CN110767286A - 一种基于移动互联网的慢病主动管理方法 - Google Patents
一种基于移动互联网的慢病主动管理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110767286A CN110767286A CN201910999364.8A CN201910999364A CN110767286A CN 110767286 A CN110767286 A CN 110767286A CN 201910999364 A CN201910999364 A CN 201910999364A CN 110767286 A CN110767286 A CN 110767286A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- database
- information
- blood pressure
- knowledge
- chronic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 title claims abstract description 34
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims abstract description 39
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims abstract description 19
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims abstract description 11
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 claims abstract description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 9
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 claims abstract description 7
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 235000021152 breakfast Nutrition 0.000 claims abstract description 5
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims abstract description 5
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 42
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 42
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims description 18
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims description 18
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 15
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims description 13
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 9
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 9
- 230000037213 diet Effects 0.000 claims description 7
- 230000002641 glycemic effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 3
- 230000000378 dietary effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 abstract description 2
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 235000006286 nutrient intake Nutrition 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000005180 public health Effects 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
- G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/20—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to practices or guidelines
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，包括以下步骤：S1：下载家庭端APP：通过手机和平板电脑等移动通信设备下载家庭端APP，S2：账号登录：通过注册账号并添加家庭成员的基本信息，S3：慢病知识：慢性相关知识、高血压防治知识和糖尿病防治知识，S4:三餐信息：每天通过手动输入早餐、中餐和晚餐的饮食种类并输入三餐数据库，S5：运动信息：通过手机、运动手环等记录设备，记录运动信息并输入运动数据库，S6：血压信息：每天通过家用医疗设备进行血压测量，并把测量结果输入血压数据库。可在不增加人力成本前提下，实现对成百上千的用户24小时远程实时监护，慢病证断，提前预警、患者行为分析。
Description
技术领域
本发明涉及基因功能鉴定技术领域，尤其涉及一种基于移动互联网的慢病主动管理方法。
背景技术
由于慢病的患者日渐增多，慢病管理以逐步成为了世界医学界的焦点。慢病管理的概念是指在医务人员对慢性疾病的患者提供的全面的连续性的管理，根据国家卫计委公布的统计数据，由慢病引起的疾病负担占我国整个疾病负担的70％，已成为严重的公共卫生问题。如能在现行医疗体系中引入“治未病”理念，自我健康检测、预防、专业健康指导及健康意识培养，势必将在很大程度上减少疾病发生，缓解医疗压力，降低医疗成本经。因此我们提出了一种利用移动互联网对慢性病进行预知和预测并控制的方法用来解决上述问题。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于移动互联网的慢病主动管理方法。
本发明提出的一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，包括以下步骤：
