CN113643808B - 一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法,客户端的用户信息收集模块收集用户基本信息,并发出健康评估请求;健康评估模块根据用户信息进行健康评估,返回健康风险评估结果和自理能力评估报告至客户端的展示模块进行结果展示,同时发送到数据库进行存储;健康评估模块根据用户的健康风险评估结果和自理能力等级,匹配健康资源包和运动健康视频并给予提醒。本发明根据老年人的健康基础状态数据和自理能力进行健康评估,并根据评估结果针对性的推荐运动视频、健康资源包,提醒按时服药和运动,仅仅需要输入基本信息就能够得到适合自己的健康资源、锻炼方案,软件操作简便,非常适合老年人使用。
Description
技术领域
本发明涉及计算机软件技术领域,具体的说,是一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法。
背景技术
中国老龄化人口趋势日益明显,老人健康问题成为了社会急需解决关注的首要任务。在互联网模式下,随着移动手机的发展,各类用于老年人健康管理的医药类APP很多,但是这类APP大多功能复杂,不适合老年人操作慢的特点,老年人使用不方便,且缺失针对老年人的健康运动指导和健康资源分享。
发明内容
本发明的目的在于提供一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法,用于解决现有技术中老年人健康管理软件功能复杂使用不方便,且缺失针对性的健康指导和健康资源分享的问题。
本发明通过下述技术方案解决上述问题:
一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法,包括客户端、后台服务器和数据库,其中,客户端包括用户信息收集模块、提醒模块、展示模块、运动方案模块和资源包模块,后台服务器包括健康评估模块,方法包括:
步骤S100,客户端的用户信息收集模块收集用户输入的个人信息、健康状况和自理能力信息,并加密传输至后台服务器并发出健康评估请求;
步骤S200,后台服务器接收客户端发送的个人信息、健康状况和自理能力信息和健康评估请求,将个人信息、健康状况和自理能力信息输入健康评估模块;
步骤S300,健康评估模块进行健康评估,完成评估后,生成用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告;
步骤S400,后台服务器发送健康风险评估结果和自理能力评估报告至客户端的展示模块进行结果展示,同时将用户个人信息、健康状况、自理能力信息、健康风险评估结果和自理能力等级发送到数据库进行存储;
步骤S500,后台服务器的健康评估模块根据用户的健康风险评估结果和自理能力等级匹配健康资源包和运动视频,并将运动视频与客户端的运动方案模块建立链接,将健康资源包与客户端资源包模块建立链接,并将运动和服药时间的提醒与客户端的提醒模块建立链接。
所述后台服务器的健康评估模块进行健康评估具体包括:
步骤A,将用户个人信息、健康状况和自理能力信息输入训练好的机器学习模型,所述机器学习模型采用自然人群队列和长期照看老年人队列作为样本集,采用集成逻辑回归和AFT模型的自适应提升算法,并对模型进行训练和优化后得到;
步骤B,机器学习模型采用逻辑回归模型、自适应提升算法和加速失效时间模型,将用户的健康状况和自理能力信息映射到向量空间进行定量评估,得到用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告。
所述健康状况包括患病情况、血压、血糖和主要危险因素。
本发明与现有技术相比,具有以下优点及有益效果:
(1)本发明根据老年人的健康状况和自理能力进行健康评估,并根据用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告,针对性的推荐运动视频、健康资源包,提醒按时服药和运动,仅仅需要输入基本信息就能够得到适合自己的健康资源、锻炼方案,软件操作简便,非常适合老年人使用。
(2)本发明中的后台服务器接收前端发送过来的数据和发送评估模块的结果并加密存储,存储每个用户不同时间的健康状况,实现用户个人信息的加密存储和用户健康状况的持续监控管理。
(3)本发明的健康资源包功能,用户通过点击界面的健康资源按钮向服务器后端发送资源获取请求,服务器后端在收到请求指令后会向前端发送健康安全知识的公众号跳转链接,为用户提供关于老年人营养膳食、医药卫生、心理等方面的健康知识,弥补了健康管理软件不注重健康知识普及的不足。
