CN112687392A - 基于ai的智能脱发决策方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AI的智能脱发决策方法，所述方法应用于头皮健康管理中心，该方法包括：在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；将所述脱发决策结果展示给所述用户。本发明还公开了一种基于AI的智能脱发决策装置及计算机可读存储介质。本发明实现对用户脱发情况进行智能决策，提高医疗资源利用效率。
Description
技术领域
本发明涉及AI(Artificial Intelligence，人工智能)领域，尤其涉及一种基于AI的智能脱发决策方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着当今社会的发展，人们的工作压力大和生活节奏快，脱发逐渐成为人们所共同担忧的问题之一。脱发虽然是一种无危害人体生命健康的病症，但却深刻地影响人们的形象展示，所以无论是因为遗传或本身健康条件引起的脱发，还是因为压力大、饮食不健康、不良作息习惯等原因所引起的脱发都让人不安。因此，防脱生发市场在国内外具有巨大的发展潜力，许多头皮养护机构应运而生。然而，现有的这些机构缺乏对用户信息进行标准化、数据化处理，医疗资源利用效率低。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种基于AI的智能脱发决策方法，旨在实现对用户脱发情况进行智能决策，提高医疗资源利用效率。
为实现上述目的，本发明提供一种基于AI的智能脱发决策方法，所述方法应用于头皮健康管理中心，所述方法包括如下步骤：
在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；
在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；
根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；
将所述脱发决策结果展示给所述用户。
可选的，所述在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面的步骤之前还包括：
收集脱发用户的头皮健康相关信息，并结合AI技术建立脱发决策模型。
可选的，所述头皮健康相关信息包括：遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种。
可选的，所述收集脱发用户的头皮健康相关信息，并结合AI技术建立脱发决策模型的步骤包括：
收集脱发用户的头皮健康相关信息，并存储至数据库；
通过AI技术对收集的脱发用户的头皮健康相关信息进行机器学习，建立脱发决策模型。
可选的，所述根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果的步骤包括：
将采集的所述用户的头皮健康相关信息，输入预先建立的脱发决策模型，由所述脱发决策模型结合所述数据库存储的脱发用户的头皮健康相关信息以及AI技术，对当前采集的所述用户的头皮健康相关信息进行推理和判断，得到脱发决策结果。
可选的，所述基于AI的智能脱发决策方法还包括：
将所述当前采集的所述用户的头皮健康相关信息以及所述决策结果存入所述数据库；
基于数据库中的数据更新所述脱发决策模型。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于AI的智能脱发决策装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于AI的智能脱发决策方法程序，所述基于AI的智能脱发决策方法程序被所述处理器运行时实现如上所述的基于AI的智能脱发决策方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于AI的智能脱发决策方法程序，所述基于AI的智能脱发决策方法程序被处理器执行时实现如上所述的基于AI的智能脱发决策方法的步骤。
本发明提出的一种基于AI的智能脱发决策方法、装置及计算机可读存储介质，在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果。通过上述方式，本发明实现了实现对用户脱发情况进行智能决策，提高医疗资源利用效率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的系统结构示意图；
图2为本发明基于AI的智能脱发决策方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于AI的智能脱发决策方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明基于AI的智能脱发决策方法第三实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果。从而，本发明实现了对用户脱发情况进行智能决策，提高医疗资源利用效率，同时也缩短了用户等待结果的时间。
