CN112002429A - 公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本说明书一个或多个实施例提供一种公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统及方法，包括：个人体检画像、企业体检信息画像以及医疗单位体检画像；其中，所述个人体检画像包括个人体检画像标签；所述个人体检画像标签包括该人员的体检信息、个人信息、以及行为信息；其中，具有时间关联性的行为信息与体检时间相互关联；所述个人体体检画像标签还包括体检时的身体异常数据；所述企业体检信息画像包括企业内员工的个人体检画像；所述医疗单位体检画像包括所有在该医疗单位体检的人的个人体检画像；所述服务推荐系统包括与异常数据相对应的推荐改善方案。本申请提供个性化的健康服务推荐。
Description
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及体检画像技术领域，尤其涉及一种公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统及方法。
背景技术
在目前的企业行业中，尤其是公共卫生企业行业中，对从业人员必须要定时进行体检，员工只有通过体检，拿到健康证，才能合格上岗。同时体检也保证了员工的身体状况和企业整体的运营情况，避免流行病、传染病、遗传病、职业病等方面的侵害。对个人用户来说，其关心的一般为每次体检中呈是否合格，以及每次体检呈现的不达标和超标数据，同时会希望能够得到体检中数据呈现的健康情况变化趋势以及对出现不健康情况时的指导。而对于企业管理者而言，除了对自身体检数据的关心，还会对多数员工的体检情况变化趋势时，对其产生的原因与解决方案产生需求，由于这类企业都是公共卫生相关的企业单位，因此企业管理者会希望能够采用有效手段来保证员工能够较高的概率通过健康证的体检。此外对于结构相似的企业，在某些情况下可以实现消息共同，如把该单位发生安全情况选择性地推送给与其相似的单位，以达到避免的目的。而从健康监管单位的角度而言，他们不再局限于某种公共卫生相关单位的体检情况，而是需要综合考虑某一地区所有单位的体检情况，并针对某一地区的被体检人员的健康变化情况做出相应的分析，生成相关的推荐解决方案。而目前卫生企业领域的从业人员体检信息并没有被利用，而依然仅仅是用于获取健康证，个人、企业和健康监管单位的需求都无法被满足。
发明内容
为解决上述问题，本申请提供一种公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统，包括：个人体检画像、企业体检信息画像以及医疗单位体检画像；其中，所述个人体检画像包括个人体检画像标签；所述个人体检画像标签包括该人员的体检信息、个人信息、以及行为信息；其中，具有时间关联性的行为信息与体检时间相互关联；所述个人体体检画像标签还包括体检时的身体异常数据；
所述企业体检信息画像包括企业内员工的个人体检画像；所述医疗单位体检画像包括所有在该医疗单位体检的人的个人体检画像；
所述服务推荐系统包括与异常数据相对应的推荐改善方案。
其中，体检信息包括：心电图、肺部CT、肝功能五项数据、血压值、血糖值、血脂值。
其中，个人信息包括姓名、身份证号、所属企业名称、企业所在地理区域、职务、工种、工作年限、家庭情况。
其中，所述行为信息包括：爱好行为、生活行为、作息行为、运动行为、出差行为、工作行为、医疗卫生行为。
其中，所述身体异常数据包括，身体异常数据出现的次数，每次出现的时间；将具有时间关联的身体异常数据与行为信息相关联。
一种使用如所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐的方法，包括：
步骤S10，获得该人员的体检信息、个人信息、以及行为信息;其中，具有时间关联性的行为信息与体检信息相互关联；
若该人员是首次体检，则通过体检信息、个人信息、以及行为信息建立个人体检画像标签；若该人员不是首次体检，则将本次体检信息加入该人员的个人体检画像标签中；
所述个人体检画像标签中还包括身体异常数据；所述身体异常数据包括，身体异常数据出现的次数，每次出现的时间；将具有时间关联的身体异常数据与行为信息相关联。
S20，根据个人体检画像标签建立个人体检画像，根据企业中的所有个人体检画像建议企业体检信息画像；根据所有在该医疗单位体检的人的个人体检画像建立所述医疗单位体检画像；