附图说明
图1为本发明的流程图;
图2为机器学习模型的训练优化示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明,但本发明的实施方式不限于此。
实施例:
结合图1所示,一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法,包括客户端、后台服务器和数据库,其中,客户端包括用户信息收集模块、提醒模块、展示模块、运动方案模块和资源包模块,后台服务器包括健康评估模块,方法包括:
步骤S100,客户端的用户信息收集模块收集用户输入的个人信息、健康状况和自理能力信息,并加密传输至后台服务器并发出健康评估请求;所述健康状况包括患病情况、血压、血糖和主要危险因素(包括饮酒、吸烟、膳食纤维摄入不足、嗜盐、肥胖、体力活动不足、总胆固醇增高、低密度脂蛋白增高等);
步骤S200,后台服务器接收客户端发送的个人信息、健康状况和自理能力信息和健康评估请求,将个人信息、健康状况和自理能力信息输入健康评估模块;
步骤S300,健康评估模块进行健康评估,完成评估后,生成用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告;
步骤S400,后台服务器发送健康风险评估结果和自理能力评估报告至客户端的展示模块进行结果展示,同时将用户个人信息、健康状况、自理能力信息、健康风险评估结果和自理能力等级发送到数据库进行存储;
步骤S500,后台服务器的健康评估模块根据用户的健康风险评估结果和自理能力等级匹配运动视频和资源包,并将运动视频与客户端的运动方案模块建立链接,将资源包与客户端资源包模块建立链接,并将运动时间提醒和服药提醒与客户端的提醒模块建立链接。
结合图2所示,所述后台服务器的健康评估模块进行健康评估具体包括:
步骤A,将用户个人信息、健康状况和自理能力信息输入训练好的机器学习模型,所述机器学习模型采用自然人群队列和长期照看老年人队列作为样本集,采用集成逻辑回归和AFT模型(加速失效时间模型)的自适应提升算法,并对模型进行训练和优化后得到;
步骤B,机器学习模型采用逻辑回归模型、自适应提升算法和加速失效时间模型,模型通过计算公式将用户的健康状况和自理能力信息映射到向量空间进行定量评估,得到用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告。自适应提升算法用来更新计算公式中的参数β,逻辑回归作为弱分类器,多个逻辑回归组合成强分类器,也就是用自适应提升算法,AFT则能够更好的说明两类人群和生存时间的关系,计算公式如下:
L男性=β×ln(年龄)+β×ln(体重/身高2)+β×ln(总胆固醇)+β×ln(高密度脂蛋白)+β×ln(收缩压)+β×服用降压药+β×吸烟×吸烟年限+β×ln(心率)+β×ln(呼吸)+β×ln(年龄)×ln(总胆固醇)+β×ln(年龄)×吸烟×吸烟年限+β×ln(年龄)×ln(年龄)-172.300168;
P男性=1-0.93106^exp(L男性);
L女性=β×ln(年龄)+β×ln(体重/身高2)+β×ln(总胆固醇)+β×ln(高密度脂蛋白)+β×ln(收缩压)+β×服用降压药+β×吸烟×吸烟年限+β×ln(心率)+β×ln(呼吸)+β×ln(年龄)×ln(总胆固醇)+β×ln(年龄)×吸烟×吸烟年限-146.5933061;
P女性=1-0.97115^exp(L女性);
其中,P表示发生心血管时间的风险概率,L表示加权后的β值,根据P的值来进行分类判断,得到用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告。
1、用户在前端(客户端)输入自己的个人基本信息和健康状况,同时,家属或护工也可以登陆自己的账号帮老人用户输入上述信息进行身份绑定。
2、前端向后台服务器传输用户信息,发出健康评估请求。
3、后台服务器接收前端的健康评估请求和用户信息,把用户信息输入健康评估模块;
4、健康评估模块预先通过自然人群队列和长照老年人群队列数据对三种模型进行训练和优化生成评估软件,在评估模块收到服务器后端的评估请求和前端数据后,按照训练流程,把新的用户数据传入到已经训练好的机器学习模型中,模型会通过数学计算把用户健康和自理能力信息映射到向量空间进行定量评估。
5、健康评估模块完成评估,生成用户的健康风险评估结果和自理能力等级报告并通知后台服务器评估完成。
6、后台服务器在接收到评估完成指令后,一方面向前端发送数据传输请求,传送评估报告,另一方面,通过数据加密等手段对用户数据进行安全性处理并传送加密后的用户数据到云数据库中。
7、前端在收到后台服务器数据传输请求后,获取报告并展示在前端界面中。
8、前端接收到的后台服务器传输数据包含健康风险评估结果、自理能力等级报告和针对用户自身状况提出的针对性的运动方案建议,服药时间建议和资源链接。
9、在设置的服药提醒时刻到达时,客户端会向用户发送语音提醒指令,在设置的健康运动时刻到达时,用户客户端也会向用户发送语音提醒指令。
10、用户点击资源包模块,客户端会向服务器发送资源包请求指令,服务器会向客户端发送相关知识的公众号跳转链接,用户客户端会根据收到的跳转链接直接转到公众号界面,获取健康资源。
尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述,上述实施例仅为本发明较佳的实施方式,本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,应该理解,本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式,这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。
Claims (2)
1.一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法,其特征在于,包括客户端、后台服务器和数据库,其中,客户端包括用户信息收集模块、提醒模块、展示模块、运动方案模块和资源包模块,后台服务器包括健康评估模块,方法包括:
步骤S100,客户端的用户信息收集模块收集用户输入的个人信息、健康状况和自理能力信息,并加密传输至后台服务器并发出健康评估请求;
步骤S200,后台服务器接收客户端发送的个人信息、健康状况和自理能力信息和健康评估请求,将个人信息、健康状况和自理能力信息输入健康评估模块;
步骤S300,健康评估模块进行健康评估,完成评估后,生成用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告;
步骤S400,后台服务器发送健康风险评估结果和自理能力评估报告至客户端的展示模块进行结果展示,同时将用户个人信息、健康状况、自理能力信息、健康风险评估结果和自理能力等级发送到数据库进行存储;
步骤S500,后台服务器的健康评估模块根据用户的健康风险评估结果和自理能力等级匹配健康资源包和运动视频,并将运动视频与客户端的运动方案模块建立链接,将健康资源包与客户端资源包模块建立链接,并将运动和服药时间的提醒与客户端的提醒模块建立链接;
所述后台服务器的健康评估模块进行健康评估具体包括:
步骤A,将用户个人信息、健康状况和自理能力信息输入训练好的机器学习模型,所述机器学习模型采用自然人群队列和长期照看老年人队列作为样本集,采用集成逻辑回归和加速失效时间模型的自适应提升算法,并对模型进行训练和优化后得到;
步骤B,机器学习模型采用逻辑回归模型、自适应提升算法和加速失效时间模型,机器学习模型通过计算公式将用户的健康状况和自理能力信息映射到向量空间进行定量评估,得到用户的健康风险评估结果和自理能力评估报告,其中,自适应提升算法用来更新计算公式中的参数β,逻辑回归模型作为弱分类器,多个逻辑回归模型组合成强分类器,也就是用自适应提升算法、加速失效时间模型说明两类人群和生存时间的关系;
所述计算公式如下:
L男性=β×ln(年龄)+β×ln(体重/身高2)+β×ln(总胆固醇)+β×ln(高密度脂蛋白)+β×ln(收缩压)+β×服用降压药+β×吸烟×吸烟年限+β×ln(心率)+β×ln(呼吸)+β×ln(年龄)×ln(总胆固醇)+β×ln(年龄)×吸烟×吸烟年限+β×ln(年龄)×ln(年龄)-172.300168;
P男性=1-0.93106^exp(L男性);
L女性=β×ln(年龄)+β×ln(体重/身高2)+β×ln(总胆固醇)+β×ln(高密度脂蛋白)+β×ln(收缩压)+β×服用降压药+β×吸烟×吸烟年限+β×ln(心率)+β×ln(呼吸)+β×ln(年龄)×ln(总胆固醇)+β×ln(年龄)×吸烟×吸烟年限-146.5933061;
P女性=1-0.97115^exp(L女性);
其中,P表示发生心血管事件的风险概率,L表示加权后的β值,根据P的值来进行分类判断。
2.根据权利要求1所述的一种软件方式实现老年人健康状况管理的方法,其特征在于,所述健康状况包括患病情况、血压、血糖和主要危险因素。
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