成。
个人数据模块包括家庭健康、个人健康、个人病历、赔付数据、我的家人和家人动态。
家庭健康
1)、家庭健康中可以选择开始日期和结束日期,确定时间轴,即家庭健康可执行的范围;
2)、家庭健康又分为家庭医疗费构成、家庭医疗费占比、疾病支出排行、家庭就医频次构成。
个人健康
1)、个人健康中可以选择成员,成员默认自己;
2)、个人健康主要包括医疗费对比、就医频次对比、单次费用对比。
个人病历
1)、个人病历中可以选择成员(默认自己)、选择开始时间、选择结束时间来确定病历展示内容区间;
2)、个人病例中包括就诊日历、就诊疾病分类、就诊疾病阶段性发展。
赔付数据
1)、赔付数据里选择成员、年份,表格里跳转到对应的成员对应年份的数据,成员默认自己;
2)、赔付数据包括年度赔付金额、疾病赔付金额分布、已使用保额、已使用保额占比、由以上数据发现。
我的家人
我的家人包括添加、就医记录功能。
家人动态
家人动态包括历年疾病费用、历年疾病门诊费用、历年疾病住院费用这三点。
个人中心包括个人中心设置模块、健康档案管理模块和预约模块。包括消息、资料完善、我的余额、我的积分、我的预约、我的收藏、我的问题件、我的评价、我的健康档案管理、我的家人和设置。
消息,消息中是关于健康资讯提醒、直付卡提醒、闪赔提醒、消费提醒。
资料完善,是关于个人资料的管理。
我的余额,对余额进行的管理。
我的积分,积分的管理。
我的预约,预约的管理。
我的收藏,收藏的管理。
我的问题件,只针对内部客户,外部客户屏蔽。
我的评价,对我所购买东西后的评价。
我的健康档案管理,分为健康档案列表和添加新档案。
我的家人,我的家人中是添加家人信息。
健康商城中包括线上商城模块和线下机构模块。
线上商城
包括太极养生医馆、医药网网上药店和健一网。
线下机构
包括体检、药房、牙科、眼科、健身、保健这六类。
本发明通过HBuilder编写,利用APICloud生成软件安装包(ios版和安卓版)。再根据各个平台下的手机版本型号问题,经过大量的测试测出不匹配的信息,针对性的加入代码判断,让分支尽可能的遍历到所有型号,逐步调整app中不兼容的问题。后端为每个用户创建一个数组,并且监测用户点击健康类文章的次数以及文章标签,设定当月的权重值为最大,权重和文章标签以及访问次数的乘积计入此人的分数统计中。当本月变为下月时,可以不用重新计算,将之前数组中获取到的结果分段除以上月的权重值,再乘上本月新计算出的权重值,得到相应范围的结果。后台根据这结果,推送对应的文章。不断地采集用户反馈,并结合我们自身产品的特点,分析出更适合用户使用的方式,让前端用户的操作越来越简洁化,后端的分功能集成逐步抽象复杂化,打造便于用户只管使用的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (9)
1.一种基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,包括相互连接的数据管理平台、数据展示平台、数据推送平台和数据设置平台;其中
所述数据管理平台用于管理日常的健康信息并根据用户的年龄预估用户未来的发病趋势;
所述数据展示平台用于展示用户个人或家庭的健康信息;
所述数据推送平台用于向用户推送健康产品;
所述数据设置平台用于对用户的个人信息进行维护。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述数据管理平台包括相互连接的健康提醒模块、疾病排行模块及健康资讯模块;其中
所述健康提醒模块用于向用户进行用药提和健身提醒;
所述疾病排行模块用于向用户显示患病指数及疾病排行,并根据用户的身份信息预测该用户未来的健康趋势;
所述健康资讯模块用于向用户显示健康知识和文章。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述数据管理平台还包括互动模块,所述互动模块用于与外界进行交互。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述数据管理平台还包括星座分析模块和属相分析模块,所述星座分析模块和所述属相分析模块用于分析用户的星座及属相的患病指数及疾病排行。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述数据管理平台还包括签到积分模块,所述签到积分模块用于管理用户的日常使用情况。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述数据展示平台包括相互连接的人群数据模块和个人数据模块;其中
所述人群数据模块用于展示人群的疾病空间、热门医院、医院地图、药品查询和数据比率;
所述个人数据用于管理家庭健康、个人健康、个人病历、赔付数据、我的家人和家人动态。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述数据推送平台包括相互连接的线上商城模块和线下机构模块;其中
所述线上商城模块用于推送医院、药店或养生会馆;
所述线下机构模块用于推送体检、药房、牙科、眼科、健身或保健信息。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述数据推送平台包括相互连接的个人中心设置模块、健康档案管理模块和预约模块;其中
所述个人中心设置模块用于用户个人信息的设置;
所述健康档案管理模块用于用户个人档案的管理。
9.根据权利要求1所述的基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统,其特征在于,所述基于大数据的分层式个性化健康趋势评估系统通过HBuilder编写,利用APICloud生成手机软件安装包。
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---|---|
CN (1) | CN107122587A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107845423A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-03-27 | 天津理工大学 | 一种基于大数据的医疗服务app系统 |
CN107910039A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-13 | 诺辞科技成都有限公司 | 一种用户药品信息统计系统及其药品信息统计方法 |
CN107945882A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-20 | 诺辞科技成都有限公司 | 一种用户药品信息匹配系统及其药品信息匹配方法 |
CN108511067A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-07 | 武汉久乐科技有限公司 | 预警方法及电子设备 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030233030A1 (en) * | 2002-06-17 | 2003-12-18 | Rice William H. | System for repetitive interval clinical evaluations |
CN103123663A (zh) * | 2011-11-21 | 2013-05-29 | 中兴通讯股份有限公司 | 用户健康管理方法及系统 |
CN103605911A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-02-26 | 东南大学 | 一种基于物联网的社区智能医护系统控制方法 |
CN105678104A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-06-15 | 电子科技大学成都研究院 | 一种基于Cox回归模型的老人健康数据分析方法 |
CN105930674A (zh) * | 2016-03-04 | 2016-09-07 | 江苏鹿得医疗电子股份有限公司 | 一种基于医疗健康数据采集的智慧健康预测与决策系统 |
CN106169165A (zh) * | 2015-05-20 | 2016-11-30 | 詹宇 | 面向诊疗数据的症状层次关联及预测方法 |
CN106326654A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-01-11 | 北京辛诺创新科技有限公司 | 基于大数据云分析的健康预测系统、智能终端和服务器 |
CN106446595A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-02-22 | 上海尚戴科技发展有限公司 | 一种机器学习妊娠期糖尿病发病风险及病情程度预测系统 |
-
2017
- 2017-03-22 CN CN201710175636.3A patent/CN107122587A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030233030A1 (en) * | 2002-06-17 | 2003-12-18 | Rice William H. | System for repetitive interval clinical evaluations |
CN103123663A (zh) * | 2011-11-21 | 2013-05-29 | 中兴通讯股份有限公司 | 用户健康管理方法及系统 |
CN103605911A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-02-26 | 东南大学 | 一种基于物联网的社区智能医护系统控制方法 |
CN106169165A (zh) * | 2015-05-20 | 2016-11-30 | 詹宇 | 面向诊疗数据的症状层次关联及预测方法 |
CN105930674A (zh) * | 2016-03-04 | 2016-09-07 | 江苏鹿得医疗电子股份有限公司 | 一种基于医疗健康数据采集的智慧健康预测与决策系统 |
CN105678104A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-06-15 | 电子科技大学成都研究院 | 一种基于Cox回归模型的老人健康数据分析方法 |
CN106326654A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-01-11 | 北京辛诺创新科技有限公司 | 基于大数据云分析的健康预测系统、智能终端和服务器 |
CN106446595A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-02-22 | 上海尚戴科技发展有限公司 | 一种机器学习妊娠期糖尿病发病风险及病情程度预测系统 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107910039A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-13 | 诺辞科技成都有限公司 | 一种用户药品信息统计系统及其药品信息统计方法 |
CN107945882A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-20 | 诺辞科技成都有限公司 | 一种用户药品信息匹配系统及其药品信息匹配方法 |
CN107845423A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-03-27 | 天津理工大学 | 一种基于大数据的医疗服务app系统 |
CN108511067A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-07 | 武汉久乐科技有限公司 | 预警方法及电子设备 |
CN108511067B (zh) * | 2018-04-02 | 2020-12-08 | 武汉久乐科技有限公司 | 预警方法及电子设备 |
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