CN111951967A - 一种智能家庭健康管理系统及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能家庭健康管理系统及装置，该装置包括数据采集单元、数据发送单元和提醒单元：数据采集单元用于对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集；数据发送单元包括5G通信模块，用于将采集的数据传送至远程的云平台处理；提醒单元用于接收与发送的采集数据相对应的反馈信息，反馈信息由云平台通过预设的处理模型处理所得；其有益效果是：通过各数据的采集，对自身的健康情况获取更加准确，同时将其发送至服务器进行处理，利用自身存储的样本数据及相匹配的建议信息所训练的模型进行处理，克服现有技术中采用单向学习所造成准确率有限的缺陷，进而匹配得到更具建议的反馈信息，整个过程无需用户花费大量的时间，使用十分方便。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种智能家庭健康管理系统及装置。
背景技术
随着生活水平的发展和人们认识的不断提高，人们对自身健康管理的意识越来越强，而健康管理的目的在于预防和日常的监测，随着大数据和互联网技术的发展，人们也越来越倾向于在网络中获取相应的健康建议信息；而现有的网络医疗模式，依赖于用户自身的描述，而网上的医生单纯依靠描述并不能做到很好的判断，不能提出有效的建议；而常规的匹配系统，只是单向的进行处理，其准确率有限，且用户也需花费大量的时间，使用非常不便，长此以往，也会使得用户的积极性降低。
发明内容
本发明的发明目的在于：提供了一种智能家庭健康管理系统及装置，以克服现有技术中存在的使用不便和准确率不足的缺陷。
第一方面：一种智能家庭健康管理装置，所述装置包括数据采集单元、数据发送单元和提醒单元：
所述数据采集单元用于对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集；
所述数据发送单元包括5G通信模块，用于将采集的数据传送至远程的云平台处理；其中，所述云平台包括服务器和数据库，所述数据库中存储有样本数据以及与所述样本数据相匹配的建议信息；
所述提醒单元用于接收与发送的采集数据相对应的反馈信息，所述反馈信息由服务器通过预设的处理模型处理所得；其中，所述处理模型通过以下步骤训练所得：
将数据库中存储的样本数据进行预处理，以实现把所述样本数据分割成多个词语；
对各词语进行向量化和归一化处理；
将归一化后的数据经过传统的前馈神经网络进行前向处理，输出前向计算的向量结果，所述向量结果包括分类向量和建议信息的文本向量；
将多个Transformer的特征抽取器组合起来并采用双向学习的方式同时抽取所述向量结果以得到所述处理模型，所述双向学习的方式包括顺序和逆序。
作为本申请一种可选的实施方式，所述生理数据包括心电、心率、血压、体重、血糖和步行数据；
所述环境数据包括温度、湿度、空气质量和噪音数据。
作为本申请一种可选的实施方式，所述提醒单元采用装载有应用程序的智能终端；
所述智能终端还用于向所述服务器发送交互信息，以用于服务器对所述反馈信息进行调整。
第二方面：一种智能家庭健康管理系统，系统包括云平台和第一方面所述的一种智能家庭健康管理装置；
所述装置用于：
对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集；
将采集的数据传送至所述云平台处理；
所述云平台包括服务器和数据库，所述数据库中存储有样本数据以及与所述样本数据相匹配的建议信息，用于得到对应的反馈信息，所述反馈信息由所述服务器通过预设的处理模型处理所得；其中，所述处理模型通过以下步骤训练所得：
将数据库中存储的样本数据进行预处理，以实现把所述样本数据分割成多个词语；
对各词语进行向量化和归一化处理；
将归一化后的数据经过传统的前馈神经网络进行前向处理，输出前向计算的向量结果，所述向量结果包括分类向量和建议信息的文本向量；
