CN113140315A - 一种健康自测系统、服务器及健康检测系统 - Google Patents

一种健康自测系统、服务器及健康检测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113140315A
CN113140315A CN202011633959.0A CN202011633959A CN113140315A CN 113140315 A CN113140315 A CN 113140315A CN 202011633959 A CN202011633959 A CN 202011633959A CN 113140315 A CN113140315 A CN 113140315A
Authority
CN
China
Prior art keywords
self
health
information
user
template
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.)
Granted
Application number
CN202011633959.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113140315B (zh
Inventor
樊代明
钟南山
姚娟娟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Mingping Medical Data Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Mingping Medical Data Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Mingping Medical Data Technology Co ltd filed Critical Shanghai Mingping Medical Data Technology Co ltd
Priority to CN202011633959.0A priority Critical patent/CN113140315B/zh
Priority to PCT/CN2021/086318 priority patent/WO2022141929A1/zh
Publication of CN113140315A publication Critical patent/CN113140315A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113140315B publication Critical patent/CN113140315B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • 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
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • 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
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • 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
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • 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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明提供一种健康自测系统、服务器及健康检测系统，所述健康自测系统包括：自测模板生成模块，用于生成自测模板；所述自测模板用于提示用户输入健康信息；健康信息接收模块，用于接收用户输入的健康信息；自测模板更新模块，与所述自测模板生成模块和所述健康信息接收模块相连，用于根据用户的健康信息对所述自测模板进行更新；所述更新后的自测模板用于提示用户继续输入健康信息；自测报告生成模块，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告。所述健康自测系统能够允许用户快速、便捷的进行健康自测。

Description

一种健康自测系统、服务器及健康检测系统
技术领域
本发明属于医疗或健康数据处理领域，涉及一种健康自测系统，特别是涉及一种健康自测系统、服务器及健康检测系统。
背景技术
近年来，随着人们健康意识的提升以及终端设备的普及，越来越多的用户倾向于利用终端设备来获取自身的健康状况。相对于到医院就诊的方式，利用终端设备获取自身的健康状况能够节省人们的就医成本，同时缓解医疗资源紧张的问题，因此受到了越来越多的青睐。目前，现有利用终端设备来获取自身健康状况的方案中，用户需要根据自身情况选取待测试的目标疾病，并填写所述目标疾病的测试表格；所述测试表格的填写结果用于确定用户的健康状况。
然而，发明人发现，用户的医疗知识普遍较少，而不同疾病之间往往存在相同或相似的症状体征，实际应用中用户很难根据自身情况直接选取待测试的目标疾病，例如：呼吸道感染、感冒、肺结核、急性咽炎、膈下干扰等疾病均会导致用户发热，当用户发热时其很难确定选取上述哪种疾病作为所述目标疾病。因此，现有方案中需要用户根据自身情况选取待测试的目标疾病这一方式，给用户带来了很大的不便。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种健康自测系统、服务器及健康检测系统，用于解决现有技术中需要用户根据自身情况选取待测试的目标疾病这一问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明的第一方面提供一种健康自测系统；所述健康自测系统包括：自测模板生成模块，用于生成自测模板；所述自测模板用于提示用户输入健康信息；健康信息接收模块，用于接收用户输入的健康信息；自测模板更新模块，与所述自测模板生成模块和所述健康信息接收模块相连，用于根据用户的健康信息对所述自测模板进行更新；所述更新后的自测模板用于提示用户继续输入健康信息；自测报告生成模块，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板生成模块根据用户的健康档案和/或历史自测报告生成用户的个性化自测模板。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板包括症状自测子模板、指标自测子模板和/或档案信息子模板；其中，所述症状自测子模板用于提示用户输入症状子信息，所述指标自测子模板用于提示用户输入指标子信息，所述档案信息子模板用于提示用户输入档案子信息；所述健康信息包括症状子信息、指标子信息和/或档案子信息。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板更新模块包括：相关疾病查找单元，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息在一关联模型中查找相关疾病；自测模板更新单元，与所述相关疾病查找单元和所述自测模板生成模块相连，用于根据所述关联模型获取所述相关疾病的疾病信息，进而对所述自测模板进行更新；所述疾病信息包括症状体征、检查指标和/或档案相关信息。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板包括症状自测子模板；所述症状自测子模板包括症状提示标签；所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的疾病信息对所述症状提示标签的数量和/或类型进行更新。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板包括指标自测子模板；所述指标自测子模板包括指标提示标签；所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的疾病信息对所述指标提示标签的数量和/或类型进行更新。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板包括档案信息子模板；所述档案信息子模板包括档案提示标签；所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的疾病信息对所述档案提示标签的数量和/或类型进行更新。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板更新模块还包括：关联模型更新单元，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息对所述关联模型进行更新。