现有防脱生发市场在国内外具有巨大的发展潜力，许多头皮养护机构应运而生。然而，现有的这些机构缺乏对用户信息进行标准化、数据化处理，医疗资源利用效率低。
本发明提出一种解决方案，可以解决头皮养护机构缺乏对用户信息进行标准化、数据化处理，无法对用户脱发情况进行智能决策，医疗资源利用率低的问题。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的系统结构示意图。
本发明实施例系统可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑等具有数据处理功能的可移动式设备。
如图1所示，该系统可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
优选地，系统还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动系统移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动系统姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动系统还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的系统结构并不构成对系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于AI的智能脱发决策程序。
在图1所示的系统中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于AI的智能脱发决策程序，并执行以下操作：
在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；
在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；
根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；
将所述脱发决策结果展示给所述用户。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于AI的智能脱发决策方法程序，还执行以下操作：
收集脱发用户的头皮健康相关信息，并结合AI技术建立脱发决策模型。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于AI的智能脱发决策程序，还执行以下操作：
头皮健康相关信息包括：遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于AI的智能脱发决策程序，还执行以下操作：
收集脱发用户的头皮健康相关信息，并存储至数据库；
通过AI技术对收集的脱发用户的头皮健康相关信息进行机器学习，建立脱发决策模型。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于AI的智能脱发决策程序，还执行以下操作：
将采集的所述用户的头皮健康相关信息，输入预先建立的脱发决策模型，由所述脱发决策模型结合所述数据库存储的脱发用户的头皮健康相关信息以及AI技术，对当前采集的所述用户的头皮健康相关信息进行推理和判断，得到脱发决策结果。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于AI的智能脱发决策程序，还执行以下操作：
将所述当前采集的所述用户的头皮健康相关信息以及所述决策结果存入所述数据库；
基于数据库中的数据更新所述脱发决策模型。
相比现有技术，本实施例通过上述方案，在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果。通过上述方式，本发明实现了实现对用户脱发情况进行智能决策，提高医疗资源利用效率。
基于上述硬件结构，提出本发明方法实施例。
参照图2，图2为本发明基于AI的智能脱发决策方法第一实施例的流程示意图，所述方法包括：
步骤S10，在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；
作为一种实施方式，在本实施例中，当用户进入头皮健康管理中心时，登录头皮健康管理中心的应用界面后，头皮健康管理中心的应用界面会展示信息采集页面。
具体地，作为一种实施方式，在本实施例中，用户在首次登录头皮健康管理中心的应用后或距离上次用户问诊预设时间(比如90天)后，头皮健康管理中心的应用会自动跳转至信息采集页面。
步骤S20，在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；
在本实施例中，头皮健康管理中心的应用界面提示用户输入其本人信息，根据用户输入的信息采集用户头皮健康相关信息。