S30，判断该人员体检数据各项数值是否符合发放健康证能够进行从业的条件，若合格，记录发放健康证次数，并向该员工推送健康证获得通知；
S40，当该员工的体检信息中包括身体异常数据时，将该员工的身体异常数据加入异常特征数据库，对该员工进行身体异常数据改善方案的推送。
其中，体检时间具有时间关联性的行为信息相关联；其中，关联时间设置为一年到半年。
其中，在步骤S40中，将具有时间关联的异常数据与行为信息相关联；通过行为信息的表现和与异常数据的关联性，设置行为信息数值的阈值，将超过阈值的行为信息作为可能引起异常数据发生的原因，将可能引起异常数据发生的行为信息推送给该员工。
其中，在步骤S40中，设置该从业人员在数据库中记录的体检次数为M（M≠0），则本次体检为M+1次体检，则服务器首先对第M+1次体检的各项数值是否符合发放健康证能够进行从业的条件，若合格，将M+1次体检的异常数值与该人员的历史异常数值进行比对，建立异常数值曲线，判断异常数值是好转还是恶化，将健康风险发送给该人员，并对改善风险提出建议方案。
其中，在步骤S30中，根据企业体检信息画像，可以将体检结果中具有相同异常数据值，同时个人信息、行为信息中较为相似的人员单独建立为特征类型画像，通过所述特征类型画像，向目前的行为特征可能会导致健康风险的人群进行推送，并提示应该从哪些行为能够进行改善。
本申请实现的有益效果如下：
本申请在人工智能与大数据的时代背景下，本项目将海量公共卫生从业人员健康证的体检数据与其它关联信息（如企业信息等）结合起来，深入挖掘体检数据的变化规律，构建三类人物画像：个体体检信息人物画像，企业体检信息人物画像和医疗单位体检信息人物画像，并通过个性化推荐技术为个体用户，企业管理员和卫生监管单位提供个性化的健康服务推荐。
本项目首先帮助个体用户分析健康动态，并提供相关健康服务推荐；然后根据企业人群的健康变化动态，为企业推荐改善或保持健康状态的建议；最后根据地区人群的健康变化特征，为当地的卫生监管部门提供趋势分析并且推荐相关决策。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例提供的方法流程示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示，本申请提供一种公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统；
首先，获得该人员的体检信息，其中，该人员本次的体检信息包括：心电图、肺部CT、肝功能五项数据、血压值、血糖值、血脂值等；
再通过服务器获取该人员的个人信息；其中，所述个人信息包括姓名、身份证号、所属企业名称、企业所在地理区域、职务、工种、工作年限、家庭情况等；
给该人员的个人信息，再通过网络爬虫工具、工作手册、专有app等应用设备获取该人员的行为信息，所述该人员的行为信息包括：爱好行为、生活行为、作息行为、运动行为、出差行为、工作行为、医疗卫生行为等；
通过服务器中对该人员的个人信息数据进行查找，判断该人员是否为初次体检，若该人员为初次体检，则建立该人员个人画像标签；其中，所述个人画像标签包括个人信息、体检信息和行为信息；建立体检信息表单和行为信息表单，所述每张体检信息表单中包括体检次数、本次体检的时间，以及每项体检信息的数据；所述行为信息表单中包括行为信息和每次行为信息的时间；
具有时间关联性的行为信息与体检信息相互关联；
若该人员不是初次体检，则将本次体检的体检时间和每项体检信息数据形成新的表单加入体检信息表单中；将与本次体检时间具有时间关联性的行为信息相关联；优选的，关联时间设置为一年到半年以内；
例如，该人员在2010年10月进行了第五次体检，将所述第五次体检信息加入其体检信息表单中，形成第五表单；同时，将2010年4月-2011年4月该人员的行为信息与第五表单进行关联；
通过上述个人画像标签能够建立个人体检画像模型；
判断其体检数据各项数值是否符合发放健康证能够进行从业的条件，若合格，记录发放健康证次数，并向该员工发送健康证获得通知；
另外，为了让从业人员在体检时，对自己的身体状况能有一定的掌握，在体检信息表单中加入异常数据表单；所述异常数据表单包括在体检信息中在正常数值以外的数值；比如，血压正常值为收缩压：90-139mmHg，舒张压：60-89mmHg，如果本次体检，该人员的血压值超过或者低于正常值，比如测得收缩压为80mmHg，则将该数据加入异常数据表单；