于所述第一方面的一实施例中，所述关联模型包括至少一种疾病及其相应的症状体征和检查指标；其中，所述疾病包括至少一种亚型，所述症状体征包括至少一个属性，所述检查指标包括至少一种分类。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测模板生成模块还用于从用户的健康档案中读取档案子信息。
于所述第一方面的一实施例中，所述健康信息接收模块还用于接收健康采集设备获取的用户的健康信息。
于所述第一方面的一实施例中，所述健康信息接收模块还包括：检测报告接收单元，用于获取用户的检测报告；检测报告识别单元，与所述检测报告接收单元相连，用于对所述检测报告进行识别以获得用户的健康信息。
于所述第一方面的一实施例中，所述健康信息接收模块还包括：医学影像接收单元，用于获取用户的医学影像；医学影像识别单元，与所述医学影像接收单元相连，用于对所述医学影像进行识别以获得用户的健康信息。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测报告包括疑似疾病的类别、症状体征以及检查指标；用户可以根据所述疑似疾病的类别、症状体征以及检查指标进行二次检测。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测报告包括用户的疑似疾病以及各疑似疾病的患病概率。
于所述第一方面的一实施例中，所述健康自测系统还包括：疾病风险预警模块，与所述自测报告生成模块相连，用于根据所述自测报告判断用户的疾病风险程度，并根据所述疾病风险程度对所述用户和/或家庭医生进行预警。
于所述第一方面的一实施例中，所述自测报告生成模块还用于根据所述用户的自测报告对用户的健康档案进行更新。
于所述第一方面的一实施例中，所述健康自测系统还包括：存储模块，与所述自测模板生成模块、所述健康信息接收模块、所述自测模板更新模块和所述自测报告生成模块分别相连，用于存储历史自测报告、用户的健康信息、关联模型、健康档案和/或医学标准词语库。
于所述第一方面的一实施例中，所述健康自测系统还包括：辅助信息输入模块，用于获取用户输入的文字信息，并根据所述文字信息确定相关的健康信息标准词，进而将所述相关的健康信息标准词发送给用户以提示用户进行输入。
于所述第一方面的一实施例中，所述健康自测系统还包括：通信模块，与所述自测报告生成模块相连，用于将所述自测报告发送给用户和/或家庭医生。
本发明的第二方面提供一种健康自测服务器，所述健康自测服务器包括上述任一项所述的健康自测系统。
本发明的第三方面提供一种健康检测系统，所述健康检测系统包括：用户自测终端，用于显示一初始自测模板或更新后的自测模板，并用于获取和发送用户的健康信息；所述健康信息由用户根据所述初始自测模板或更新后的自测模板填写生成；健康自测服务器，包括上述任一项所述的健康自测系统；所述健康自测服务器与所述用户自测终端通信相连，用于生成所述初始自测模板和所述更新后的自测模板，并根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告；所述更新后的自测模板由所述健康自测服务器根据用户的健康信息对所述初始自测模板进行更新得到，或由所述健康自测服务器根据用户的健康信息对所述更新后的自测模板进行更新得到；医生诊断终端，与所述健康自测服务器通信相连，用于获取所述用户的自测报告。
如上所述，本发明所述健康自测系统、服务器及健康检测系统，具有以下有益效果：
于所述健康自测系统中，所述自测模板生成模块能够生成一自测模板，并且所述自测模板更新模块能够根据用户已经输入的健康信息对所述自测模板进行更新。用户只需根据所述自测模板的提示输入相应的健康信息即可，其无需根据自身情况选取待测试的目标疾病。因此，所述健康自测系统能够解决“现有方案中需要用户根据自身情况选取待测试的目标疾病”这一技术问题，有利于用户快速、便捷的实现健康自测。
附图说明
图1显示为一些实施例中利用终端设备来获取自身健康状况的示例图。
图2显示为一些实施例中利用终端设备来获取自身健康状况的示例图。
图3A显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的结构示意图。
图3B显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中获取的健康信息之间的关联图。
图4A显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的工作流程图。
图4B显示为本发明所述健康自测系统于另一具体实施例中的工作流程图。
图4C显示为本发明所述健康自测系统于又一具体实施例中的工作流程图。
图5显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的自测模板示例图。
图6A显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的自测模板更新模块结构示意图。
图6B显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的关联模型示例图。
图7A显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的症状自测子模板示例图。
图7B显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的指标自测子模板示例图。
图7C显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的档案信息子模板示例图。
图8A显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中患病概率的计算流程图。
图8B显示为本发明所述健康自测系统于又一具体实施例中患病概率的计算流程图。
图9显示为本发明所述健康自测系统于一具体实施例中的结构示意图。
图10显示为本发明所述健康检测系统于一具体实施例中的结构示意图。
元件标号说明
2 健康自测系统
21 自测模板生成模块
22 健康信息接收模块
23 自测模板更新模块
231 相关疾病查找单元
232 自测模板更新单元
24 自测报告生成模块
25 疾病风险预警模块
26 存储模块
27 辅助信息输入模块
28 关联模型
5 自测模板
51 症状自测子模板
511 症状提示标签
512 症状提示标签
513 症状输入文本框
52 指标自测子模板
521 指标提示标签
522 指标提示标签
523 指标输入文本框
53 档案信息子模板
531 第一档案子信息标签
532 第二档案子信息标签
533 档案输入文本框
S11～S13 步骤
S21～S22 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
近年来，随着人们健康意识的提升以及终端设备的普及，越来越多的用户倾向于利用终端设备来获取自身的健康状况。请参阅图1和图2，显示为一些实施例中利用终端设备来获取自身健康状况的示例图。于这些实施例中，用户需要根据自身情况从图1中选取待测试的目标疾病，例如：高血压；其后，用户需要根据提示填写图2所示高血压的相关信息并提交；所述相关信息提交后用于确定用户的健康状况。然而，实际应用中用户的医疗知识普遍较少，其很难根据自身情况方便快捷的选取恰当的目标疾病，因此，这些实施例中需要用户根据自身情况选取待测试的目标疾病给用户带来了很大的不便。
针对上述问题，本发明提供一种健康自测系统。所述健康自测系统包括：自测模板生成模块，用于生成自测模板；所述自测模板用于提示用户输入健康信息；健康信息接收模块，用于接收用户输入的健康信息；自测模板更新模块，与所述自测模板生成模块和所述健康信息接收模块相连，用于根据用户的健康信息对所述自测模板进行更新；所述更新后的自测模板用于提示用户继续输入健康信息；自测报告生成模块，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告。因此，本发明所述健康自测系统通过自测模板生成模块生成自测模板以提示用户输入健康信息；并且，所述自测模板更新模块能够根据用户已经输入的健康信息对所述自测模板进行更新，从而提示用户输入更多的健康信息。本发明所述健康自测系统无需用户根据自身情况选取待测试的目标疾病，用户只需根据所述自测模板的提示输入相应的健康信息即可，故本发明所述健康自测系统能够解决“现有方案中需要用户根据自身情况选取待测试的目标疾病”这一技术问题，有利于用户快速、便捷的实现健康自测。