S1：下载家庭端APP：通过手机和平板电脑等移动通信设备下载家庭端APP；
S2：账号登录：通过注册账号并添加家庭成员的基本信息；
S3：慢病知识：慢性相关知识、高血压防治知识和糖尿病防治知识；
S4:三餐信息：每天通过手动输入早餐、中餐和晚餐的饮食种类并输入三餐数据库；
S5：运动信息：通过手机、运动手环等记录设备，记录运动信息并输入运动数据库；
S6：血压信息：每天通过家用医疗设备进行血压测量，并把测量结果输入血压数据库；
S7:血糖信息：每天通过家用医疗设备进行血糖检测，并把测量结果输入血糖数据库；
S8：数据和查看：运动数据库、血压数据库和血糖数据库等把输入的数据进行整理，且方便通过家庭端APP进行查取。
S9:后台端进行分析：医生在线查看三餐数据库、运动数据库、血压数据库和血糖数据库等数据库信息，并进行分析；
S10:反馈：通过后台端进行医疗信息反馈。
优选的，所述S3中,每个单病种小组内，都会有精彩分享，里面的内容是有文章有语音有视频掺杂在一起让用户去体验，提高了用户对健康方面的知识的认知度。
优选的，所述S8中，运动数据库、血压数据库和血糖数据库把最近6天的数据用柱状图进行展示。
优选的，所述S7中，通过血糖仪分别对餐前、餐后的血糖进行检测，且能够通过慢病知识中的升糖指数进行查看一些食物的含糖量，和升糖指数。
优选的，所述S10中，对饮食是否健康、运动量、血糖摄入量是否过高，血压是否过高等健康进行反馈，并给出改善意见。
优选的，所述S10中包括定时提醒功能，对于慢病患者来说，可能经常需要吃药、运动等提醒服务。
本发明的有益效果:通过家庭端APP输入和家庭的数据，通过每天的饮食，通过饮食的数据库，能够让直观的查看到自己喜欢的食物是属于哪类，经常这样搭配着吃营不营养，当每天摄入的能量较多好时，通过运动信息，通过无氧运动或有氧运动进行消耗量，通过手机或运动手环进行记录，每天早上和晚上通过家庭用血压仪进行血压测量，并通过家庭端APP输入到血压信息库，通过家庭端APP能够进行整理数据并制作成柱状图，方便查看血压变化，通过血糖仪对餐前、餐后的血糖进行检测并输入血糖信息库进行整理，然后医生在线查取运动数据库、血压数据库和血糖数据库信息，进行反馈并给出解决方案，用户健康风险管理形成全套标准化的服务体系和的数字化运营管理体系，可在不增加人力成本前提下，实现对成百上千的用户24小时远程实时监护，减少医疗资源压力、地域范围的限制，慢病证断，提前预警、患者行为分析。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例一
本实施例中提出了一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，包括以下步骤：
S1：下载家庭端APP：通过手机和平板电脑等移动通信设备下载家庭端APP；
S2：账号登录：通过注册账号并添加家庭成员的基本信息；
S3：慢病知识：慢性相关知识、高血压防治知识和糖尿病防治知识；
S4:三餐信息：每天通过手动输入早餐、中餐和晚餐的饮食种类并输入三餐数据库；
S5：运动信息：通过手机、运动手环等记录设备，记录运动信息并输入运动数据库；
S6：血压信息：每天通过家用医疗设备进行血压测量，并把测量结果输入血压数据库；
S7:血糖信息：每天通过家用医疗设备进行血糖检测，并把测量结果输入血糖数据库；
S8：数据和查看：运动数据库、血压数据库和血糖数据库等把输入的数据进行整理，且方便通过家庭端APP进行查取。
S9:后台端进行分析：医生在线查看三餐数据库、运动数据库、血压数据库和血糖数据库等数据库信息，并进行分析；
S10:反馈：通过后台端进行医疗信息反馈。
本发明中，所述S3中,每个单病种小组内，都会有精彩分享，里面的内容是有文章有语音有视频掺杂在一起让用户去体验，提高了用户对健康方面的知识的认知度。
本发明中，所述S8中，运动数据库、血压数据库和血糖数据库把最近6天的数据用柱状图进行展示。
本发明中，所述S7中，通过血糖仪分别对餐前、餐后的血糖进行检测，且能够通过慢病知识中的升糖指数进行查看一些食物的含糖量，和升糖指数。
本发明中，所述S10中，对饮食是否健康、运动量、血糖摄入量是否过高，血压是否过高等健康进行反馈，并给出改善意见。
实施例二
本实施例中提出了一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，包括以下步骤：
S1：下载家庭端APP：通过手机和平板电脑等移动通信设备下载家庭端APP；
S2：账号登录：通过注册账号并添加家庭成员的基本信息；
S3：慢病知识：慢性相关知识、高血压防治知识和糖尿病防治知识；
S4:三餐信息：每天通过手动输入早餐、中餐和晚餐的饮食种类并输入三餐数据库，通过S3慢病知识中能够查询食物能量和食物的重量；
S5：运动信息：通过手机、运动手环等记录设备，记录运动信息并输入运动数据库，运动信息中包括体重信息；
S6：血压信息：每天通过家用医疗设备进行血压测量，并把测量结果输入血压数据库；
S7:血糖信息：每天通过家用医疗设备进行血糖检测，并把测量结果输入血糖数据库；
S8：数据和查看：运动数据库、血压数据库和血糖数据库等把输入的数据进行整理，且方便通过家庭端APP进行查取。
S9:后台端进行分析：医生在线查看三餐数据库、运动数据库、血压数据库和血糖数据库等数据库信息，并进行分析；
S10:反馈：通过后台端进行医疗信息反馈。
本发明中，S3中,每个单病种小组内，都会有精彩分享，里面的内容是有文章有语音有视频掺杂在一起让用户去体验，提高了用户对健康方面的知识的认知度。
本发明中，S8中，运动数据库、血压数据库和血糖数据库把最近6天的数据用柱状图进行展示。
本发明中，S7中，通过血糖仪分别对餐前、餐后的血糖进行检测，且能够通过慢病知识中的升糖指数进行查看一些食物的含糖量，和升糖指数。
本发明中，S10中，对饮食是否健康、运动量、血糖摄入量是否过高，血压是否过高等健康进行反馈，通过数据分析能够得到高血压治疗效果评估、心血管疾病患病风险评估、身体健康报告(血压分级情况、营养元素摄入情况等)等并给出改善意见。
本发明中，S10中包括定时提醒功能，对于慢病患者来说，可能经常需要吃药、运动等提醒服务。
本发明中，通过家庭端APP输入和家庭的数据，通过每天的饮食，通过饮食的数据库，能够让直观的查看到自己喜欢的食物是属于哪类，经常这样搭配着吃营不营养，当每天摄入的能量较多好时，通过运动信息，通过无氧运动或有氧运动进行消耗量，通过手机或运动手环进行记录，每天早上和晚上通过家庭用血压仪进行血压测量，并通过家庭端APP输入到血压信息库，通过家庭端APP能够进行整理数据并制作成柱状图，方便查看血压变化，通过血糖仪对餐前、餐后的血糖进行检测并输入血糖信息库进行整理，然后医生在线查取运动数据库、血压数据库和血糖数据库信息，进行反馈并给出解决方案，用户健康风险管理形成全套标准化的服务体系和的数字化运营管理体系，可在不增加人力成本前提下，实现对成百上千的用户24小时远程实时监护，减少医疗资源压力、地域范围的限制，慢病证断，提前预警、患者行为分析。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：下载家庭端APP：通过手机和平板电脑等移动通信设备下载家庭端APP；