将多个Transformer的特征抽取器组合起来并采用双向学习的方式同时抽取所述向量结果以得到所述处理模型，所述双向学习的方式包括顺序和逆序。
作为本申请一种可选的实施方式，所述生理数据包括心电、心率、血压、体重、血糖和步行数据；
所述环境数据包括温度、湿度、空气质量和噪音数据。
作为本申请一种可选的实施方式，还包括装载有应用程序的智能终端；
所述智能终端还用于向所述服务器发送交互信息，以用于服务器对所述反馈信息进行调整。
作为本申请一种可选的实施方式，还包括执行装置，所述服务器还下发有控制指令，所述执行装置用于根据所述控制指令调节室内的实时环境。
作为本申请一种可选的实施方式，所述服务器还用于对获取的采集数据进行修正处理后，再通过所述处理模型进行匹配；其中，所述修正处理为根据所述环境数据将所述生理数据按预设的标准条件进行转换。
作为本申请一种可选的实施方式，所述标准条件包括标准温度、标准湿度和标准噪音。
采用上述技术方案，具有以下优点：本发明提出的一种智能家庭健康管理系统及装置，通过利用该装置对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集，对自身的健康情况获取更加准确，同时将其发送至服务器进行处理，利用自身存储的样本数据及相匹配的建议信息所训练的模型进行处理，克服现有技术中采用单向学习所造成准确率有限的缺陷，进而匹配得到更具建议的反馈信息，整个过程无需用户花费大量的时间，使用十分方便，且能够使用户获取到更具参考价值的信息，进而利用进行家庭健康管理。
附图说明
图1是本发明实施例所提供的一种智能家庭健康管理装置的结构示意图；
图2是本发明实施例所提供的一种智能家庭健康管理系统的结构图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。
下面结合附图，对本发明作详细的说明。
参考图1所示，一种智能家庭健康管理装置，所述装置包括数据采集单元、数据发送单元和提醒单元：
所述数据采集单元用于对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集；
所述数据发送单元包括5G通信模块，用于将采集的数据传送至远程的云平台处理；其中，所述云平台包括服务器和数据库，所述数据库中存储有样本数据以及与所述样本数据相匹配的建议信息；
所述提醒单元用于接收与发送的采集数据相对应的反馈信息，所述反馈信息由服务器通过预设的处理模型处理所得；其中，所述处理模型通过以下步骤训练所得：
将数据库中存储的样本数据进行预处理，以实现把所述样本数据分割成多个词语；
对各词语进行向量化和归一化处理；
将归一化后的数据经过传统的前馈神经网络进行前向处理，输出前向计算的向量结果，所述向量结果包括分类向量和建议信息的文本向量；
将多个Transformer的特征抽取器组合起来并采用双向学习的方式同时抽取所述向量结果以得到所述处理模型，所述双向学习的方式包括顺序和逆序；
将所述分类向量经过函数处理后输出预测的建议信息，使用预测的建议信息与样本数据相匹配的建议信息进行比对，并根据比对结果更新所述处理模型的模型参数。
具体地，所述数据采集单元包括多种不同类型的传感器和可穿戴设备，例如，智能手环等；所述生理数据包括心电、心率、血压、体重、血糖和步行数据；
所述环境数据包括温度、湿度、空气质量和噪音数据；这里所采集的各种数据只是举例，并不是对其进行限制。
相应的，为了便于用户的人机交互和数据的查看，所述提醒单元采用装载有应用程序的智能终端，例如手机APP端；
所述智能终端还用于向所述服务器发送交互信息，以用于服务器对所述反馈信息进行调整。
其中，所述反馈信息包括多条建议信息，用户可通过信息查看后，选择某一个信息作为最具参考的信息，采用确认、文字反馈和评论的操作方式来生成所述交互信息；服务器对所述反馈信息进行调整，具体为：若用户的交互信息认为反馈信息不正确，则将所述交互信息也传送至模型处理，以实现对所述处理模型的参数进行调整。