请参阅图3A，于本发明的一实施例中，所述健康自测系统2包括：
自测模板生成模块21，用于生成自测模板；其中，所述自测模板生成模块21生成的自测模板为初始自测模板，用于提示用户输入健康信息；所述健康信息包括用户的身体状况信息、心理状况信息和/或生活习惯信息等。优选地，所述自测模板为所述自测模板生成模块21根据当前季节、疾病流行状况生成的通用自测模板，或者为所述自测模板生成模块21根据每个用户的不同情况生成的个性化自测模板。
健康信息接收模块22，用于接收用户输入的健康信息。
自测模板更新模块23，与所述自测模板生成模块21和所述健康信息接收模块22相连，用于根据用户的健康信息对所述自测模板进行更新；所述更新后的自测模板用于提示用户继续输入健康信息。
自测报告生成模块24，与所述健康信息接收模块22相连，用于根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告。
于本发明的一实施例中，所述自测模板更新模块23还用于获取多个健康信息之间的关联，该关联可以用图3B所示的关联图表示。其中，所述多个健康信息之间的关联可以通过统计获取，例如：若在1000名患者中，有900名患者的健康信息中同时包括健康信息1和健康信息2，则说明健康信息1与健康信息2之间存在关联。或者，所述多个健康信息之间的关联可以根据医学知识进行定义，例如：发热普遍伴随有咳嗽，则说明发热与咳嗽之间存在关联。
本实施例中，所述自测模板更新模块23能够根据所述多个健康信息之间的关联对所述自测模板进行更新。具体地，所述自测模板更新模块23根据当前获取到的用户的健康信息I，获取所有与I相关联的健康信息并从中删除当前已经获取到的用户的健康信息，作为待提示信息，并分别计算所述待提示信息中每个健康信息的权重值。基于此，所述自测模板更新模块23根据所述待提示信息中每个健康信息的权重值更新所述自测模板，例如：更新后的自测模板提示用户输入所述待提示信息所包含的所有健康信息，并优先提示用户输入权重值高的健康信息。对于所述待提示信息中的任一健康信息A，其权重值R(A)的计算方法为：
Figure BDA0002880732850000071
其中，pA表示用户输入上一条健康信息后继续输入其他健康信息的概率，该数值可以通过统计多名用户的输入情况获得，其取值范围为0～1；N为与健康信息A相关联的所有健康信息的数量；R(Bi)表示与健康信息A相关联的第i个健康信息Bi的权重值，Num(Bi)表示与健康信息Bi相关联的所有健康信息的数量。具体应用中，可以将所述待提示信息中每个健康信息的权重值均设置为1，并通过1次或多次迭代的形式对每个健康信息的权重值进行更新；其中，每次迭代均会得到一个R(A)的取值，具体迭代次数可以根据实际需求设置。
接下来将通过一个实例对上述过程进行详细介绍。若当前获取到的用户的健康信息I包含健康信息1和健康信息2，则所述待提示信息包括健康信息3、健康信息4和健康信息6。
在第一次迭代过程中，令所有健康信息的权重值均为1，并取pA＝0.5，则健康信息3的权重值为
Figure BDA0002880732850000081
健康信息4的权重值为
Figure BDA0002880732850000082
健康信息6的权重值为
Figure BDA0002880732850000083
基于本次迭代，更新后的健康模板可以提示用户输入健康信息3、健康信息4和健康信息6，且提示的优先级为：健康信息4>健康信息6>健康信息3。
需要说明的是，具体应用中也可以根据第一次迭代后获取的权重值重新计算每个健康信息的权重值以完成第二次迭代，并根据第二次迭代后获取的权重值确定对用户进行提示的优先级。更进一步的，还可以在第二次迭代的基础上进行第三次迭代，以此类推。在此过程中，迭代次数越多则优先级的计算越准确，但会带来运算量的增加。
请参阅图4A，于本发明的一实施例中，用户接收到所述自测模板生成模块21生成的初始自测模板后，根据所述初始自测模板的提示输入相应的第一健康信息并发送。所述健康信息接收模块22接收到所述第一健康信息后，所述自测报告生成模块24根据所述第一健康信息生成用户的自测报告。其中，所述第一健康信息是指用户根据所述初始自测模板的提示所输入的健康信息。
请参阅图4B，于本发明的一实施例中，用户接收到所述自测模板生成模块21生成的初始自测模板后，根据所述初始自测模板的提示输入相应的第一健康信息并发送。所述健康信息接收模块22接收到所述第一健康信息后，所述自测模板更新模块23根据所述第一健康信息对所述初始自测模板进行更新并获得第一更新模板。用户接收到所述第一更新模板后，输入相应的第二健康信息并发送。所述健康信息接收模块22接收到所述第二健康信息后，所述自测报告生成模块24根据所述第二健康信息生成用户的自测报告。其中，所述第二健康信息是指用户根据所述第一更新模板的提示所输入的健康信息。
请参阅图4C，于本发明的一实施例中，用户接收到所述自测模板生成模块21生成的初始自测模板后，根据所述初始自测模板的提示输入相应的第一健康信息并发送。所述健康信息接收模块22接收到所述第一健康信息后，所述自测模板更新模块23根据所述第一健康信息对所述初始自测模板进行更新并获得第一更新模板。用户接收到所述第一更新模板后，输入相应的第二健康信息并发送。所述健康信息接收模块22接收到所述第二健康信息后，所述自测模板更新模块23根据所述第二健康信息对所述第一更新模板进行更新并获得第二更新模板。用户接收到所述第二更新模板后，输入相应的第三健康信息并发送。所述健康信息接收模块22接收到所述第三健康信息后，所述自测报告生成模块24根据所述第三健康信息生成用户的自测报告。其中，所述第三健康信息是指用户根据所述第二更新模板的提示所输入的健康信息。
于本发明的一实施例中，所述自测模板生成模块根据用户的健康档案和/或历史自测报告生成用户的个性化自测模板。其中，所述用户的健康档案中包括性别、年龄、居住地、疾病史、遗传史、过敏史、用药史等。例如，若某一用户的健康档案中记载了用户存在高血压的疾病史以及心脏病的遗传史，则所述自测模板生成模块可以根据该遗传史和疾病史在所述自测模板中添加高血压以及心脏病的相关提示信息，从而生成该用户的个性化自测模板。
于本发明的一实施例中，所述健康信息包括症状子信息、指标子信息和/或档案子信息；所述自测模板包括症状自测子模板、指标自测子模板和/或档案信息子模板；其中，所述症状自测子模板用于提示用户输入症状子信息，所述指标自测子模板用于提示用户输入指标子信息，所述档案细信息子模板用于提示用户输入档案子信息。
具体地，请参阅图5，所述自测模板5包括症状自测子模板51、指标自测子模板52和/或档案信息子模板53；其中，所述症状自测子模板51用于提示用户输入症状子信息，所述指标自测子模板52用于提示用户输入指标子信息，所述档案信息子模板53用于提示用户输入档案子信息。
具体地，所述症状子信息包括用户身体或心理表现出的相关症状体征，例如：发热、干咳、乏力、呼吸困难等，用户可以通过自己的身体表现确定所述症状子信息。所述指标子信息包括身体指标，所述身体指标通过定量的方式对用户的身体状况进行描述，例如：血压、体温、白细胞计数、血红蛋白等；用户可以通过相应的医疗设备获得所述指标子信息，也可以通过医院体检等方式获得所述指标子信息。所述档案子信息包括用户的健康档案中的相关信息，例如：性别、年龄、居住地、疾病史、遗传史、过敏史、用药史等。
于本发明的一实施例中，所述自测模板被配置为包含指标自测子模板、症状自测子模板和档案信息子模板；此时，所述自测模板能够提示用户输入相应的指标子信息、症状子信息和档案子信息，所述健康自测系统能够根据所述症状子信息、所述指标子信息和症状子信息生成用户的自测报告。本实施例所述配置方式，一方面提升了所述自测报告的信息完整度；另一方面，当用户在就诊过程中，医生通过所述自测报告能够直接获取用户的症状子信息、指标子信息和档案子信息，实现了所述健康自测系统与实际医生诊断过程的对接。
请参阅图6A，于本发明的一实施例中，所述健康自测系统还包括一关联模型28。所述关联模型28包括多种疾病和疾病信息；所述疾病信息包括症状体征、检查指标和/或档案相关信息。其中，所述档案相关信息包括既往史、曾用产品、家族遗传和/或个人史等。所述关联模型28以疾病为核心，并根据一关联关系将各疾病与其相应的疾病信息建立关联。具体地：