S2：账号登录：通过注册账号并添加家庭成员的基本信息；
S3：慢病知识：慢性相关知识、高血压防治知识和糖尿病防治知识；
S4:三餐信息：每天通过手动输入早餐、中餐和晚餐的饮食种类并输入三餐数据库；
S5：运动信息：通过手机、运动手环等记录设备，记录运动信息并输入运动数据库；
S6：血压信息：每天通过家用医疗设备进行血压测量，并把测量结果输入血压数据库；
S7:血糖信息：每天通过家用医疗设备进行血糖检测，并把测量结果输入血糖数据库；
S8：数据和查看：运动数据库、血压数据库和血糖数据库等把输入的数据进行整理，且方便通过家庭端APP进行查取。
S9:后台端进行分析：医生在线查看三餐数据库、运动数据库、血压数据库和血糖数据库等数据库信息，并进行分析；
S10:反馈：通过后台端进行医疗信息反馈。
2.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，其特征在于，所述S3中,每个单病种小组内，都会有精彩分享，里面的内容是有文章有语音有视频掺杂在一起让用户去体验，提高了用户对健康方面的知识的认知度。
3.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，其特征在于，所述S8中，运动数据库、血压数据库和血糖数据库把最近6天的数据用柱状图进行展示。
4.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，其特征在于，所述S7中，通过血糖仪分别对餐前、餐后的血糖进行检测，且能够通过慢病知识中的升糖指数进行查看一些食物的含糖量，和升糖指数。
5.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，其特征在于，所述S10中，对饮食是否健康、运动量、血糖摄入量是否过高，血压是否过高等健康进行反馈，并给出改善意见。
6.根据权利要求1所述的一种基于移动互联网的慢病主动管理方法，其特征在于，所述S10中包括定时提醒功能，对于慢病患者来说，可能经常需要吃药、运动等提醒服务。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910999364.8A CN110767286A (zh) | 2019-10-21 | 2019-10-21 | 一种基于移动互联网的慢病主动管理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910999364.8A CN110767286A (zh) | 2019-10-21 | 2019-10-21 | 一种基于移动互联网的慢病主动管理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110767286A true CN110767286A (zh) | 2020-02-07 |
Family
ID=69332292
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910999364.8A Pending CN110767286A (zh) | 2019-10-21 | 2019-10-21 | 一种基于移动互联网的慢病主动管理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110767286A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111755093A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-10-09 | 上海山丘联康健康管理有限公司 | 一种用于多学科个性化动态平衡糖尿病逆转方法的系统 |
| CN113571152A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-10-29 | 北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院） | 糖尿病前期管理系统 |
| CN113782152A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-10 | 山东浪潮科学研究院有限公司 | 一种基于人工智能技术对糖尿病人进行饮食结构推荐的方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWM539118U (zh) * | 2016-04-08 | 2017-04-01 | Mitac Information Tech Corp | 慢性疾病患者使用的智慧裝置系統 |
| TW201714139A (zh) * | 2015-10-14 | 2017-04-16 | 國立高雄第一科技大學 | 健康雲照護管理系統 |
| CN107833612A (zh) * | 2017-09-23 | 2018-03-23 | 深圳市赛亿科技开发有限公司 | 一种基于app平台的孕期饮食健康管理系统及方法 |
| CN108231159A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-29 | 北京鑫丰南格科技股份有限公司 | 患者教育实现方法和系统 |
| CN108986887A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-11 | 上海聚王智能科技有限公司 | 一种百岁智能健康饮食运动系统 |
-
2019
- 2019-10-21 CN CN201910999364.8A patent/CN110767286A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW201714139A (zh) * | 2015-10-14 | 2017-04-16 | 國立高雄第一科技大學 | 健康雲照護管理系統 |
| TWM539118U (zh) * | 2016-04-08 | 2017-04-01 | Mitac Information Tech Corp | 慢性疾病患者使用的智慧裝置系統 |
| CN107833612A (zh) * | 2017-09-23 | 2018-03-23 | 深圳市赛亿科技开发有限公司 | 一种基于app平台的孕期饮食健康管理系统及方法 |
| CN108231159A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-29 | 北京鑫丰南格科技股份有限公司 | 患者教育实现方法和系统 |