通过上述方案，利用该装置对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集，对自身的健康情况获取更加准确，同时将其发送至服务器进行处理，利用自身存储的样本数据及相匹配的建议信息所训练的模型进行处理，克服现有技术中采用单向学习所造成准确率有限的缺陷，进而匹配得到更具建议的反馈信息，整个过程无需用户花费大量的时间，使用十分方便，且能够使用户获取到更具参考价值的信息，进而利用进行家庭健康管理。
参照图2所示，本发明实施例还提供了一种智能家庭健康管理系统，系统包括云平台和第一方面所述的一种智能家庭健康管理装置；
所述装置用于：
对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集；其中，所述生理数据包括心电、心率、血压、体重、血糖和步行数据；
所述环境数据包括温度、湿度、空气质量和噪音数据；
将采集的数据传送至所述云平台处理；
所述云平台包括服务器和数据库，所述数据库中存储有样本数据以及与所述样本数据相匹配的建议信息，用于得到对应的反馈信息，所述反馈信息由所述服务器通过预设的处理模型处理所得；其中，所述处理模型通过以下步骤训练所得：
将数据库中存储的样本数据进行预处理，以实现把所述样本数据分割成多个词语；
对各词语进行向量化和归一化处理；
将归一化后的数据经过传统的前馈神经网络进行前向处理，输出前向计算的向量结果，所述向量结果包括分类向量和建议信息的文本向量；
将多个Transformer的特征抽取器组合起来并采用双向学习的方式同时抽取所述向量结果以得到所述处理模型；所述双向学习的方式包括顺序和逆序的方式，即从两个方向对模型参数进行学习，进而提高匹配的准确率；
具体包括：
通过前面给出的数据，预测接下来的信息，通过这种方式学习模型参数；
以及，通过后面给出的信息，预测前面对应的数据，并更新学习到的模型参数；这样处理，在考虑到生理参数与建议信息的基础上；还考虑到该建议信息所对应的生理参数，使得两者相互参考和验证，避免单一维度、方向的处理，进一步提高其准确率。
将所述分类向量经过函数处理后输出预测的建议信息，使用预测的建议信息与样本数据相匹配的建议信息进行比对，并根据比对结果更新所述处理模型的模型参数。
实际应用时，系统与其通信的装置数量为多个，本领域技术人员应当了解，在此不再赘述；
为了便于用户自己进行查看或监护人了解家庭成员的健康情况，还包括装载有应用程序的智能终端，所述智能终端可进行信息的查看；
所述智能终端还用于向所述服务器发送交互信息，以用于服务器对所述反馈信息进行调整。
具体地，所述反馈信息包括多条建议信息，用户可通过信息查看后，选择某一个信息作为最具参考的信息，采用确认、文字反馈和评论的操作方式来生成所述交互信息；服务器对所述反馈信息进行调整，具体为：若用户的交互信息认为反馈信息不正确，则将所述交互信息也传送至模型处理，以实现对所述处理模型的参数进行调整。
通过上述方法，利用该装置对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集，对自身的健康情况获取更加准确，同时将其发送至服务器进行处理，利用自身存储的样本数据及相匹配的建议信息所训练的模型进行处理，克服现有技术中采用单向学习所造成准确率有限的缺陷，进而匹配得到更具建议的反馈信息，整个过程无需用户花费大量的时间，使用十分方便，且能够使用户获取到更具参考价值的信息，进而利用进行家庭健康管理。
进一步地，在上述方案的基础上，为了打造更加适宜于用户生活的环境，系统还包括执行装置，所述服务器还下发有控制指令，所述执行装置用于根据所述控制指令调节室内的实时环境。
具体地，执行装置包括智能家居、空调、空气净化设备和新风系统等装置，例如，服务器得到的匹配信息是客户有鼻炎情况，则会控制空气净化设备工作，使其空气质量符合标准；即根据反馈信息生成相应的所述控制指令。