具体地，作为一种实施方式，在本实施例中，用户在头皮健康管理中心的应用界面输入其本人的头皮健康相关信息，其中头皮健康相关信息包括：遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种；进一步地，还可以利用摄像头拍摄用户整体头发照片，以获得用户头发分布情况和疏密程度；进一步地，还可以利用头皮检测工具检测对头皮进行检测，以获得用户头皮和毛囊健康情况，如头皮受损程度，头皮清洁程度，头皮红斑，油性或干性头皮，毛囊堵塞状态，发根强韧状态，油性或干性头发，发质受损状态等头皮头发状况。例如，外接三光谱头皮检测器，通过标准白光、交叉偏振光、UV光这三个光谱对用户头皮的表层、真皮层、皮下组织通过物理成像技术进行观察。
在本实施例中，通过标准白光可以放大局部头皮，观察头皮的纹理，皮沟和皮脊的分布特点，角质的代谢，头皮的油性，以及对照鉴别各种头皮病态的特征。还可通过放大局部毛发，观察毛发的生长和分布特征，毛发的密集度和直径等情况。其原理是控制系统通过控制光学系统选择发出标准白光光谱，经光学系统放大滤波处理后，由影像采集芯片接收光信号过DSP处理输出标准USB信号，形成实时的表皮层视频图像。
在本实施例中，通过交叉偏振光可以用于观察头皮真皮层的局部炎症表现，毛细血管扩张情况，血液渗出情况，以及分布形态和消长情况。其原理是控制系统通过控制照明系统选择发出交叉偏振光谱，经偏振光学系统进行放大滤波处理后，滤除掉了表皮层其它方向的杂波，只允许真皮层的影像经过镜头传输给影像采集芯片，由影像采集芯片接收光信号，再经过DSP处理输出标准USB信号，形成实时的真皮层视频图像。
在本实施例中，通过UV光(Ultraviolet，紫外光)，可以用于观察毛孔堵塞情况和头皮的毛囊堵塞情况，痤疮的分布、数量和密集度。其原理是痤疮丙酸杆菌生活在毛孔里的脂肪酸上，当毛孔被堵塞时，痤疮丙酸杆菌就会迅速生长，分解饱和脂肪酸，产生大量的游离脂肪酸，大量的游离脂肪酸通过毛孔渗入皮肤，引起皮肤应激反应，产生粉刺、红肿等。痤疮丙酸杆菌能产生原卟啉，其在特定波长的紫外线照射下产生砖红色荧光反应。三光谱头皮检测器通过控制照明系统选择发出模拟伍氏灯的紫外光谱，经光学系统进行滤波处理滤除掉杂波，抑制白光图像，突出特定波长影像后，由光学镜头放大传输给影像采集芯片，影像采集芯片接收光信号，再经过DSP处理输出标准USB信号，形成实时图像。
步骤S30，根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；
在本实施例中，将采集的所述用户的头皮健康相关信息，输入预先建立的脱发决策模型，由所述脱发决策模型结合所述数据库存储的脱发用户的头皮健康相关信息以及AI技术，对当前采集的所述用户的头皮健康相关信息进行推理和判断，得到脱发决策结果。
具体地，作为一种实施方式，在本实施例中，头皮健康管理中心的应用会将采集到的用户头皮健康相关信息通过网络传递到应用后台，应用后台接收到用户头皮健康相关信息后，将用户头皮健康相关信息存储至数据库，使用预先建立的脱发决策模型，根据知识库提供的知识和经验对用户头皮健康相关信息进行推理和判断，模拟人类专家对这些数据进行决策，得出用户脱发情况决策结果，决策结果包含用户脱发原因分析，用户头皮健康情况分析，毛囊健康情况分析，发质健康情况分析的一种或多种，也包含对对用户头皮头发的养护建议，用户头皮头发生长演变预测等。
步骤S40，将所述脱发决策结果展示给所述用户。
在本实施例中，预先建立的脱发决策模型得出的决策结果由后台返回给头皮健康管理中心的应用，再由头皮健康管理中心的应用展示给用户。用户根据决策结果可以选择具有针对性的头皮养护流程，选择合适的头皮头发清洁护理产品等。
本实施例中，在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，包括用户本人遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；将所述脱发决策结果展示给所述用户。
本实施例中通过上述方案，在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；将所述脱发决策结果展示给所述用户。由此，实现头皮健康管理中心对用户信息进行标准化、数据化处理，实现了对用户脱发情况进行智能决策，提高医疗资源利用效率，同时也缩短了用户等待结果的时间。
进一步地，参照图3，图3为本发明基于AI的智能脱发决策方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的实施例，在上述步骤S10：在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面之前，还包括：
步骤S50，收集脱发用户的头皮健康相关信息，并结合AI技术建立脱发决策模型。再执行步骤S10：在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面。
在本实施例中，收集脱发用户的头皮健康相关信息，具体是先在人群中收集脱发用户的头皮健康相关信息，所述头皮健康相关信息包含脱发人群的脱发类型、脱发严重程度、开始出现脱发的年龄、遗传病史，病史，心理状况、作息规律以及职业信息等，也包含已知的临床脱发分类规则、脱发原因，脱发应对手段等信息。据此建立知识库，根据收集的已知的临床脱发分类规则，将上述对应的头皮健康相关信息和对应脱发原因，脱发应对手段分类存储在知识库中。