| CN108986887A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-11 | 上海聚王智能科技有限公司 | 一种百岁智能健康饮食运动系统 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111755093A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-10-09 | 上海山丘联康健康管理有限公司 | 一种用于多学科个性化动态平衡糖尿病逆转方法的系统 |
| CN113571152A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-10-29 | 北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院） | 糖尿病前期管理系统 |
| CN113782152A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-10 | 山东浪潮科学研究院有限公司 | 一种基于人工智能技术对糖尿病人进行饮食结构推荐的方法 |
| CN113782152B (zh) * | 2021-08-20 | 2023-05-16 | 山东浪潮科学研究院有限公司 | 一种基于人工智能技术对糖尿病人进行饮食结构推荐的方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| del Pozo Cruz et al. | Prospective associations of daily step counts and intensity with cancer and cardiovascular disease incidence and mortality and all-cause mortality | |
| Shan et al. | Association between healthy eating patterns and risk of cardiovascular disease | |
| Alzaheb et al. | The prevalence of iron deficiency anemia and its associated risk factors among a sample of female university students in Tabuk, Saudi Arabia | |
| Kuske et al. | Diabetes-related information-seeking behaviour: a systematic review | |
| CN110767286A (zh) | 一种基于移动互联网的慢病主动管理方法 | |
| CN111145908A (zh) | 一种健康评估综合信息服务平台 | |
| Freak-Poli et al. | Risk of cardiovascular disease and diabetes in a working population with sedentary occupations | |
| Astell et al. | Validation of the NANA (Novel Assessment of Nutrition and Ageing) touch screen system for use at home by older adults | |
| Kim et al. | Design of diet recommendation system for healthcare service based on user information | |
| Koepsell et al. | Obesity, overweight, and weight control practices in US veterans | |
| CN109196595A (zh) | 软件、健康状态判定装置以及健康状态判定方法 | |
| Stahl et al. | Caloric expenditure assessment among older adults: Criterion validity of a novel accelerometry device | |
| CN102053158B (zh) | 血糖分析系统及装置 | |
| Soep et al. | The impact of health education about Diabetes mellitus on patient knowledge to control their Blood Sugar | |
| Dimitratos et al. | Wearable technology to quantify the nutritional intake of adults: validation study | |
| CN117012392A (zh) | 高血压风险评估模型构建方法、膳食食疗及健康管理系统 | |
| CN114429803A (zh) | 一种基于危险因素的健康风险预警方法 | |
| Yang et al. | Research on the application of health management model based on the perspective of mobile health | |
| CN110634543A (zh) | 一种减脂管理平台及其实现方法 | |
| CN105787232B (zh) | 一种数据处理方法、装置、健康系统平台及终端 | |
| García et al. | Using wearable technology to detect prescription opioid self-administration | |
| Lu et al. | Effects of early nursing monitoring on pregnancy outcomes of pregnant women with gestational diabetes mellitus under internet of things | |
| CN115410675A (zh) | 一种学生运动与健康数据管理系统 | |
| JP2008052459A (ja) | 情報処理システム装置、バーチャル装置、携帯型の情報処理端末及び記録メディア | |
| Husu et al. | Frequent sit-to-stand transitions and several short standing periods measured by hip-worn accelerometer are associated with smaller waist circumference among adults |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20200207 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |