CN109686448A - 基于大数据的身体健康监测及预警方法 - Google Patents

基于大数据的身体健康监测及预警方法 Download PDF

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CN109686448A CN201910095989.1A CN201910095989A CN109686448A CN 109686448 A CN109686448 A CN 109686448A CN 201910095989 A CN201910095989 A CN 201910095989A CN 109686448 A CN109686448 A CN 109686448A
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柏忠贤
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    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
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    • G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的身体健康监测及预警方法，该方法主要为：实时获取用户的体征数据并以无线传输的方式上传；当体征数据异常且持续一段时间后发送第一警告信号至用户；用户可以选择自己解决或通知紧急联系人；用户选择自己解决时可以选择接受推荐的解决方案以供参考。本发明的有益之处在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，通过实时检测用户的身体体征数据，进行智能判断，当出现异常时自动提醒用户，当用户收到提醒信息时可以根据自身的情况选择自己处理或通知紧急联系人。

Description

基于大数据的身体健康监测及预警方法
技术领域
本发明涉及一种基于大数据的身体健康监测及预警方法。
背景技术
过去几十年，我国为了控制人口，实行了很长一段时间的计划生育，尤其是城市家庭，基本上都是独生子女，当然，也有很多农村家庭也积极响应国家的生育政策，只生育一个子女。为了鼓励更多家庭响应计划生育政策，国家出台了许多优惠独生子女家庭的政策，发放许多福利以及补贴。
然而，独生子女家庭会面临着许多问题，最突出的一个问题是独生子女父母的生病问题。当独生子女成家后需要照顾赡养双方的父母，而现实情况是，子女为了保障家庭的经济基础，需要将更多的精力放在工作和事业上，很难给与双方父母非常完全照顾到父母。有些子女工作的地点和父母生活的地方不同，甚至距离父母较远，这样的情况下，当出现一些突发情况时，很难及时帮助解决。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明提供了一种可以解决上述问题的基于大数据的身体健康监测及预警方法。
为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
一种基于大数据的身体健康监测及预警方法，包含以下步骤：
S1：实时获取用户的体征数据；
S2：通过无线传输的形式上传体征数据；
S3：分析体征数据；
S4：判断体征数据是否正常；
当步骤S4的判断结果为否时，则跳入步骤S6：对检测数加1；
S7：判断检测数是否大于检测数阈值；
当步骤S7结果为否时，跳入步骤S1；
当步骤S7的判断结果为是时，跳入步骤S9：发送第一警告信号至用户；
S11：判断用户是否需要联系紧急联系人；
当步骤S11的判断结果为是时，跳入步骤S17：发送第二警告信号至紧急联系人,流程结束；
当步骤S11的判断结果为否时，跳入步骤S12：判断用户是否需要系统推荐解决方案；
当步骤S12的判断结果为是时，跳入步骤S13：根据体征数据匹配解决方案并发送至用户，流程结束。
进一步地，当步骤S4的判断结果为否时，跳入步骤S5：判断体征数据是否超过预设的程度；
当步骤S5的判断结果为是时，跳入步骤S9；
当步骤S5的判断结果为否时，跳入步骤S6。
进一步地，当步骤S7的判断结果为否时，跳入步骤S8：减小上传体征数据的时间间隔，并跳入步骤S1。
进一步地，在步骤S13之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含步骤S14：判断步骤S13发送的解决方案是否有效；
当步骤S14的判断结果为是时，跳入步骤S15：解决方案的有效值加1，流程结束；
当步骤S14的判断结果为否时，跳入步骤S16：解决方案的无效值加1，流程结束。
进一步地，在步骤S9之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含步骤S10：判断用户是否在第一预定时间内作出响应；
当步骤S10的判断结果为是时，跳入步骤S12；
当步骤S10的判断结果为否时，跳入步骤S17。
进一步地，在步骤S17之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含S19：判断该紧急联系人是否需要系统推荐解决方案；
当步骤S19的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S19的判断结果为是时，跳入步骤S20：根据体征数据匹配解决方案并发送至紧急联系人；
S21:判断步骤20发送的解决方案是否有效；
当步骤S21的判断结果为是时，跳入步骤S15，流程结束；
当步骤S14的判断结果为否时，跳入步骤S16，流程结束。
进一步地，在步骤S17之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S18：判断紧急联系人是否在第二预定时间内作出响应；
当步骤S18的判断结果为是时，跳入步骤S19；
当步骤S18的判断结果为否时，跳入步骤S22：发送第三警告信号至顾问医师，流程结束。
进一步地，在步骤S22之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S23：判断顾问医师是否在第三预定时间内作出响应；
当步骤S23的判断结果为是时，流程结束；
当步骤S23的判断结果为否时，跳入步骤S24：向距离最近的医院发送报警信息；
S25：将医院信息发送至用户、紧急联系人和顾问医师，流程结束。
进一步地，在步骤S25之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S26：判断用户附近一定范围内是否有其他用户；
当步骤S26的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S26的判断结果为是时，跳入步骤S27：发送第四警告信号至其他用户以邀请其他用户帮助用户；
S28：判断其他用户是否愿意帮助用户；
当步骤S28的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S28的判断结果为是时，跳入步骤S29：将愿意帮助用户的其他用户的其他用户信息发送至用户、紧急联系人和顾问医师，流程结束。
进一步地，在步骤S29之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S30:判断愿意帮助用户的其他用户在本次事件中是否起到积极作用；
当步骤S30的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S30的判断结果为是时，跳入步骤S31：愿意帮助用户的其他用户的协助值加1,流程结束。
本发明的有益之处在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，通过实时检测用户的身体体征数据，进行智能判断，当出现异常时自动提醒用户，当用户收到第一警告信息时可以根据自身的情况选择自己处理或通知紧急联系人。
本发明的有益之处还在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，可以根据用户的选择，匹配推荐的解决方案，并且用户可以根据解决方案的效果对解决方案进行评价。
本发明的有益之处还在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，通过监测用户收到第一警告信息时的响应时间判断该用户当前的危险情况，当用户长时间未操作移动设备时，发送第二警告信息至该用户的紧急联系人以将该用户目前的状况告知紧急联系人。
本发明的有益之处还在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，在平时以较长的时间间隔上传数据以节约用电，当身体数据异常时，减小上传数据的时间间隔，以在较短的时间内获取用户的体征数据。
本发明的有益之处还在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，通过预设了顾顾问医师，当用户和紧急联系人未能及时时，可以发送第三警告信息至顾问医师。