在本实施例中，结合AI技术建立脱发决策模型，具体是，根据数据库中机器学习和大数据分析，训练脱发决策模型。
具体地，作为一种实施方式，在本实施例中，根据在人群中收集脱发用户的头皮健康相关信息，可以根据已知的临床脱发分类规则可将知识库中的脱发分为以下几种类型：精神性脱发、雄性激素源性脱发、脂溢性脱发、斑秃、物理性脱发、化学性脱发、症状性脱发、营养代谢性脱发、感染性脱发、内分泌失调脱发等十种常见类型脱发。也可以根据已知的脱发严重程度，可将知识库中脱发分为一级脱发、二级脱发、三级脱发、四级脱发、五级脱发、六级脱发、七级脱发等七种脱发程度。将上述对应的头皮健康相关信息和对应脱发原因，脱发应对手段分类存储在知识库中，结合AI技术建立脱发决策模型，根据数据库中的数据进行机器学习和大数据分析，锻炼脱发决策模型。脱发决策模型，根据脱发的临床表现，对脱发原因，脱发程度，脱发应对手段，头皮头发养护对策等进行机器学习和大数据分析。
在本实施例中，在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，头皮健康管理中心的应用展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；将所述脱发决策结果展示给所述用户
在本实施例中，将采集的所述用户的头皮健康相关信息，输入预先建立的脱发决策模型，由所述脱发决策模型结合所述数据库存储的脱发用户的头皮健康相关信息以及AI技术，对当前采集的所述用户的头皮健康相关信息进行推理和判断，得到脱发决策结果；将所述脱发决策结果展示给所述用户。
具体地，作为一种实施方式，在本实施例中，头皮健康管理中心的应用会将采集到的用户头皮健康相关信息通过网络传递到应用后台，应用后台接收到用户头皮健康相关信息后，将用户头皮健康相关信息存储至数据库，使用预先建立的脱发决策模型，根据用户头皮健康相关信息、整体头发照片、头皮质量照片和毛囊根部照片等一种或多种，依据知识库提供的知识和经验对用户头皮健康相关信息进行推理和判断，模拟人类专家对这些数据进行决策，得出用户脱发情况决策结果。决策结果包含决策结果包含用户脱发原因分析，用户头皮健康情况分析，毛囊健康情况分析，发质健康情况分析的一种或多种，也包含对对用户头皮头发的养护建议，用户头皮头发生长演变预测等。脱发决策模型将所述脱发决策结果由后台返回给头皮健康管理中心的应用，再由头皮健康管理中心的应用展示给用户。用户根据决策结果可以选择具有针对性的头皮养护流程，选择合适的头皮头发清洁护理产品等。
此外，作为一种实施方式，本实施例的基于AI的智能脱发决策方法还可以向当前用户推送正确的头皮头发护理知识，包含正确的头皮头发清洁方式、正确的干发方式、有影响头皮头发健康的生活习惯等，也可以包含如何理解洗发护发产品成分表，对头皮头发生长有帮助的食品和技巧等。
在本实施例中，收集脱发用户的头皮健康相关信息，并结合AI技术建立脱发决策模型；在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，包括用户本人遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；将所述脱发决策结果展示给所述用户。
进一步地，参照图4，图4为本发明基于AI的智能脱发决策方法第三实施例的流程示意图。基于上述图3所示的实施例，在上述步骤S30：根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果之后，还包括：
步骤S60：将所述当前采集的所述用户的头皮健康相关信息以及所述决策结果存入所述数据库。
在本实施例中，用户在头皮健康管理中心的应用界面输入其本人的头皮健康相关信息包括：遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种；还包括利用摄像头拍摄的用户整体头发照片，还包括利用头皮检测工具检测对头皮进行检测，以获得的用户头皮和毛囊健康情况，和预先建立的脱发决策模型得出的决策结果，决策结果包含用户脱发原因分析，用户头皮健康情况分析，毛囊健康情况分析，发质健康情况分析的一种或多种，也包含对用户头皮头发的养护建议，用户头皮头发生长演变预测等，一并存入数据库中。
步骤S70：基于数据库中的数据更新所述脱发决策模型。
在本实施例中，基于数据库中的数据更新所述脱发决策模型，其中数据库中的数据包含基于步骤S60存入数据库的用户的头皮健康信息和对应的决策结果，也包含数据库中原有的数据，作为脱发决策模型机器学习和大数据分析的材料，训练脱发决策模型，更新脱发决策模型。
本实施例中，将所述当前采集的所述用户的头皮健康相关信息以及所述决策结果存入所述数据库，更换新数据库，基于更新后数据库中的数据更新所述脱发决策模型，提高脱发决策模型的专业性与问题解决能力。
本实施例通过上述方案，将所述当前采集的所述用户的头皮健康相关信息，头皮健康相关信息包括：遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种；还包括利用摄像头拍摄的用户整体头发照片，还包括利用头皮检测工具检测对头皮进行检测，以获得的用户头皮和毛囊健康情况，和预先建立的脱发决策模型得出的决策结果，决策结果包含用户脱发原因分析，用户头皮健康情况分析，毛囊健康情况分析，发质健康情况分析的一种或多种，也包含对对用户头皮头发的养护建议，用户头皮头发生长演变预测等，一并存入数据库中，更新数据库存储的数据。基于更新后数据库中的数据更新所述脱发决策模型，包含所述当前用户的头皮健康信息和对应的决策结果，也包含数据库中原有的数据，作为脱发决策模型机器学习和大数据分析的材料，训练脱发决策模型，更新脱发决策模型，提高脱发决策模型的专业性与问题解决能力。
本发明还提供一种基于AI的智能脱发决策装置。
本发明基于AI的智能脱发决策装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于AI的智能脱发决策方法程序，所述基于AI的智能脱发决策方法程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于AI的智能脱发决策方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的基于AI的智能脱发决策程序所实现的方法可参照本发明基于AI的智能脱发决策方法各个实施例，此处不再赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质。
本发明计算机可读存储介质上存储有基于AI的智能脱发决策方法程序，所述基于AI的智能脱发决策方法程序被处理器执行时实现如上所述的基于AI的智能脱发决策方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的基于AI的智能脱发决策程序所实现的方法可参照本发明基于AI的智能脱发决策方法各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台系统设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于AI的智能脱发决策方法，其特征在于，所述方法应用于头皮健康管理中心，所述方法包括如下步骤：
在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面；
在所述信息采集页面接收用户的信息输入指令，根据所述信息输入指令采集用户的头皮健康相关信息；
根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果；
将所述脱发决策结果展示给所述用户。
2.如权利要求1所述的基于AI的智能脱发决策方法，其特征在于，所述在检测到用户登录所述头皮健康管理中心的应用界面后，展示信息采集页面的步骤之前还包括：
收集脱发用户的头皮健康相关信息，并结合AI技术建立脱发决策模型。
3.如权利要求1或2所述的基于AI的智能脱发决策方法，其特征在于，所述头皮健康相关信息包括：遗传史、病史、脱发详情、心理状况、作息规律以及职业信息中的一种或多种。
4.如权利要求3所述的基于AI的智能脱发决策方法，其特征在于，所述收集脱发用户的头皮健康相关信息，并结合AI技术建立脱发决策模型的步骤包括：
收集脱发用户的头皮健康相关信息，并存储至数据库；
通过AI技术对收集的脱发用户的头皮健康相关信息进行机器学习，建立脱发决策模型。
5.如权利要求4所述的基于AI的智能脱发决策方法，其特征在于，所述根据采集的所述用户的头皮健康相关信息，并结合预先建立的脱发决策模型进行推理和判断，得到脱发决策结果的步骤包括：
将采集的所述用户的头皮健康相关信息，输入预先建立的脱发决策模型，由所述脱发决策模型结合所述数据库存储的脱发用户的头皮健康相关信息以及AI技术，对当前采集的所述用户的头皮健康相关信息进行推理和判断，得到脱发决策结果。
6.如权利要求5所述的基于AI的智能脱发决策方法，其特征在于，所述基于AI的智能脱发决策方法还包括：
将所述当前采集的所述用户的头皮健康相关信息以及所述决策结果存入所述数据库；
基于数据库中的数据更新所述脱发决策模型。
7.一种基于AI的智能脱发决策装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于AI的智能脱发决策方法程序，所述基于AI的智能脱发决策方法程序被所述处理器运行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于AI的智能脱发决策方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于AI的智能脱发决策方法程序，所述基于AI的智能脱发决策方法程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于AI的智能脱发决策方法的步骤。
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