当所述疾病信息为症状体征时，对于任一疾病和任一症状体征，若该疾病会使用户出现该症状体征，则认为该疾病与该症状体征之间存在关联关系；若该疾病不会使用户出现该症状体征，则认为该疾病与该症状体征之间不存在关联关系；因此，在诊断过程中，如果用户出现了该症状体征，则可以根据该关联关系认为用户可能患有该疾病。例如，感冒时患者一般都会出现发烧症状，因而感冒疾病与发烧症状之间存在关联关系；在诊断过程中，当患者出现发烧症状时，则可以认为患者可能患有感冒。
当所述疾病信息为检查指标时，对于任一疾病和任一检查指标，若该疾病会使该检查指标出现异常，则认为该疾病和该检查指标存在关联关系，否则认为该疾病和该检查指标不存在关联关系；因此，在诊断过程中，如果用户的该检查指标存在异常，则可以根据该关联关系认为用户可能患有该疾病。例如，高血压会导致患者的血压值超出正常值范围，因而高血压疾病与血压值指标之间存在关联关系；在诊断过程中，当患者出现血压值指标过高时，则可认为患者可能患有高血压。
当所述疾病信息为档案相关信息时，对于任一疾病和任一档案相关信息，该档案相关信息可能导致用户出现该疾病，则认为该疾病和该档案相关信息存在关联关系，否则认为该疾病和该档案相关信息不存在关联关系；因此，在诊断过程中，如果发现用户存在该档案相关信息，则可以根据该关联关系认为用户可能患有该疾病。例如，心脏病遗传史会增加患者患有心脏病的概率，因而可以认为心脏病遗传史这一档案相关信息与心脏病疾病之间存在关联关系。在诊断过程中，当患者具有心脏病遗传史这一档案相关信息时，则认为患者可能患有心脏病。
所述关联关系由相关领域的权威医务人员进行定义并更新，或者由人工智能技术生成；其中，所述权威医务人员例如为院士专家。如图6B所示，显示为所述关联模型的一种表现形式，其中，所述疾病与疾病信息之间的关联关系在图中用直线表示。例如：疾病1与症状2之间存在关联关系，与指标4之间不存在关联关系。实际应用中可以根据用户的症状体征、异常指标和档案信息从所述关联模型中查找其相关疾病，并根据所述关联模型确定某种疾病的患病概率，进而完成疾病的诊断。
优选地，于所述关联模型中，所述疾病包括至少一种亚型，所述症状体征包括至少一个属性，所述检查指标包括至少一种分类。例如，对于发烧这一症状体征，所述关联模型中包括低烧、高烧等属性；对于体温这一检查指标，所述关联模型中包括36～37℃、37.3～38℃、38.1～40℃和大于40℃等分类。所述亚型是指症状体征、检查指标、家族遗传、疾病史、用药史、年龄和/或性别等的组合，该组合可以用来对疾病类型进行判断，例如：发烧大于40℃加白细胞计数大于1000可以作为一种亚型，发烧大于37℃加白细胞计数大于500可以作为另一种亚型。本实施例通过对所述关联模型中的疾病、症状体征和检查指标进行细分，能够指导用户(尤其是医疗知识缺乏的用户)提供更详细的自身健康信息，并依据所述更详细的自身健康信息得出准确的健康自测结果。
所述自测模板更新模块23包括：相关疾病查找单元231，与所述健康信息接收模块22相连，用于根据所述用户的健康信息在所述关联模型28中查找相关疾病；自测模板更新单元232，与所述相关疾病查找单元231和所述自测模板生成模块相连，用于根据所述关联模型28获取所述相关疾病的疾病信息，进而对所述自测模板进行更新。其中，所述疾病信息包括所述相关疾病的症状体征、检查指标和/或档案相关信息。所述症状体征与用户的症状子信息相对应，所述检查指标与用户的指标子信息相对应，所述档案相关信息与用户的档案子信息相对应。例如，用户的症状子信息中可能包括发热子信息，其对应于疾病的发热这一症状体征；用户的指标子信息中包括血压偏高子信息，其对应于疾病的血压偏高这一异常指标；用户的档案子信息中包括心脏病遗传史子信息，其对应于疾病的心脏病遗传史这一档案相关信息。
本实施例中，所述相关疾病查找单元231根据所述症状子信息和/或所述指标子信息在所述关联模型28中查找相关疾病；此后，所述自测模板更新单元232根据所述关联模型28对所述症状自测子模板和/或所述指标自测子模板进行更新，以提示用户输入所述相关疾病相应的健康信息。
例如，当所述症状子信息包含检查指标3时，所述相关疾病查找单元231根据所述检查指标3查找到的相关疾病为疾病1和疾病3，此后所述自测模板更新单元232根据所述关联模型将所述症状子模板更新为提示用户输入症状体征1、症状体征2、症状体征4、症状体征5和/或症状体征6，并将所述指标子模板更新为提示用户输入检查指标2、检查指标3和/或检查指标4。接下来，若用户输入症状体征6，所述相关疾病查找单元231根据所述关联模型查找到的相关疾病为疾病3，此后所述自测模板更新单元232将所述症状子模板更新为提示用户输入症状体征1和/或症状体征4，并将所述指标子模板更新为提示用户输入检查指标4。
于本实施例中，所述相关疾病查找单元231能够根据用户输入的症状子信息和/或指标子信息查找到相关疾病；所述自测模板更新单元232能够根据所述相关疾病对所述自测模板进行更新，以使所述自测模板对所述症状子信息和/或指标子信息进行提示的范围缩小至所述相关疾病的症状体征和/或检查指标，进而使用户有目标性的提供症状子信息和/或指标子信息。在应用过程中，通过重复上述过程能够提示用户逐步且有目标性地提供的相应健康信息，进而快速定位至用户的疑似疾病。
于本发明的一实施例中，所述自测模板5包括症状自测子模板51；所述症状自测子模板51包括症状提示标签511；所述自测模板更新单元232根据所述关联模型28中所述相关疾病的症状体征对所述症状提示标签511的数量和/或类型进行更新。
具体地，在所述自测模板生成模块生成的自测模板中，所述症状提示标签511的数量和类型根据用户的健康档案、历史自测报告以及当前疾病信息等确定。其中，所述用户的健康档案包括用户的性别、年龄、居住地、疾病史、遗传史、过敏史、用药史等档案子信息，所述当前疾病信息包括季节、温度、湿度、传染病爆发情况等外部信息。例如，若用户的健康档案显示用户有高血压患病史，则所述自测模板生成模块生成的自测模板中，所述症状提示标签511可以包括高血压相关的症状体征；若用户所处地区当前流感较为严重，则所述自测模板生成模块生成的自测模板中，所述症状提示标签511可以为流感相关的症状体征。
当用户输入症状子信息和/或指标子信息后，所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的症状体征的数量更新所述症状提示标签的数量，并根据所述相关疾病的症状体征的类型更新所述提示标签的类型。例如，请参阅图5，当所述相关疾病为疾病1和疾病2时，所述自测模板更新单元根据图6B所示关联模型将所述症状提示标签511设置为包括症状体征1至症状体征5；当所述相关疾病查找单元根据用户的症状子信息和/或指标子信息确定所述相关疾病为疾病2时，请参阅图7A，所述自测模板更新单元将所述症状提示标签512设置为症状体征1、症状体征3和症状体征4。
进一步优选地，所述症状自测子模板51还包括症状输入文本框513，用于提示用户输入相应的症状子信息。
于本实施例中，通过症状提示标签的方式提示用户输入相应的症状子信息，用户可以通过点击所述症状提示标签的方式输入相应的症状子信息，一方面能够保证所述症状子信息的标准化，另一方面能够简化用户的输入过程，提升用户体验。
于本发明的一实施例中，所述自测模板5还包括指标自测子模板52；所述指标自测子模板52包括指标提示标签521；所述自测模板更新单元根据所述关联模型28中相关疾病的检查指标对所述指标提示标签521的数量和/或类型进行更新。
具体地，在所述自测模板生成模块生成的自测模板可以不包含所述指标提示标签521，也可以根据用户的健康档案、历史自测报告以及当前疾病信息等确定所述指标提示标签521的数量和/或类型。
当用户输入症状子信息和/或指标子信息后，所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的检查指标的数量更新所述指标提示标签的数量，并根据所述相关疾病的检查指标的类型更新所述提示标签的类型。例如，请参阅图5，当所述相关疾病为疾病1和疾病2时，所述自测模板更新单元根据图6B所示关联模型将所述指标提示标签521设置为包括检查指标1至检查指标3；当所述相关疾病查找单元根据用户的症状子信息和/或指标子信息确定所述相关疾病为疾病1时，请参阅图7B，所述自测模板更新单元将所述指标提示标签522设置为检查指标3。
进一步优选地，所述指标自测子模板52还包括指标输入文本框523，用于提示用户输入相应的指标子信息。
于本实施例中，通过指标提示标签的方式提示用户输入相应的检查指标，所述指标提示标签允许用户以点击的方式输入相应的检查指标，一方面能够保证所述指标子信息的标准化，另一方面能够简化用户的输入过程，提升用户体验。