本发明的有益之处还在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，提供了自动报警功能，当用户、紧急联系人和顾问医生未能及时处理时，自动向最近医院进行报警。
本发明的有益之处还在于提供的基于大数据的身体健康监测及预警方法，可以自动搜寻一定范围内的其他用户以请求其他用户进行协助。
附图说明
图1是本发明的基于大数据的身体健康监测及预警方法的示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
如图1所示为一种基于大数据的身体健康监测及预警方法的流程图，该基于大数据的身体健康监测及预警方法包含以下步骤：
S1：实时获取用户的体征数据。通过移动监测设备，实时采集用户的体征数据，该移动监测设备为可被用户穿戴的设备。而移动监测设备检测的体征数据具体可以为心跳频率、体温、呼吸频率等信息。
S2：通过无线传输的形式上传体征数据。移动监测设备获取到用户的体征数据后，以一定的上传频率将采集到的体征数据上传至服务器，可以理解的，由于移动监测设备为可穿戴设备，因此一般设计成可充电或使用电池供电，而通过无线网络上传数据至服务器需要耗费较大的电量，因此，为了提高移动监测设备的使用时长，需要合理设定上传数据的上传时间间隔，一般而言，将时间间隔设定为5至15分钟上传一次，在本实施例中，该上传时间间隔设定为10分钟。
S3：分析体征数据。服务器接收到移动监测设备上传的用户的体征数据后，再通过处理器智能分析该体征数据。
S4：判断体征数据是否正常。通过步骤S3分析完成用户上传的体征数据后，再通过处理器判断该体征数据是否为正常情况。
当步骤S4的判断结果为否时，则跳入步骤S6：对检测数加1。通过累加检测数，可以判断该用户体征数据异常的次数。
S7：判断检测数是否大于检测数阈值，当步骤S7结果为否时，跳入步骤S1，当步骤S7的判断结果为是时，跳入步骤S9：发送第一警告信息至用户。判断当前检测数是否大于检测数阈值，当前的检测数小于等于预设的检测数阈值时，则跳入步S1，循环检测。当前的检测数大于检测数阈值时，表明该用户的体征数据长期处于异常状态，此时通过服务器发送第一警告信息至用户以提醒该用户关注其自身的身体状况。该第一警告信息为该用户当前的异常情况。本实施例中，检测数阈值为15，可选的，该监测数阈值可以为5-25。
S11：判断用户是否需要联系紧急联系人。用户收到了服务器发送的第一警告信息后，可以根据自身的情况操作移动监测设备以选择自己解决或通知紧急联系人，服务器根据其接收到的用户的操作指令判断该用户的选择。当用户认为提醒的情况可以自己解决，比如通过服用已有的药物等，可以选择不通知紧急联系人，当用户认为当前的情况比较棘手，难以自己解决，可以选择通知紧急联系人。其中紧急联系人为预先设定好的和该用户关系紧密的亲属或朋友，比如子女等。
可以理解的是，紧急联系人可以设定多个。
当步骤S11的判断结果为是时，跳入步骤S17：发送第二警告信息至紧急联系人,流程结束。当用户选择通知紧急联系人时，服务器将第二警告信息发送至紧急联系人以告知紧急联系人该用户目前的异常状况，其中，第二警告信息包含该用户的用户信息、异常情况以及该用户目前所在地点，其中，用户信息包含该用户的基本信息，比如姓名、年龄、性别、与紧急联系人的关系等等。移动监测设备具有定位功能，可以实时获取用户所处位置，当用户操作移动监测设备通知紧急联系人时，服务器可以获取到用户的位置信息。一般，服务器将第二警告信息发送至紧急联系人的移动设备上，比如手机、平板电脑等。
当步骤S11的判断结果为否时，跳入步骤S12：判断用户是否需要系统推荐解决方案。
当用户决定自己解决时，用户还可以选择是否接收服务器发送的推荐的解决方案，该解决方案是处理器根据服务器接收到的该用户的体征数据通过智能匹配从数据库中匹配解决方案，该解决方案具体可以为用药信息或医院信息。该用药信息为推荐用户使用的药物及使用说明，而医院信息是服务器根据该用户当前的情况推荐的在处理该问题上较为擅长的医院，进一步地，推荐的医院优选距离用户较近的。用户可以根据自身的状况选择自己独立解决还是借助服务器推荐的解决方案处理当前的异常状况。
当步骤S12的判断结果为是时，跳入步骤S13：根据体征数据匹配解决方案并发送至用户，流程结束。当用户选择需要系统推荐解决方案是，服务器将处理器智能匹配的推荐方案发送至用户供用户参考。
作为一种优选的实施方式，当步骤S4的判断结果为否时，跳入步骤S5：判断体征数据是否超过预设的程度。当步骤S5的判断结果为是时，跳入步骤S9。当步骤S5的判断结果为否时，跳入步骤S6。
具体而言，当通过步骤S4判断用户的体征数据不正常时，再进一步判断其异常的程度，当该异常程度超过预设的某一值时，表示该用户的身体状况极差，此时无需循环多次判断用户的体征数据，直接发送第一警告信息至用户以提醒该用户。
作为一种优选的实施方式，当步骤S7的判断结果为否时，跳入步骤S8：减小上传体征数据的时间间隔，并跳入步骤S1。
具体而言，为了提高移动监测设备的使用时长，减小其用电量，正常情况下，移动监测设备上传用户体征数据的时间间隔较大，一般为5-15分钟，而当移动监测设备检测到用户的体征数据有异常时，此时用户很有可能处于危险的状态，增大移动监测设备上传体征数据的时间间隔可以在更短的时间内获取用户的体征数据的变化情况，以尽快判断该用户的身体状况。一般，将上传时间间隔缩小为1分钟，可选的，该上传时间间隔可以设定为0.5-3分钟。
作为一种优选的实施方式，在步骤S13之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含步骤S14：判断步骤S13发送的解决方案是否有效。当步骤S14的判断结果为是时，跳入步骤S15：解决方案的有效值加1，流程结束。当步骤S14的判断结果为否时，跳入步骤S16：解决方案的无效值加1，流程结束。
具体而言，用户可以根据采用服务器推送的解决方案后自身的恢复情况对该解决方案进行操作，当用户采用推荐方案后效果较好时，用户可以通过移动监测设备对该解决方案正面评价，此时该解决方案的有效值加1，当用户采用推荐方案后效果不佳时，用户可以通过移动监测设备对该解决方案负面评价，此时该解决方案的无效值加1。解决方案的有效值和无效值将会影响到该解决方案被推荐的可能性，有效值越高，无效值越小，则越有可能作为被推荐的方案被处理器匹配到。用户的正面评价和负面评价可以是文字描述，也可以在推荐方案中添加有两个选择按钮，分别标记为有效和无效，当用户点击有效按钮时，该推荐方案的有效值加1，反正，当用户点击无效按钮时，该推荐方案的无效翟加1。
作为一种优选的实施方式，在步骤S9之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含步骤S10：判断用户是否在第一预定时间内作出响应。当步骤S10的判断结果为是时，跳入步骤S12。当步骤S10的判断结果为否时，跳入步骤S17。
具体而言，当用户的身体状况非常差时，此时用户可能丧失操作移动设备的能力，当服务器判断用户在第一预设时间内未作出响应时，自动发送第二警告信息至紧急联系人。在本实施例中，该第一预设时间为10分钟，可选的，该第一预设时间可以设定为5-15分钟。
作为一种优选的实施方式，在步骤S17之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含S19：判断该紧急联系人是否需要系统推荐解决方案。当步骤S19的判断结果为否时，流程结束。当步骤S19的判断结果为是时，跳入步骤S20：根据体征数据匹配解决方案并发送至紧急联系人。S21:判断步骤20发送的解决方案是否有效。当步骤S21的判断结果为是时，跳入步骤S15，流程结束。当步骤S14的判断结果为否时，跳入步骤S16，流程结束。
具体而言，当紧急联系人收到服务器发送的第二警告信息时，可以选择是否接收服务器发送的推荐的解决方案，当紧急联系人选择接受服务器发送的推荐的解决方案时，处理器根据服务器接收到的该用户的体征数据通过智能匹配从数据库中匹配解决方案，服务器将该解决方案发送至紧急联系人。紧急联系人可以根据采用服务器推送的解决方案后该用户的恢复情况对该解决方案进行操作，当用户采用推荐方案后效果较好时，紧急联系人可以通过移动监测设备对该解决方案进行正面评价，此时该解决方案的有效值加1，当用户采用推荐方案后效果不佳时，紧急联系人可以通过移动监测设备对该解决方案进行负面评价，此时该解决方案的无效值加1。
作为一种优选的实施方式，在步骤S17之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S18：判断紧急联系人是否在第二预定时间内作出响应。当步骤S18的判断结果为是时，跳入步骤S19。当步骤S18的判断结果为否时，跳入步骤S22：发送第三警告信息至顾问医师，流程结束。
具体而言，紧急联系人可能由于工作、未携带移动设备等原因未能及时对第二警告信息进行处理，当服务器判断紧急联系人在第二预定时间内未作出响应时，服务器直接发送第三警告信息至顾问医师，该顾问医师为预先设定好的。该第三警告信息包括用户的用户信息、异常情况以及该用户目前所在地点，用户信息包含该用户的基本信息，比如姓名、年龄、性别，优选的，还包括该用户的此前的就诊信息，以协助顾问医师更加准确的判断用户的身体情况。在本实施例中，该第二预定时间为7分钟，可选的，该第二预设时间可以为3-10分钟。
作为一种优选的实施方式，在步骤S22之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S23：判断顾问医师是否在第三预定时间内作出响应。当步骤S23的判断结果为是时，流程结束。当步骤S23的判断结果为否时，跳入步骤S24：向距离最近的医院发送报警信息。S25：将医院信息发送至用户、紧急联系人和顾问医师，流程结束。
具体而言，顾问医师也有可能由于工作、未携带移动设备等原因未能及时对第三警告信息进行处理，当服务器判断顾问医师在第三预定时间内未作出响应时，服务器直接发送报警信息至距离用户最近的医院以对该用户进行紧急救援，且报警信息中包括用户信息、异常情况以及该用户目前所在地点。在本实施例中，该第三预定时间为5分钟，可选的，该第三预设时间可以设定为2-7分钟。
当服务器发送报警信息至距离用户最近的医院后，再将该医院的信息，比如名称、地址、联系方式等，发送至用户、紧急联系人和顾问医师。
作为一种优选的实施方式，在步骤S25之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S26：判断用户附近一定范围内是否有其他用户。当步骤S26的判断结果为否时，流程结束。当步骤S26的判断结果为是时，跳入步骤S27：发送第四警告信号至其他用户以邀请其他用户帮助用户。S28：判断其他用户是否接愿意帮助用户。当步骤S28的判断结果为否时，流程结束。当步骤S28的判断结果为是时，跳入步骤S29：将愿意帮助用户的其他用户的其他用户信息发送至用户、紧急联系人和顾问医师，流程结束。
具体而言，医院的急救需要一定的时间，此时，服务器判断该用户的附近是否还有使用移动监测设备的其他用户，若检测到该用户的附近还有其他用户，则发送第四警告信息至该其他用户以请求该其他用户的帮助。该第四警告信息包括用户信息、异常情况以及该用户目前所在地点。可选地，该第四警告信息还可以包含医院的信息，用于供其他用户与医院进行沟通以便于医院实时掌握用户的情况。同时，当其他用户距离该用户距离过远时也无法及时给予用户帮助，因此需要对其他用户到该用户的距离进行一定限制，在本实施例中，该一定范围为用户周围2公里范围内，可选的，该一定范围可以为用户周围小于3公里的范围。
进一步地，当其他用户选择接受时，服务器将该其他用户的信息发送至用户、紧急联系人和顾问医师，其他用户信息中包含该其他用户的姓名、联系方式等信息。
可以理解地，该其他用户可以为多个人。
作为一种优选的实施方式，在步骤S29之后，基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S30:判断愿意帮助用户的其他用户在本次事件中是否起到积极作用。当步骤S30的判断结果为否时，流程结束。当步骤S30的判断结果为是时，跳入步骤S31：愿意帮助用户的其他用户的协助值加1,流程结束。
具体而言，当本次事件结束后，用户可以根据该其他用户的表现通过移动监测设备对该其他用户进行评价，比如可以在服务器推送其他用户信息至用户时，添加两个评价选项，第一个选项为有帮助，第二个选项为无帮助，当用户选择有帮助时，该其他用户的协助值加1。该协助值用于体现移动监测设备使用者的有效协助次数，分数越高，则表示该移动监测设备使用者的有效协助次数越多，系统的运营方可以通过根据该协助值对该移动监测设备使用者进行一定奖励等方式提倡鼓励更多移动设备的使用者能够参与到帮助他人的行列中，这同样也有益于系统运营方完善整个系统。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法包含以下步骤：
S1：实时获取用户的体征数据；
S2：通过无线传输的形式上传体征数据；
S3：分析所述体征数据；
S4：判断所述体征数据是否正常；
当步骤S4的判断结果为否时，则跳入步骤S6：对检测数加1；
S7：判断检测数是否大于检测数阈值；
当步骤S7结果为否时，跳入步骤S1；
当步骤S7的判断结果为是时，跳入步骤S9：发送第一警告信号至所述用户；
S11：判断所述用户是否需要联系紧急联系人；
当步骤S11的判断结果为是时，跳入步骤S17：发送第二警告信号至所述紧急联系人,流程结束；
当步骤S11的判断结果为否时，跳入步骤S12：判断所述用户是否需要系统推荐解决方案；
当步骤S12的判断结果为是时，跳入步骤S13：根据所述体征数据匹配所述解决方案并发送至所述用户，流程结束。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
当步骤S4的判断结果为否时，跳入步骤S5：判断所述体征数据是否超过预设的程度；
当步骤S5的判断结果为是时，跳入步骤S9；
当步骤S5的判断结果为否时，跳入步骤S6。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
当步骤S7的判断结果为否时，跳入步骤S8：减小上传所述体征数据的时间间隔，并跳入步骤S1。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
在步骤S13之后，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含步骤S14：判断步骤S13发送的所述解决方案是否有效；
当步骤S14的判断结果为是时，跳入步骤S15：所述解决方案的有效值加1，流程结束；
当步骤S14的判断结果为否时，跳入步骤S16：所述解决方案的无效值加1，流程结束。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
在步骤S9之后，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含步骤S10：判断所述用户是否在第一预定时间内作出响应；
当步骤S10的判断结果为是时，跳入步骤S12；
当步骤S10的判断结果为否时，跳入步骤S17。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
在步骤S17之后，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法还包含S19：判断该所述紧急联系人是否需要系统推荐解决方案；
当步骤S19的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S19的判断结果为是时，跳入步骤S20：根据所述体征数据匹配所述解决方案并发送至所述紧急联系人；
S21:判断步骤20发送的所述解决方案是否有效；
当步骤S21的判断结果为是时，跳入步骤S15，流程结束；
当步骤S14的判断结果为否时，跳入步骤S16，流程结束。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
在步骤S17之后，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S18：判断所述紧急联系人是否在第二预定时间内作出响应；
当步骤S18的判断结果为是时，跳入步骤S19；
当步骤S18的判断结果为否时，跳入步骤S22：发送第三警告信号至顾问医师，流程结束。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
在步骤S22之后，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S23：判断所述顾问医师是否在第三预定时间内作出响应；
当步骤S23的判断结果为是时，流程结束；
当步骤S23的判断结果为否时，跳入步骤S24：向距离最近的医院发送报警信息；
S25：将医院信息发送至用户、紧急联系人和顾问医师，流程结束。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
在步骤S25之后，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S26：判断所述用户附近一定范围内是否有其他用户；
当步骤S26的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S26的判断结果为是时，跳入步骤S27：发送第四警告信号至所述其他用户以邀请所述其他用户帮助所述用户；
S28：判断所述其他用户是否愿意帮助所述用户；
当步骤S28的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S28的判断结果为是时，跳入步骤S29：将愿意帮助所述用户的所述其他用户的其他用户信息发送至所述用户、所述紧急联系人和所述顾问医师，流程结束。
10.根据权利要求9所述的基于大数据的身体健康监测及预警方法，其特征在于：
在步骤S29之后，所述基于大数据的身体健康监测及预警方法还包括步骤S30:判断愿意帮助所述用户的所述其他用户在本次事件中是否起到积极作用；
当步骤S30的判断结果为否时，流程结束；
当步骤S30的判断结果为是时，跳入步骤S31：愿意帮助所述用户的所述其他用户的协助值加1,流程结束。
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