进一步地，为了避免环境因素的干扰，提高其应用的准确性，所述服务器还用于对获取的采集数据进行修正处理后，再通过所述处理模型进行匹配；其中，所述修正处理为根据所述环境数据将所述生理数据按预设的标准条件进行转换；其中，所述标准条件包括标准温度、标准湿度和标准噪音；例如，标准温度为25℃，标准湿度为60％等。
这样处理是避免周边环境对用户造成的生理参数的影响，例如，温度过高，噪声过大，进而造成用户的心慌、烦躁和血压升高等情况。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (9)
1.一种智能家庭健康管理装置，其特征在于，所述装置包括数据采集单元、数据发送单元和提醒单元：
所述数据采集单元用于对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集；
所述数据发送单元包括5G通信模块，用于将采集的数据传送至远程的云平台处理；其中，所述云平台包括服务器和数据库，所述数据库中存储有样本数据以及与所述样本数据相匹配的建议信息；
所述提醒单元用于接收与发送的采集数据相对应的反馈信息，所述反馈信息由服务器通过预设的处理模型处理所得；其中，所述处理模型通过以下步骤训练所得：
将数据库中存储的样本数据进行预处理，以实现把所述样本数据分割成多个词语；
对各词语进行向量化和归一化处理；
将归一化后的数据经过传统的前馈神经网络进行前向处理，输出前向计算的向量结果，所述向量结果包括分类向量和建议信息的文本向量；
将多个Transformer的特征抽取器组合起来并采用双向学习的方式同时抽取所述向量结果以得到所述处理模型，所述双向学习的方式包括顺序和逆序。
2.根据权利要求1所述的一种智能家庭健康管理装置，其特征在于，所述生理数据包括心电、心率、血压、体重、血糖和步行数据；
所述环境数据包括温度、湿度、空气质量和噪音数据。
3.根据权利要求2所述的一种智能家庭健康管理装置，其特征在于，所述提醒单元采用装载有应用程序的智能终端；
所述智能终端还用于向所述服务器发送交互信息，以用于服务器对所述反馈信息进行调整。
4.一种智能家庭健康管理系统，其特征在于，系统包括云平台和权利要求1所述的一种智能家庭健康管理装置；
所述装置用于：
对家庭各成员的生理数据和环境数据进行采集；
将采集的数据传送至所述云平台处理；
所述云平台包括服务器和数据库，所述数据库中存储有样本数据以及与所述样本数据相匹配的建议信息，用于得到对应的反馈信息，所述反馈信息由所述服务器通过预设的处理模型处理所得；其中，所述处理模型通过以下步骤训练所得：
将数据库中存储的样本数据进行预处理，以实现把所述样本数据分割成多个词语；
对各词语进行向量化和归一化处理；
将归一化后的数据经过传统的前馈神经网络进行前向处理，输出前向计算的向量结果，所述向量结果包括分类向量和建议信息的文本向量；
将多个Transformer的特征抽取器组合起来并采用双向学习的方式同时抽取所述向量结果以得到所述处理模型，所述双向学习的方式包括顺序和逆序。
5.根据权利要求4所述的一种智能家庭健康管理系统，其特征在于，所述生理数据包括心电、心率、血压、体重、血糖和步行数据；
所述环境数据包括温度、湿度、空气质量和噪音数据。
6.根据权利要求5所述的一种智能家庭健康管理系统，其特征在于，还包括装载有应用程序的智能终端；
所述智能终端还用于向所述服务器发送交互信息，以用于服务器对所述反馈信息进行调整。
7.根据权利要求4所述的一种智能家庭健康管理系统，其特征在于，还包括执行装置，所述服务器还下发有控制指令，所述执行装置用于根据所述控制指令调节室内的实时环境。
8.根据权利要求4所述的一种智能家庭健康管理系统，其特征在于，所述服务器还用于对获取的采集数据进行修正处理后，再通过所述处理模型进行匹配；其中，所述修正处理为根据所述环境数据将所述生理数据按预设的标准条件进行转换。
9.根据权利要求8所述的一种智能家庭健康管理系统，其特征在于，所述标准条件包括标准温度、标准湿度和标准噪音。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20201117 |