于本发明的一实施例中，所述自测模板5还包括档案信息子模板53；所述档案信息子模板53包括档案提示标签；所述自测模板更新单元232根据所述相关疾病的档案相关信息对所述档案提示标签的数量和/或类型进行更新。其中，所述档案子信息由用户的健康档案决定，其包括但不限于用户的性别、年龄、居住地、疾病史、遗传史、过敏史、用药史等；所述档案提示标签包括第一档案子信息标签531、第二档案子信息标签532和/或档案输入文本框533。
当用户的健康档案中存在至少一项所述档案子信息时，所述自测模板生成模块从所述用户的健康档案中读取用户的所有档案子信息并添加到所述档案信息子模板53中，形成图5所示的第一档案子信息标签531，所述第一档案子信息标签531不可编辑。此外，所述档案信息子模板53还可以包括第二档案子信息标签532以及档案输入文本框533，用于提示用户输入其他档案子信息。其中，所述第二档案子信息标签532允许用户通过点击的方式输入相应的档案子信息，所述档案输入文本框533允许用户通过文本方式输入相应的档案子信息。
当用户没有健康档案，或用户的健康档案中不存在所述档案子信息时，所述档案信息子模板53只包括第二档案子信息标签532和/或档案输入文本框533，用于提示用户输入档案子信息。
本实施例中，所述自测模板更新单元232根据所述相关疾病的档案相关信息对所述档案提示标签的数量和/或类型进行更新。例如，请参阅图5，当所述相关疾病为疾病1和疾病2时，所述档案信息子模板53包括档案信息1和档案信息3。当所述相关疾病查找单元根据用户的症状子信息和/或指标子信息确定所述相关疾病为疾病1时，请参阅图7C，所述自测模板更新单元根据所述关联模型28，将所述档案信息子模板更新为与疾病1相关联的档案信息3。
于本发明的一实施例中，所述自测模板更新模块还包括：关联模型更新单元，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息对所述关联模型进行更新。例如，当用户出现了所述关联模型中不包含的症状体征或检查指标，且该症状体征或检查指标已经经过权威医务人员确认时，则所述关联模型更新单元将所述关联模型不包含的症状体征或检查指标添加到所述关联模型中，以实现所述关联模型的更新。当用户确诊为所述关联模型中不包含的疾病，且该疾病及其症状体征和检查指标已经经过权威医务人员确认时，则所述关联模型更新单元将所述关联模型不包含的疾病添加到所述关联模型中；并且，所述关联模型更新单元将所述关联模型不包含的疾病与所述关联模型中的症状体征和检查指标建立联系，和/或将所述关联模型不包含的疾病及其症状体征和检查指标添加到所述关联模型中。
于本实施例中，所述关联模型更新单元能够根据用户的疾病、症状体征和/或检查指标信息对所述关联模型进行更新，使得所述关联模型能够在实际应用中不断完善以保证所述关联模型的准确性和完整性，有利于提升健康自测的准确度。
于本发明的一实施例中，所述健康信息接收模块还用于接收健康采集设备获取的用户的健康信息。所述健康采集设备可以为用户的可穿戴设备，包括以手腕为支撑的watch类(包括手表和腕带等产品)，以脚为支撑的shoes类(包括鞋、袜子或者将来的其他腿上佩戴产品)，以头部为支撑的Glass类(包括眼镜、头盔、头带等)。所述健康采集设备也可以为用户的医疗测量设备，所述医疗测量设备例如：体温计、血压计、体脂称等。所述健康采集设备还可以为医院或体检机构的体检设备或相关检验设备，例如：X光机、CT机、心电测量仪等。
本实施例通过将所述健康信息接收模块配置为能够接收相应健康采集设备获取的用户的健康信息，保证了所述用户的健康信息的客观性。此外，通过手表、手环等可穿戴设备，所述健康信息接收模块能够实现24小时不间断的获取用户的健康信息，保证了健康信息的全面性。
于本发明的一实施例中，所述健康信息接收模块还包括：检测报告接收单元，用于获取用户上传的检测报告；检测报告识别单元，与所述检测报告接收单元相连，用于对所述检测报告进行识别以获得相应的健康信息。其中，所述检测报告是指用户通过医院或体检机构获得的报告单，例如：血检报告单、尿检报告单等。所述检测报告识别单元通过OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)等技术能够提取所述检测报告中的相关信息，进而将所述相关信息补充至用户的健康信息中，以使所述健康信息更加全面。优选地，所述自测模板中包括检测报告上传标签，用于提示用户上传所述检测报告。
于本发明的一实施例中，所述健康信息接收模块还包括：医学影像接收单元，用于获取用户的医学影像；医学影像识别单元，与所述医学影像接收单元相连，用于对所述医学影像进行识别以获得相应的健康信息。其中，所述医学影像例如为CT影像、核磁共振影像等。所述影像识别单元能够利用人工智能和图像识别技术对所述医学影像进行处理并提取其中的用户信息，进而将所述用户信息补充至用户的健康信息中。利用人工智能和图像识别技术对所述医学影像进行处理并提取信息可以通过现有技术实现，此处不再赘述。优选地，所述自测模板中包括医学影像上传标签，用于提示用户上传所述医学影像。
实际应用中，用户的医疗知识普遍较少，其初次自测时提供的健康信息往往不够全面，从而导致初次自测报告中可能包括多种疑似疾病。针对这一问题，于本发明的一实施例中，所述自测报告包括疑似疾病的类别、相关症状体征以及检查指标；用户可以根据所述疑似疾病的类别、相关症状体征以及检查指标进行二次检测。例如，在所述初次自测中，用户的疑似疾病为上呼吸道感染或膈下感染，则所述初次自测报告还包括上呼吸道感染的相关症状体征和检查指标，以及膈下感染的相关症状体征和检查指标。用户可以以此为依据，对上呼吸道感染和膈下感染的相应检查指标进行检测，和/或对相应症状体征进行确认，从而在二次测试中提供全面且针对性更强的健康信息。
于本发明的一实施例中，所述自测报告还包括用户的疑似疾病以及各疑似疾病的患病概率。具体地，请参阅图8A，所述自测报告生成模块对任一疑似疾病i的患病概率的计算方法包括：
S11，获取所述疑似疾病i的诊断标准Ci，并根据所述诊断标准Ci确定所述疑似疾病i的所有相关子信息。其中，所述诊断标准Ci的定义为：所有与所述疑似疾病i相关的子信息组成的集合。与所述疑似疾病i相关的子信息并不一定属于用户的健康信息，且所述子信息的类别包括症状子信息、指标子信息和/或档案子信息。各疑似疾病的诊断标准由相关领域的权威医务人员定义，若某一用户的健康信息中包含了诊断标准Ci的所有相关子信息，则该用户患有所述疑似疾病i的概率可认为是100％。
S12，获取用户的健康信息中的子信息合集D，所述子信息合集D为所述用户的健康信息中的所有子信息组成的集合。
S13，获取所述诊断标准Ci和所述子信息合集D的交集Q，并根据所述交集Q中的子信息计算所述疑似疾病i的患病概率Pi。具体地，
Figure BDA0002880732850000161
表示所有包含于所述交集Q中的子信息的权重之和；其中，Wj表示子信息j的权重，且
Figure BDA0002880732850000162
其中，M为正整数，表示所述诊断标准Ci中相关子信息的数量，且j≤M；Nm表示子信息m相关联的疾病数量，Nj表示子信息j相关联的疾病数量。
接下来将在所述关联模型28的基础上，用一个具体的实例对上述患病概率计算过程进行介绍。根据所述关联模型28可知，疾病1的诊断标准C1包括：分别与症状1、症状2和症状5相对应的症状子信息1、症状子信息2和症状子信息5；分别与指标1、指标2和指标3相对应的指标子信息1、指标子信息2和指标子信息3；与档案信息3相对应的档案子信息3。此时，M＝7。
根据所述关联模型28可知，症状子信息1(命名为子信息1)相关联的疾病数量N1＝3，症状子信息2(命名为子信息2)相关联的疾病数量N2＝1，症状子信息5(命名为子信息3)相关联的疾病数量为N3＝1，指标子信息1(命名为子信息4)相关联的疾病数量N4＝2，指标子信息2(命名为子信息5)相关联的疾病数量N5＝1，指标子信息3(命名为子信息6)相关联的疾病数量N6＝3，档案子信息3(命名为子信息7)相关联的疾病数量N7＝2。
若用户的健康信息中的子信息合集D中包括：症状子信息1、症状子信息2、症状子信息6和指标子信息3。此时，所述诊断标准Ci和所述子信息合集D的交集Q包括：症状子信息1(子信息1)、症状子信息2(子信息2)和指标子信息3(子信息6)。对于Q来说，其包含子信息1、子信息2和子信息3，并且：
子信息1的权重为：
Figure BDA0002880732850000163
子信息2的权重为：
Figure BDA0002880732850000164
子信息6的权重为：
Figure BDA0002880732850000165
因此，用户患有疾病1的概率P1＝W1+W2+W3＝35.6％。
此外，本实施例中，对于同一用户的健康信息，可以采用S11～S13所述的方式获得多种疾病的患病概率，并从中选取患病概率最高的一种疾病作为用户最可能患有的疾病。