所述异常数据表单包括异常数据、该异常数据出现的次数，每次出现的时间；将具有时间关联的异常数据与行为信息相关联；通过行为信息的表现和与异常数据的关联性，设置行为信息数值的阈值，将超过阈值的行为信息作为可能引起异常数据发生的原因，将可能引起异常数据发生的行为信息推送给该员工；
比如，在2010年6月-8月，该人员频繁在外出差，行为信息表单内记录其该段时间内的出差时间超过第一阈值；在2010年10月的体检中，测得收缩压为80mmHg，舒张压为60mmHg，本次体检为该人员的第5次体检，该异常数据在5次体检中第一次出现；通过上述关联，可以推断该员工的血压异常数据可能是由出差引起，系统则向该人员推送本次异常数据以及可能引发该异常数据的行为；
另外，服务器还能够根据从业人员的个人信息和体检信息，按照职业特征、年龄特征或者地区特征建立职业类别对照模型，将进行体检的该人员的个人画像与服务器内的职业类别对照模型进行比对，从而判断本次体检的结果是否有健康风险，如果有，将推荐服务器将健康风险发送给该人员，并对改善风险提出建议方案。
另外；设置该从业人员在数据库中记录的体检次数为M（M≠0），则本次体检为M+1次体检，则服务器首先对第M+1次体检的各项数值是否符合发放健康证能够进行从业的条件，若合格，将N+1次体检的异常数值与该人员的历史异常数值进行比对，建立异常数值曲线，判断异常数值是好转还是恶化，将健康风险发送给该人员，并对改善风险提出建议方案。
根据个人情况，如年龄、工种、身体状况等，设置异常数值阈值，当异常数值曲线的斜率大于安全斜率阈值时，进行高风险情况报警；当异常数值最大值大于安全阈值时，进行高风险情况报警；并对其具有可能引起异常数据继续恶化的行为发生时，对该人员进行警报；
如果本次异常数据的数值对比历史异常数据的数值，趋势有所缓和，则推荐该人员继续使用推荐方案；
另外，通过个人体检画像，能够进一步构建企业体检信息画像，企业通过获取当前企业所有职工的个人体检画像信息，同时考虑企业自身的属性信息以及所处地区的环境数据等，从多个维度去建模以构建全面的体检信息人物画像。
根据企业体检信息画像，可以将体检结果中具有相同异常数据值，同时个人信息、行为信息中较为相似的人员单独建立为特征类型画像；
比如有15位35-38岁的男性某职位员工的心脏功能指标数据超过第一健康风险值时；提醒推送符合该特征类型的员工，比如推送给“35-38岁”男性”“管理职位”“每月工作时间超过260小时”的员工，目前的行为特征可能会导致健康风险，并提示应该从哪些行为能够进行改善。
再次体检时，当该员工的个人信息包括以上特征类型时，优先对其的心脏功能方向的数值增加体检项目；
同时，将员工的其他行为信息加入进来，比如“每日运动”、“行走步数”、“休息间隔时间”、“睡眠时间”、“饮食”等，根据出现的次数和权重加入特征类型画像中；
在进行推送时，还要考虑员工在某些疾病得到改善的同时，另一些数值却会开始超标的情况，考虑该改善方案是否对这些数值有所影响。
获取该人员在历史体检数据中的超标数据曲线图，将每项超标数据与本次体检数据进行比对，观看历史体检数据中心的超标数据的发展情况，若有所好转，则将对于该人员的改善方案中的推荐分数提高，对改善方案进行优化调整。
若情况没有好转，或者继续恶化，则将改善方案中推荐分数降低，同时调整对该人员的该超标数值的改善方案。
同样的，通过个人体检画像还可以建立医疗单位体检画像，医疗单位体检画像所表达的是所有在该医疗单位体检人的健康状况变化规律，即它所反应的是一个地区的健康情况。相对于企业体检信息画像而言，医疗单位体检画像的组成更为复杂。在构建画像时，需要综合考虑从事不同卫生行业的工作人员的体检数据，并结合当地环境等数据，生成准确的医疗单位体检信息人物画像。
获取第一异常数据值的第一关联时间段T1=[t1，t2]内该人员的行为信息数据
，其中UTi为该人员的行为特征的特征值，其中，n个行为特征至少
包括、作息时间、睡眠时长、运动时长、出差时长、工作时长、用药记录；其中，t2为产生第一
异常数据值的时间，t1＞t2；1≤i≤n；
其中，t1优选为最后一次未产生第一异常数据值的体检时间；
能够得到该人员在第一关联时间段T1的每项行为特征平均值
；
同时，在数据库中获取相似具有第一异常数据值的人员在第i关联时间段Ti的行为特征平均值vi；
则有相似似具有第一异常数据值的人员具有特征平均值的集合为
；
可以得到相似类型参数
；
其中，当设置0.7≤P≤1时，选择的人员具有可靠相似性；
其中，不同地区不同职业的人员的特征平均值
的归一化方法为：
其中，
为
归一化后的值；
为行为特征平均值中的最大值；
表示向上取
整。
通过具有可靠相关性的画像标签数据建立有可能导致异常数据值出现的行为模型。
另外，根据体检信息画像的不同分类，也对应有不同方向的个性化健康服务推荐，在完成体检信息人物画像的构建之后，需要对相关人物画像进行分析并应用。主要从三个方面应用体检信息人物画像：也即个体用户的健康服务推荐、企业用户的健康服务推荐和卫生监管单位的健康服务推荐。
在为个体用户生成健康服务推荐时，需要深入分析个体用户的显式需求与隐式需求。其中显式需求指的是用户主观上想到得到的事物，隐式需求则是用户没有意识到但对其很重要的事物。给出如下应用场景：
对于多次参加健康证的体检用户而言，虽然每一次他的体检数据都处于正常值的范围内，但是某些单项值会产生波动，我们可以深入挖掘这些数据波动情况，并从波动情况中推测当前用户的生活状态，并为其生成相关的健康推荐服务，如饮食作息建议等，以保证下次该用户能够顺利通过体检。
企业用户指的是企业的管理人员，他们需要站在企业的高度上根据职工的体检数据去制定相关决策。给出如下应用场景：对于企业管理者而言，通过职工的相关体检数据，向其反馈当前员工的健康波动状况，如虽然所有的职工在健康证体检项目中都合格，但是他们在某些指标的数据上会呈现相同的变化规律，而这些变化规律可能与其工作制度有关，如晚班等。为了保证下次健康体检时员工都能够通过检查，有必要向企业管理者推荐相关分析情况以及健康服务。并且对于结构功能相似的企业，可以推荐与之相似的企业所发生的健康安全事故，以起到警示作用。
卫生监管单位则是对一个地区的整体健康情况进行考虑，根据当地的健康数据变化情况制定相关的健康卫生政策。给出以下应用场景：从健康监管单位的角度来说，他们需要综合考虑每一个地区的人员健康变化情况，并给出与环境或者其他相关政策的改动。如某两个相邻管理区的人员在体检数据上会有较为明显的差异，而造成这种差异的原因可能是环境。因此通过分析整个行政区的健康数据，我们可以为健康监管单位生成相关结果分析以及建议推荐。
在个人体检画像的建立过程中，包括数据采集，数据清洗与数据分析。
在数据采集过程中，体检数据可直接从相关医疗单位直接获取，其它数据如天气数据可直接使用爬虫工具从互联网上抓取。
在数据清洗过程中，对获得的数据进行预处理，包括残缺值和异常值的处理等，便于后续分析。
在数据分析过程中，使用数据挖掘的相关技术，如聚类，PCA等对清洗过的数据进行相关分析，如发现数据之间的关联性等。
体检信息人物画像构建阶段分为个体体检画像构建，企业体检画像构建和医疗单位体检画像构建。
在构建个体体检画像时，不仅要考虑体检数据，还需要其它因素的影响，如体检人的职业，周围的环境等，可使用联合训练模型，引入多种因素，以提升人物画像构建的准确度。
企业体检画像构建构建在个体体检画像基础上，使用聚类等方法先对公司员工的人物画像进行处理，再结合公司信息与地理环境数据等生成企业体检信息人物画像。
医疗单位体检信息人物画像是在个体体检画像基础赏，同样使用聚类等方法先对该地区体检人的人物画像进行处理，再结合当前地区的特有信息，如植被绿化等，生成医疗单位体检信息人物画像。
在完成人物画像的构建之后，需要根据人物画像对不同级别的用户生成个性化的推荐，可采用合适的推荐算法对该问题建模，并结合实际的应用场景对推荐模型进行优化，如生成推荐列表的时间等，以达到上线使用的目标。
在完成推荐模型的研究后，需要根据真实的应用场景为用户设计系统并提供相应的服务。系统的开发框架可使用主流的开发框架SSM等，保证用户的正常使用。
系统开发完成后，需要对系统各功能模块进行测试，可采用黑盒测试的方法，保证系统各部分功能的正常运转。在测试完成后，便可将系统部署到线上供用户实际使用，后续可根据用户使用的反馈再进行更加细致的调整。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统，包括：个人体检画像、企业体检信息画像和医疗单位体检画像；其中，所述个人体检画像包括个人体检画像标签；所述个人体检画像标签包括该人员的体检信息、个人信息和行为信息；其中，具有时间关联性的行为信息与体检时间相互关联；所述个人体检画像标签还包括体检时的身体异常数据；
所述企业体检信息画像包括企业内员工的个人体检画像；所述医疗单位体检画像包括所有在该医疗单位体检的人的个人体检画像；
所述服务推荐系统包括与异常数据相对应的推荐改善方案。
2.如权利要求1所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统，其中，体检信息包括：心电图、肺部CT、肝功能五项数据、血压值、血糖值和血脂值。
3.如权利要求1所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统，其中，个人信息包括姓名、身份证号、所属企业名称、企业所在地理区域、职务、工种、工作年限和家庭情况。
4.如权利要求1所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统，其中，所述行为信息包括：爱好行为、生活行为、作息行为、运动行为、出差行为、工作行为和医疗卫生行为。
5.如权利要求1所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐系统，其中，所述身体异常数据包括：身体异常数据出现的次数和每次出现的时间；将具有时间关联的身体异常数据与行为信息相关联。
6.一种使用如上述权利要求1-5所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐的方法，包括：
步骤S10，获得该人员的体检信息、个人信息和行为信息；其中，具有时间关联性的行为信息与体检信息相互关联；
若该人员是首次体检，则通过体检信息、个人信息和行为信息建立个人体检画像标签；若该人员不是首次体检，则将本次体检信息加入该人员的个人体检画像标签中；
所述个人体检画像标签中还包括身体异常数据；所述身体异常数据包括：身体异常数据出现的次数和每次出现的时间；将具有时间关联的身体异常数据与行为信息相关联；
步骤S20，根据个人体检画像标签建立个人体检画像，根据企业中的所有个人体检画像建议企业体检信息画像；根据所有在该医疗单位体检的人的个人体检画像建立所述医疗单位体检画像；
步骤S30，判断该人员体检数据各项数值是否符合发放健康证能够进行从业的条件，若合格，记录发放健康证次数，并向该员工推送健康证获得通知；
步骤S40，当该员工的体检信息中包括身体异常数据时，将该员工的身体异常数据加入异常特征数据库，对该员工进行身体异常数据改善方案的推送。
7.如权利要求6所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐的方法，其中，体检时间具有时间关联性的行为信息相关联；其中，关联时间设置为一年到半年。
8.如权利要求6所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐的方法，其中，在步骤S40中，将具有时间关联的异常数据与行为信息相关联；通过行为信息的表现和与异常数据的关联性，设置行为信息数值的阈值，将超过阈值的行为信息作为可能引起异常数据发生的原因，将可能引起异常数据发生的行为信息推送给该员工。
9.如权利要求6所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐的方法，其中，在步骤S40中，设置该从业人员在数据库中记录的体检次数为M（M≠0），则本次体检为M+1次体检，则服务器首先对第M+1次体检的各项数值是否符合发放健康证能够进行从业的条件，若合格，将M+1次体检的异常数值与该人员的历史异常数值进行比对，建立异常数值曲线，判断异常数值是好转还是恶化，将健康风险发送给该人员，并对改善风险提出建议方案。
10.如权利要求6所述的公共卫生企业从业人员的体检画像和服务推荐的方法，其中，在步骤S30中，根据企业体检信息画像，可以将体检结果中具有相同异常数据值，同时个人信息、行为信息中较为相似的人员单独建立为特征类型画像，通过所述特征类型画像，向目前的行为特征可能会导致健康风险的人群进行推送，并提示应该从哪些行为能够进行改善。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112562854A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-26 | 山东大学 | 一种高龄人员精准医疗关怀服务推荐方法及系统 |
| CN112820371A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-05-18 | 北京健康有益科技有限公司 | 一种基于医疗知识图谱的健康推荐系统及推荐方法 |
| CN112990789A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-06-18 | 明品云(北京)数据科技有限公司 | 一种用户风险分析方法、系统、电子设备及介质 |
| CN114005501A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-01 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 一种体检信息管理方法及系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111710385A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-25 | 常州市第三人民医院 | 一种多维度个人健康画像系统及方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005091195A1 (ja) * | 2004-03-23 | 2005-09-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 健康管理システム |
| CN106682395A (zh) * | 2016-12-02 | 2017-05-17 | 北京妙医佳信息技术有限公司 | 健康促进系统及健康促进方法 |
| CN107330271A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-07 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种基于云端大数据物联网和智能画像技术的医疗体检方法及其装置 |
| CN108922623B (zh) * | 2018-07-12 | 2021-11-23 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 一种健康风险评估和疾病预警信息系统 |
| CN109509520A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-03-22 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种基于云计算的体检管理系统 |
-
2020
- 2020-10-27 CN CN202011159635.8A patent/CN112002429B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111710385A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-25 | 常州市第三人民医院 | 一种多维度个人健康画像系统及方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112562854A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-03-26 | 山东大学 | 一种高龄人员精准医疗关怀服务推荐方法及系统 |
| CN112820371A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-05-18 | 北京健康有益科技有限公司 | 一种基于医疗知识图谱的健康推荐系统及推荐方法 |
| CN112990789A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-06-18 | 明品云(北京)数据科技有限公司 | 一种用户风险分析方法、系统、电子设备及介质 |
| CN112990789B (zh) * | 2021-05-10 | 2021-11-02 | 明品云(北京)数据科技有限公司 | 一种用户健康风险分析系统 |
| CN114005501A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-02-01 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 一种体检信息管理方法及系统 |
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