CN113781277A - 一种开展康养服务的终端、系统和数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于康养技术领域，本发明公开了一种开展康养服务的终端、系统和数据处理方法，其中处理方法包括如下步骤：获取待服务者身份信息；获取待服务者的康养服务需求信息；发送所述的康养服务需求信息；接收所述的康养服务需求信息；分析所述的康养服务需求信息并得出康养服务方案；发送所述的康养服务方案。本发明发数据处理方法可以对每位康养服务需求者进行精准的康养服务。
Description
技术领域
本发明涉及康养技术领域，尤其涉及一种开展康养服务的终端、系统和数据处理方法。
背景技术
本发明对于背景技术的描述属于与本发明相关的相关技术，仅仅是用于说明和便于理解本发明的发明内容，不应理解为申请人明确认为或推定申请人认为是本发明在首次提出申请的申请日的现有技术。
康养服务是指与健康和养老相关的服务，康养服务主要是指通过运动、健身、休闲、度假、养老、养生以及医疗等多种功能的实现。
并且越来越多中低年龄的康养需求更加个性化、多元化，对康养品质的要求也更高，单一的康养服务无法满足他们。而目前养老机构所提供的服务同质化严重，无法定制化的康养服务，不利于康养服务。
现有服务粒度无法针对社区服务受众与医疗资源进行有效适配，适配过程缺少有效数据验证过程的技术问题。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种开展康养服务的终端、系统和数据处理方法。本发明发数据处理方法可以对每位康养服务需求者进行精准的康养服务。
一种开展康养服务的数据处理方法，包括如下步骤：
获取待服务者身份信息；
获取待服务者的康养服务需求信息；
发送所述的康养服务需求信息；
接收所述的康养服务需求信息；
分析所述的康养服务需求信息并得出康养服务方案；
发送所述的康养服务方案。
进一步的，所述的发送康养服务方案为发送至人工分析，人工分析后对所述的康养服务方案进行调整后，发送至待服务者。
进一步的，所述的人工分析为多人分析，分析后为所述的康养服务方案打分，判断所述的康养服务方案是否需要调整；所得分数Q的计算方法为：
其中，Q为得分；
m为参与分析的人数；
L为修整指数(每个分析人员具有特定的修整指数)，取值0.01-0.1；
G为等级分，取值1,2,3；等级得分1对应轻度，等级得分2对应一般，等级得分3为重度；
N为得分系数，取值-2,0,2，-2代表需要减弱康养服务方案，0代表认为康养服务方案适中，2代表需要加强康养服务方案；
若等级得分为1，则得分系数取值只能为0或2，若等级得分为3，则得分系数取值只能为-2或0；
若所述的得分Q大于等于2.1，则判断所述的康养服务方案需要调整。
进一步的，康养服务需求根据如下步骤预测：
步骤s1、统计在康养服务中心服务区域内的人口数量，根据统计规律得出所述的服务区域内F年龄段服从参数为λ的泊松分布；
步骤s2、应用统计学方法获得X年龄段的某一康养服务需求的概率A，该A服从二项分布，结合服务区域内的人口数量预测结果，将二项分布改进为泊松-二项分布，建立基于泊松-二项分布的康养服务需求预测模型；
步骤s3、将某一康养服务需求的概率A看作一个随机变量，对应于二项分布，建立康养服务需求的概率A服从二项分布的共轭先验分布-贝塔分布模型；
步骤s4、得到某一康养服务需求的估计值
相应得到康养服务需求的期望为
其中，
A0为某一康养服务的需求的概率估计值；
Y0为当检测数据中，该康养服务需求的人数；
Z0为当检测数据中，该不需要该康养服务的人数；
E(X)为该服务区域内，该康养服务需求的期望值；
λ：为该康养服务区域内人的总数的期望值；
步骤s5、将本疗程内康养服务数据和通过大数据统计服务区域内的活动的人员数据纳入到模型中，得到不需求该康养服务的人数Z1，需要该康养服务的人数Y1，进一步将贝塔函数更新为：Be(Y+Y1,Z+Z1)，因此可以得到下一疗程内该康养服务需求预测为：
即将康养服务需求由初始估计
修正为
其中，Y为本疗程以前累计统计的需要该康养服务的人数；
Z为本疗程以前累计统计的不需要该康养服务的人数；
步骤s6、最后，得到需要该康养服务的概率A的估计序列：
进一步得到每个周期该康养服务需求的精准预测。
第二方面，一种开展康养服务的数据处理系统，包括：
第一获取模块，用于获取待服务者身份信息；
第二获取模块，用于获取待服务者的康养服务需求信息；
发送模块，用于发送所述的康养服务需求信息；
接收模块，用于接收所述的康养服务需求信息；
分析模块，用于分析所述的康养服务需求信息并得出康养服务方案；
第二发送模块，用于发送所述的康养服务方案。
第三方面一种开展康养服务的数据处理终端，所述的终端为计算机，所述的计算机内存储有如上述的处理系统或上述的处理方法。
本发明实施例具有如下有益效果：
本发明解决了现有服务粒度无法针对社区服务受众与医疗资源进行有效适配，适配过程缺少有效数据验证过程的技术问题。本技术方案可以有效解决局域内服务粒度、区域内服务受众和广域内医疗资源适配的可靠性和安全性，保障服务开展过程在数量和内容维度上扩展性、伸缩性需求的技术支撑。
具体实施方式
下面结合实施例对本申请进行进一步的介绍。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例。不同实施例之间可以替换或者合并组合，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，还可以根据这些实施例获得其他的实施方式。
一种开展康养服务的数据处理方法，包括如下步骤：
获取待服务者身份信息；
获取待服务者的康养服务需求信息；
发送所述的康养服务需求信息；
接收所述的康养服务需求信息；
分析所述的康养服务需求信息并得出康养服务方案；
发送所述的康养服务方案。
获取康养需求信息的手段有多重，如采用智能手环+云平台，智能手环，集成了实时测量心率、血压、血氧饱和度及精准疲劳度测算等功能，同时也具备常规设备可见的计步、睡眠监测等功能，实现了健康数据的全面及时采集。并可以随时在客户端上查看佩戴者健康数据的变化趋势，为就医指导提供数据帮助。佩戴者拥有独立的健康档案，并通过科学算法对个人身体健康数据及变化趋势进行精准分析，私人订制健康解决方案，通过运动建议及营养建议，督促用户改善身体状态。
还可以选用智能健康马桶——作为个性化、预测性医疗的革命性工具。尿液中含有数千种代谢物，其中许多与我们的生活习惯有关，如吸烟、饮酒、睡眠、运动，甚至疾病。随着我们习惯的改变，这些代谢物的水平也会改变。通过定期收集尿液，对尿液指标进行分析，提供有关个人健康的信息。
在另一些实施例中，还可以采用智能魔镜里面的健康管理系统，能够将用户的血压、血糖、体重、睡眠质量等健康指数进行数据统计及分析，通过发送数据到手机，直观地展现给用户，使用户实时监控自己的身体状况。5分钟，一份体质报告搭配个性化健康指导方案就能展现在你面前。
当然，获取的手段很多，如AI Nose电子鼻气体感测健康平台，如非接触式睡眠检测仪以睡眠健康监测与管理为切入点，通过使用毫米波生物雷达技术实现无感化监测，产品可以监测人体的心率、呼吸率等生理参数，睡眠时相分布情况，还具备夜间看护的功能，可以对意外情况进行预警。产品的监测精度将达到医疗级别，数据可用于医疗初筛，可作为有睡眠问题相关人群的日常监测设备。
康养的子项有很多，如肿瘤筛查，血压监测等等，对于每一种康养服务可以选择合适的手段获取康养服务需求信息，当然，也可以多种手段联用。
在一些优选实施例中，所述的发送康养服务方案为发送至人工分析，人工分析后对所述的康养服务方案进行调整后，发送至待服务者。
在一些优选实施例中，所述的人工分析为多人分析，分析后为所述的康养服务方案打分，判断所述的康养服务方案是否需要调整；所得分数Q的计算方法为：
其中，Q为得分；
m为参与分析的人数；
L为修整指数(每个分析人员具有特定的修整指数)，取值0.01-0.1；
G为等级分，取值1,2,3；等级得分1对应轻度，等级得分2对应一般，等级得分3为重度；
N为得分系数，取值-2,0,2，-2代表需要减弱康养服务方案，0代表认为康养服务方案适中，2代表需要加强康养服务方案；
若等级得分为1，则得分系数取值只能为0或2，若等级得分为3，则得分系数取值只能为-2或0；
若所述的得分Q大于等于2.1，则判断所述的康养服务方案需要调整。
比如，对于等级G为3的康养服务，就是说该客户需要的较强的康养服务，系统给出康养方案U，而某医生给出的得分系数则只能为0或-2，该医生给出得分系数为0，证明该医生认为该康养方案适度，而每位医生根据经验及资历等有特定的修整指数，假设该医生的修整指数为0.08，说明该医生一般给出的方案倾向于保守，故修整指数较高，那么该医生给出的康养方案U的最终打分为3.08，那么说明该医生认为这属于需要重度康养的客户，而重度康养方案对是否合适对人体的影响较大，因此不能依赖系统给出的康养方案，则应当由专家组人工制定方案。若系统识别为3级的康养方案，但是经人工分析，由于多数医生给出了-2的得分系数，导致分数低于2.1，则证明多数医生认为，康养方案需要减弱，而系统本身设计的1-3级方案均属于保守方案，因此，使用3级康养方案不会对人体造成负面影响，可以先采用系统推荐的康养方案，定期观察。系统给出的其他等级的康养方案也是如此计算。
在一些优选实施例中，康养服务需求根据如下步骤预测：
步骤s1、统计在康养服务中心服务区域内的人口数量，根据统计规律得出所述的服务区域内F年龄段服从参数为λ的泊松分布；
步骤s2、应用统计学方法获得X年龄段的某一康养服务需求的概率A，该A服从二项分布，结合服务区域内的人口数量预测结果，将二项分布改进为泊松-二项分布，建立基于泊松-二项分布的康养服务需求预测模型；
步骤s3、将某一康养服务需求的概率A看作一个随机变量，对应于二项分布，建立康养服务需求的概率A服从二项分布的共轭先验分布-贝塔分布模型；
步骤s4、得到某一康养服务需求的估计值
相应得到康养服务需求的期望为
其中，
A0为某一康养服务的需求的概率估计值；
Y0为当检测数据中，该康养服务需求的人数；
Z0为当检测数据中，该不需要该康养服务的人数；
E(X)为该服务区域内，该康养服务需求的期望值；
λ：为该康养服务区域内人的总数的期望值；
步骤s5、将本疗程内康养服务数据和通过大数据统计服务区域内的活动的人员数据纳入到模型中，得到不需求该康养服务的人数Z1，需要该康养服务的人数Y1，进一步将贝塔函数更新为：Be(Y+Y1,Z+Z1)，因此可以得到下一疗程内该康养服务需求预测为：
即将康养服务需求由初始估计
修正为
其中，Y为本疗程以前累计统计的需要该康养服务的人数；
Z为本疗程以前累计统计的不需要该康养服务的人数；
步骤s6、最后，得到需要该康养服务的概率A的估计序列：
进一步得到每个周期该康养服务需求的精准预测。
通过上述步骤，本实施例将历史数据与新数据结合，将大数据记录的数据与实际需要康养服务的数据结合，实现对康养服务需求率的估计更新，提高估计精度；最后运用实例进行例证。通过本发明可解决由于各种康养服务需求不同导致康养资源配置拟合不准确，给各种康养服务的资源配置量一个精确指导。
一种开展康养服务的数据处理系统，包括：
第一获取模块，用于获取待服务者身份信息；
第二获取模块，用于获取待服务者的康养服务需求信息；
发送模块，用于发送所述的康养服务需求信息；
接收模块，用于接收所述的康养服务需求信息；
分析模块，用于分析所述的康养服务需求信息并得出康养服务方案；
第二发送模块，用于发送所述的康养服务方案。
一种开展康养服务的数据处理终端，所述的终端为计算机，所述的计算机内存储有上述的处理系统或上述的处理方法。
本发明解决了现有服务粒度无法针对社区服务受众与医疗资源进行有效适配，适配过程缺少有效数据验证过程的技术问题。本技术方案可以有效解决局域内服务粒度、区域内服务受众和广域内医疗资源适配的可靠性和安全性，保障服务开展过程在数量和内容维度上扩展性、伸缩性需求的技术支撑。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上介绍仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种开展康养服务的数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取待服务者身份信息；
获取待服务者的康养服务需求信息；
发送所述的康养服务需求信息；
接收所述的康养服务需求信息；
分析所述的康养服务需求信息并得出康养服务方案；
发送所述的康养服务方案。
2.根据权利要求1所述的开展康养服务的处理方法，其特征在于，所述的发送康养服务方案为发送至人工分析，人工分析后对所述的康养服务方案进行调整后，发送至待服务者。
3.根据权利要求2所述的开展康养服务的处理方法，其特征在于，所述的人工分析为多人分析，分析后为所述的康养服务方案打分，判断所述的康养服务方案是否需要调整；所得分数Q的计算方法为：
其中，Q为得分；
m为参与分析的人数；
L为修整指数(每个分析人员具有特定的修整指数)，取值0.01-0.1；
G为等级分，取值1,2,3；等级得分1对应轻度，等级得分2对应一般，等级得分3为重度；
N为得分系数，取值-2,0,2，-2代表需要减弱康养服务方案，0代表认为康养服务方案适中，2代表需要加强康养服务方案；
若等级得分为1，则得分系数取值只能为0或2，若等级得分为3，则得分系数取值只能为-2或0；
若所述的得分Q大于等于2.1，则判断所述的康养服务方案需要调整。
4.根据权利要求2所述的开展康养服务的处理方法，其特征在于，
康养服务需求根据如下步骤预测：
步骤s1、统计在康养服务中心服务区域内的人口数量，根据统计规律得出所述的服务区域内F年龄段服从参数为λ的泊松分布；
步骤s2、应用统计学方法获得X年龄段的某一康养服务需求的概率A，该A服从二项分布，结合服务区域内的人口数量预测结果，将二项分布改进为泊松-二项分布，建立基于泊松-二项分布的康养服务需求预测模型；
步骤s3、将某一康养服务需求的概率A看作一个随机变量，对应于二项分布，建立康养服务需求的概率A服从二项分布的共轭先验分布-贝塔分布模型；
步骤s4、得到某一康养服务需求的估计值
相应得到康养服务需求的期望为
其中，
A 0为某一康养服务的需求的概率估计值；
Y0为当检测数据中，该康养服务需求的人数；
Z0为当检测数据中，该不需要该康养服务的人数；
E(X)为该服务区域内，该康养服务需求的期望值；
λ：为该康养服务区域内人的总数的期望值；
步骤s5、将本疗程内康养服务数据和通过大数据统计服务区域内的活动的人员数据纳入到模型中，得到不需求该康养服务的人数Z1，需要该康养服务的人数Y1，进一步将贝塔函数更新为：Be(Y+Y1,Z+Z1)，因此可以得到下一疗程内该康养服务需求预测为：
即将康养服务需求由初始估计
修正为
其中，Y为本疗程以前累计统计的需要该康养服务的人数；
Z为本疗程以前累计统计的不需要该康养服务的人数；
步骤s6、最后，得到需要该康养服务的概率A的估计序列：
进一步得到每个周期该康养服务需求的精准预测。
5.一种开展康养服务的数据处理系统，包括：
第一获取模块，用于获取待服务者身份信息；
第二获取模块，用于获取待服务者的康养服务需求信息；
发送模块，用于发送所述的康养服务需求信息；
接收模块，用于接收所述的康养服务需求信息；
分析模块，用于分析所述的康养服务需求信息并得出康养服务方案；
第二发送模块，用于发送所述的康养服务方案。
6.一种开展康养服务的数据处理终端，所述的终端为计算机，所述的计算机内存储有如权利要求5所述的处理系统或权利要求1-4任一项所述的处理方法。
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