于本发明的一实施例中，所述自测报告包括用户的疑似疾病以及各疑似疾病的患病概率。请参阅图8B，于本实施例中各疑似疾病的患病概率的计算方法包括：
S21，获取训练样本，并利用所述训练样本对一神经网络模型进行训练获得一AI诊断模型；优选地，所述训练样本包括权威医务人员定义的诊断标准和实际诊断案例。
S22，获取所述用户的健康信息所包含的子信息，并利用所述AI诊断模型对所述子信息进行处理，以获得所述各疑似疾病的患病概率。
请参阅图9，于本发明的一实施例中，所述健康自测系统还包括：疾病风险预警模块25，与所述自测报告生成模块24相连，用于根据所述自测报告判断用户的疾病风险程度，并根据所述疾病风险程度对所述用户和/或家庭医生进行预警。具体地，所述疾病风险预警模块25可以根据所述自测报告中疑似疾病的患病概率、危害程度和传染程度确定所述疑似疾病的风险程度，当用户处于高危状态或者高传染性状态时，通过语音、文字信息等方式向用户和/或家庭医生进行预警。
于本发明的一实施例中，所述自测报告生成模块还用于根据所述用户的自测报告对用户的健康档案进行更新。
请参阅图9，于本发明的一实施例中，所述健康自测系统2还包括存储模块26。所述存储模块26与所述自测模板生成模块21、所述健康信息接收模块22、所述自测模板更新模块23和所述自测报告生成模块24分别相连，用于存储用户的历史自测报告、用户的健康信息、关联模型、用户的健康档案和/或医学标准词语库。
所述存储模块可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。应注意，本发明所述存储模块旨在包括但不限于上述存储器和任意其它适合类型的存储器。
于本发明的一实施例中，所述健康自测系统还包括辅助信息输入模块。所述辅助信息输入模块用于获取用户输入的文字信息，并根据所述文字信息确定相关的健康信息标准词，进而将所述健康信息标准词发送给用户以提示用户进行输入。例如，当用户输入的文字信息为“热”时，所述辅助信息输入模块获取该文字信息并从一医学标准词语库中查找到所有与“热”相关的症状子信息、指标子信息和档案子信息，并将所述相关的症状子信息、指标子信息和档案子信息作为健康信息标准词发送给用户，以辅助用户完成相应健康信息的输入。其中，所述医学标准词语库存储于所述存储模块26中，为权威医务人员所建立并维护，其包含了常用的症状子信息标准词、指标子信息标准词和档案子信息标准词，并分别与所述关联模型中的症状体征、检查指标和相关档案信息相对应。用户可以根据接收到的健康信息标准词选择输入相应的健康信息。
本实施例通过所述辅助信息输入模块能够为用户展示相应的健康信息标准词，便于用户对健康信息进行输入，并实现用户输入的健康信息的标准化。
于本发明的一实施例中，所述健康自测系统2包括：
自测模板生成模块21，用于根据用户的健康档案、历史自测报告、季节、流行病爆发情况等信息生成一初始自测模板。优选地，所述初始自测模板为用户的个性化自测模板。如图5所示，所述初始自测模板包括症状自测子模板51、指标自测子模板52和档案信息子模板53，用于提示用户输入相应的症状子信息、指标子信息和档案子信息。其中，所述症状自测子模板51包括至少一个症状提示标签511，以及症状输入文本框513，用户可以通过点击所述症状提示标签511输入相应的症状子信息，或在所述症状输入文本框513中输入相应的症状子信息；所述指标自测子模板52包括指标输入文本框523，用户可以在所述指标输入文本框523中输入相应的指标子信息；所述档案信息子模板53包括第一档案子信息标签531和档案输入文本框533，其中，所述第一档案子信息标签531不可编辑，所述档案输入文本框允许用户直接输入相应的档案子信息。
健康信息接收模块22，用于获取用户的健康信息并将所述健康信息存储至存储模块26；所述健康信息的来源包括用户输入的健康信息、健康采集设备采集到的用户的健康信息、用户的健康档案中的健康信息、用户的检测报告中包含的健康信息和/或用户的医学影像中包含的健康信息；所述健康信息的类别包括症状子信息、指标子信息、档案子信息和/或医学标准词语库。
自测模板更新模块23，与所述自测模板生成模块21和所述健康信息接收模块22相连，用于根据所述存储模块26中的症状子信息、指标子信息和/或档案子信息在一关联模型中查找相关疾病，并获得所述相关疾病的症状体征和检查指标，进而对所述自测模板进行更新，以使所述更新后的自测模板中：症状提示标签511包括所述相关疾病的症状体征，指标提示标签521包括所述相关疾病的检查指标，第二档案子信息标签532包括所述相关疾病的相关档案信息。
自测报告生成模块24，与所述健康信息接收模块22相连，用于根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告。所述自测报告中包括用户的疑似疾病以及该疑似疾病的相关症状体征、检查指标、风险程度和/或患病概率。
疾病风险预警模块25，与所述自测报告生成模块24相连，用于根据疑似疾病的风险程度对用户和/或家庭医生进行预警。
存储模块26，与所述自测模板生成模块21、所述健康信息接收模块22、所述自测模板更新模块23和所述自测报告生成模块24分别相连，用于存储历史自测报告、用户的健康信息、关联模型以及健康档案。其中，所述关联模型包括至少一种疾病及其相应的症状体征和检查指标；并且所述疾病包括至少一种亚型，所述症状体征包括至少一个属性，所述检查指标包括至少一种分类。
辅助信息输入模块27，与所述存储模块26相连，用于获取用户输入的文字信息，并根据所述文字信息从所述医学标准词语库中确定相关的健康信息标准词，进而将所述相关的健康信息标准词发送给用户以提示用户进行输入。
当所述自测模板更新模块23对模板进行更新以后，用户可以根据所述更新后的自测模板继续输入相应的症状子信息、指标子信息和/或档案子信息，此时所述自测模板更新模块23根据用户继续输入的症状子信息、指标子信息和/或档案子信息对所述更新后的自测模板进行再次更新；用户也可以选择根据已经输入的症状子信息、指标子信息和/或档案子信息生成相应的自测报告。
此外，本实施例中，所述自测模板更新模块23还用于对所述关联模型进行更新，所述自测报告生成模块还用于对用户的健康档案进行更新。
基于上述对所述健康自测系统的描述，本发明还提供一种健康自测服务器。所述健康自测服务器包括本发明所述健康自测系统。所述健康自测服务器是一种高性能计算机，包括处理器、硬盘、内存以及数据库等结构，用于为用户提供高稳定性、高可靠性、高安全性的健康自测相关服务。本发明所述健康自测服务器包括但不限于文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器、本地服务器以及云服务器等。
请参阅图10，基于上述对所述健康自测系统的描述，本发明还提供一种健康检测系统100。于本发明的一实施例中，所述健康检测系统100包括：
用户自测终端110，用于显示一初始自测模板或更新后的自测模板，并用于获取和发送用户的健康信息；所述用户的健康信息由用户根据所述初始自测模板或更新后的自测模板填写生成；
健康自测服务器120，包括本发明所述健康自测系统；所述健康自测服务器120与所述用户自测终端110通信相连，用于生成所述初始自测模板和所述更新后的自测模板，并根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告；所述更新后的自测模板由所述健康自测服务器120根据用户的健康信息对所述初始自测模板进行更新得到，或由所述健康自测服务器120根据用户的健康信息对所述更新后的自测模板进行再次更新得到；
医生诊断终端130，与所述健康自测服务器120通信相连，用于获取用户的自测报告。
本发明所述健康自测系统通过自测模板生成模块生成自测模板以提示用户输入健康信息；并且，所述自测模板更新模块能够根据用户已经输入的健康信息对所述自测模板进行更新，从而提示用户输入更多的健康信息。因此，本发明所述健康自测系统无需用户根据自身情况选取待测试的目标疾病，用户只需根据所述自测模板的提示输入相应的健康信息即可，故本发明所述健康自测系统能够解决“现有方案中需要用户根据自身情况选取待测试的目标疾病”这一技术问题，有利于用户快速、便捷的实现健康自测。
本发明所述健康自测系统中，所述健康信息可以通过用户输入、设备采集、健康档案读取、检测报告识别以及医学影像识别等多种方式获得，保证了信息的客观性和完整性，有利于提升自测结果的准确度。
综上所述，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (21)

1.一种健康自测系统，其特征在于，所述健康自测系统包括：
自测模板生成模块，用于生成自测模板；所述自测模板用于提示用户输入健康信息；
健康信息接收模块，用于接收用户输入的健康信息；
自测模板更新模块，与所述自测模板生成模块和所述健康信息接收模块相连，用于根据用户的健康信息对所述自测模板进行更新；所述更新后的自测模板用于提示用户继续输入健康信息；
自测报告生成模块，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告。
2.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于：所述自测模板生成模块根据用户的健康档案和/或历史自测报告生成用户的个性化自测模板。
3.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于：所述自测模板包括症状自测子模板、指标自测子模板和/或档案信息子模板；其中，所述症状自测子模板用于提示用户输入症状子信息，所述指标自测子模板用于提示用户输入指标子信息，所述档案信息子模板用于提示用户输入档案子信息；所述健康信息包括症状子信息、指标子信息和/或档案子信息。
4.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于，所述自测模板更新模块包括：
相关疾病查找单元，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息在一关联模型中查找相关疾病；
自测模板更新单元，与所述相关疾病查找单元和所述自测模板生成模块相连，用于根据所述关联模型获取所述相关疾病的疾病信息，进而对所述自测模板进行更新；所述疾病信息包括症状体征、检查指标和/或档案相关信息。
5.根据权利要求4所述健康自测系统，其特征在于：所述自测模板包括症状自测子模板；所述症状自测子模板包括症状提示标签；所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的疾病信息对所述症状提示标签的数量和/或类型进行更新。
6.根据权利要求4所述健康自测系统，其特征在于：所述自测模板包括指标自测子模板；所述指标自测子模板包括指标提示标签；所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的疾病信息对所述指标提示标签的数量和/或类型进行更新。
7.根据权利要求4所述健康自测系统，其特征在于：所述自测模板包括档案信息子模板；所述档案信息子模板包括档案提示标签；所述自测模板更新单元根据所述相关疾病的疾病信息对所述档案提示标签的数量和/或类型进行更新。
8.根据权利要求4所述健康自测系统，其特征在于，所述自测模板更新模块还包括：
关联模型更新单元，与所述健康信息接收模块相连，用于根据所述用户的健康信息对所述关联模型进行更新。
9.根据权利要求4所述健康自测系统，其特征在于：所述关联模型包括至少一种疾病及其相应的症状体征和检查指标；其中，所述疾病包括至少一种亚型，所述症状体征包括至少一个属性，所述检查指标包括至少一种分类。
10.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于：所述自测模板生成模块还用于从用户的健康档案中读取档案子信息。
11.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于：所述健康信息接收模块还用于接收健康采集设备获取的用户的健康信息。
12.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于，所述健康信息接收模块还包括：
检测报告接收单元，用于获取用户的检测报告；
检测报告识别单元，与所述检测报告接收单元相连，用于对所述检测报告进行识别以获得用户的健康信息。
13.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于，所述健康信息接收模块还包括：
医学影像接收单元，用于获取用户的医学影像；
医学影像识别单元，与所述医学影像接收单元相连，用于对所述医学影像进行识别以获得用户的健康信息。
14.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于：所述自测报告包括疑似疾病的类别、症状体征以及检查指标；用户可以根据所述疑似疾病的类别、症状体征以及检查指标进行二次检测。
15.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于：所述自测报告包括用户的疑似疾病以及各疑似疾病的患病概率。
16.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于，所述健康自测系统还包括：
疾病风险预警模块，与所述自测报告生成模块相连，用于根据所述自测报告判断用户的疾病风险程度，并根据所述疾病风险程度对所述用户和/或家庭医生进行预警。
17.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于：所述自测报告生成模块还用于根据所述用户的自测报告对用户的健康档案进行更新。
18.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于，所述健康自测系统还包括：
存储模块，与所述自测模板生成模块、所述健康信息接收模块、所述自测模板更新模块和所述自测报告生成模块分别相连，用于存储历史自测报告、用户的健康信息、关联模型、健康档案和/或医学标准词语库。
19.根据权利要求1所述健康自测系统，其特征在于，所述健康自测系统还包括：
辅助信息输入模块，用于获取用户输入的文字信息，并根据所述文字信息确定相关的健康信息标准词，进而将所述健康信息标准词发送给用户以提示用户进行输入。
20.一种健康自测服务器，其特征在于，所述健康自测服务器包括权利要求1至19任一项所述健康自测系统。
21.一种健康检测系统，其特征在于，所述健康检测系统包括：
用户自测终端，用于显示一初始自测模板或更新后的自测模板，并用于获取和发送用户的健康信息；所述健康信息由用户根据所述初始自测模板或更新后的自测模板填写生成；
健康自测服务器，包括权利要求1至19任一项所述健康自测系统；所述健康自测服务器与所述用户自测终端通信相连，用于生成所述初始自测模板和所述更新后的自测模板，并根据所述用户的健康信息生成用户的自测报告；所述更新后的自测模板由所述健康自测服务器根据用户的健康信息对所述初始自测模板进行更新得到，或由所述健康自测服务器根据用户的健康信息对所述更新后的自测模板进行更新得到；
医生诊断终端，与所述健康自测服务器通信相连，用于获取所述用户的自测报告。
CN202011633959.0A 2020-12-31 2020-12-31 一种健康自测系统、服务器及健康检测系统 Active CN113140315B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011633959.0A CN113140315B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种健康自测系统、服务器及健康检测系统
PCT/CN2021/086318 WO2022141929A1 (zh) 2020-12-31 2021-04-11 一种健康自测系统、服务器及健康检测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011633959.0A CN113140315B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种健康自测系统、服务器及健康检测系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113140315A true CN113140315A (zh) 2021-07-20
CN113140315B CN113140315B (zh) 2023-05-26

Family

ID=76809832

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011633959.0A Active CN113140315B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种健康自测系统、服务器及健康检测系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN113140315B (zh)
WO (1) WO2022141929A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116189907A (zh) * 2022-12-05 2023-05-30 广州盛安医学检验有限公司 一种适用于新生儿的遗传代谢病智能筛查系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9201776B1 (en) * 2011-05-08 2015-12-01 Panaya Ltd. Updating a test scenario template according to divergent routes
CN106997421A (zh) * 2016-01-25 2017-08-01 清华大学 个性化医疗信息采集和健康监测的智能系统和方法
US20180049652A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 United Arab Emirates University Diagnostic method and system
CN110444258A (zh) * 2018-05-05 2019-11-12 深圳市贝沃德克生物技术研究院有限公司 基于电子健康档案的糖尿病早期预防健康管理系统及方法
CN110580953A (zh) * 2018-06-08 2019-12-17 上海交迅智能科技有限公司 采用人工智能的诊病系统和方法
CN110689938A (zh) * 2019-11-18 2020-01-14 北京妙佳健康科技有限公司 一种健康监测一体机和健康监测管理系统
CN111354469A (zh) * 2020-03-31 2020-06-30 浙江禾连网络科技有限公司 一种用户健康状况综合评测方法与系统
CN112037910A (zh) * 2020-08-31 2020-12-04 康键信息技术（深圳）有限公司 健康信息管理方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI433047B (zh) * 2011-01-31 2014-04-01 悅康健康管理顧問科技股份有限公司 病況的線上整合系統
CN108648808A (zh) * 2018-03-23 2018-10-12 深圳百诺国际生命科技有限公司 随访计划实例生成方法和装置
CN109658999B (zh) * 2018-11-30 2023-02-03 深圳平安医疗健康科技服务有限公司 慢病检查报告生成方法、装置、设备及存储介质
CN110570919A (zh) * 2019-09-23 2019-12-13 深圳甲田科技有限公司 面向慢病人群的健康风险智能监测、预警方法及平台

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9201776B1 (en) * 2011-05-08 2015-12-01 Panaya Ltd. Updating a test scenario template according to divergent routes
CN106997421A (zh) * 2016-01-25 2017-08-01 清华大学 个性化医疗信息采集和健康监测的智能系统和方法
US20180049652A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 United Arab Emirates University Diagnostic method and system
CN110444258A (zh) * 2018-05-05 2019-11-12 深圳市贝沃德克生物技术研究院有限公司 基于电子健康档案的糖尿病早期预防健康管理系统及方法
CN110580953A (zh) * 2018-06-08 2019-12-17 上海交迅智能科技有限公司 采用人工智能的诊病系统和方法
CN110689938A (zh) * 2019-11-18 2020-01-14 北京妙佳健康科技有限公司 一种健康监测一体机和健康监测管理系统
CN111354469A (zh) * 2020-03-31 2020-06-30 浙江禾连网络科技有限公司 一种用户健康状况综合评测方法与系统
CN112037910A (zh) * 2020-08-31 2020-12-04 康键信息技术（深圳）有限公司 健康信息管理方法、装置、设备及存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116189907A (zh) * 2022-12-05 2023-05-30 广州盛安医学检验有限公司 一种适用于新生儿的遗传代谢病智能筛查系统
CN116189907B (zh) * 2022-12-05 2023-09-05 广州盛安医学检验有限公司 一种适用于新生儿的遗传代谢病智能筛查系统

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022141929A1 (zh) 2022-07-07
CN113140315B (zh) 2023-05-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11881293B2 (en) Methods for automatic cohort selection in epidemiologic studies and clinical trials
RU2686627C1 (ru) Автоматическое создание ориентированной на показатели продольной области для просмотра показателей пациента
JP2019016235A (ja) 疾病発症予測装置、疾病発症予測方法およびプログラム
KR20170061222A (ko) 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법 및 그 장치
CN111564223B (zh) 传染病生存概率的预测方法、预测模型的训练方法及装置
EP3799074A1 (en) Healthcare network
CN114121266A (zh) 一种智能化的辅助诊断方法和系统
CN112908452A (zh) 事件数据建模
CN112542242A (zh) 数据转换/症状评分
CN113140315B (zh) 一种健康自测系统、服务器及健康检测系统
WO2021140731A1 (ja) 情報伝達装置および情報伝達方法
CN113140323B (zh) 一种健康画像生成方法、系统、介质及服务器
CN113161016A (zh) 一种智能医学服务系统、方法及存储介质
CN116543917A (zh) 一种针对异构时间序列数据的信息挖掘方法
WO2023217737A1 (en) Health data enrichment for improved medical diagnostics
CN115862897A (zh) 一种基于临床数据的症候群监测方法及系统
US20210271924A1 (en) Analyzer, analysis method, and analysis program
Ruland et al. Representing patient preference-related concepts for inclusion in electronic health records
CN113157640B (zh) 一种家庭医生辅助问诊装置、终端及问诊系统
CN110910980A (zh) 一种脓毒血症的预警装置、设备及存储介质
Kim et al. Automatic Diagnosis of medical conditions using Deep Learning with Symptom2Vec
WO2021152710A1 (ja) 情報伝達装置および情報伝達方法
CN111798948B (zh) 病历信息处理方法、装置、设备和存储介质
US11594333B2 (en) Device and methods of calculating a therapeutic remedy result
US20220319650A1 (en) Method and System for Providing Information About a State of Health of a Patient

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant