CN113974593A - 心脑血管疾病风险预警方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了心脑血管疾病风险预警方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据；将测量数据传输至目标云端服务器；控制目标云端服务器对测量数据进行分析，得到分析结果；基于分析结果，生成数据分析预警报告；将数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制目标移动设备显示数据分析预警报告。该实施方式通过实时采集的测量数据利用目标云端服务器进行深度分析，为用户提供真实可靠的数据分析预警报告。有助于用户了解自身的健康情况，为疾病的早发现、早治疗提供了便利，尽可能的避免用户因心脑血管疾病突发造成的危机。

Description

心脑血管疾病风险预警方法、装置、电子设备和介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及心脑血管疾病风险预警方法、装置、电子设备和介质。

背景技术

心脑血管疾病目前主要有以下特点：影响大，症状可广泛发于全身且不易治疗；并发症多，严重时甚至可能突然导致死亡；发现时大部分为晚期，得不到早期临床治疗。目前，对心脑血管疾病患者的异常状况的监测、分析和及时预警等工作尚不完善，未能做到疾病的早发现、早提示治疗。所以，对心脑血管疾病实时的监测和预警对促进人体健康来说是极为重要的。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种心脑血管疾病风险预警方法、装置、电子设备和介质，以解决现有技术中如何能准确的判断是否患有心脑血管疾病及预警问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种心脑血管疾病风险预警方法，包括：利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据；将上述测量数据传输至目标云端服务器；控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分析，得到分析结果；基于上述分析结果，生成数据分析预警报告；将上述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制上述目标移动设备显示上述数据分析预警报告。

本公开实施例的第二方面，提供了一种心脑血管疾病风险预警装置，装置包括：采集单元，被配置成利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据；传输单元，被配置成将上述测量数据传输至目标云端服务器；分析单元，被配置成控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分析，得到分析结果；数据分析预警报告生成单元，被配置成基于上述分析结果，生成数据分析预警报告；显示单元，被配置成将上述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制上述目标移动设备显示上述数据分析预警报告。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，利用蓝牙血压计采集目标用户的上肢血压和心率作为测量数据；然后，将上述测量数据传输至目标云端服务器；再然后，控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分析，得到分析结果；之后，可以基于上述分析结果，生成用于预警心脑血管疾病风险的数据分析预警报告；最后，可以将上述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制上述目标移动设备显示上述数据分析预警报告。本公开提供的方法可以通过实时采集的测量数据利用目标云端服务器进行深度分析，为用户提供真实可靠的数据分析预警报告。有助于用户了解自身的健康情况，为疾病的早发现、早治疗提供了便利，尽可能的避免用户因心脑血管疾病突发造成的危机。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的心脑血管疾病风险预警方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的心脑血管疾病风险预警方法的一些实施例的流程示意图；

图3是根据本公开的心脑血管疾病风险预警装置的一些实施例的结构示意图；

图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。

下面将结合附图详细说明根据本公开实施例的一种心脑血管疾病风险预警方法、装置、电子设备和介质。

图1是根据本公开一些实施例的心脑血管疾病风险预警方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据102。然后，计算设备101可以将上述测量数据102传输至目标云端服务器103。再然后，计算设备101可以控制上述目标云端服务器103对上述测量数据102进行分析，得到分析结果104。之后，计算设备101可以基于上述分析结果104，生成数据分析预警报告105。最后，计算设备101可以将上述数据分析预警报告105传输至具有显示功能的目标移动设备106，以及控制上述目标移动设备106显示上述数据分析预警报告106。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

图2是本公开实施例提供的心脑血管疾病风险预警方法的流程示意图。图2的心脑血管疾病风险预警方法可以由图1的计算设备101执行。如图2所示，该心脑血管疾病风险预警方法，包括以下步骤：

步骤S201，利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据。

在一些实施例中，心脑血管疾病风险预警方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为上述测量数据。这里，上述蓝牙血压计是在普通电子血压计中植入蓝牙芯片，利用蓝牙的无线传输功能实现数据的无线传输。上述蓝牙血压计正在测量的用户为上述目标用户。具体地，上述血压包括收缩压和舒张压。作为示例，收缩压可以是“139”，舒张压可以是“106”，心率可以是“96”。

步骤S202，将上述测量数据传输至目标云端服务器。

在一些实施例中，上述执行主体可以利用上述蓝牙血压计自身的无线传输功能将采集到的测量数据传输至上述目标云端服务器。上述蓝牙血压计的无线传输功能具体表现为利用跳频技术将上述测量数据分割成数据包，然后通过指定的蓝牙频道将数据包传输至上述目标云端服务器。这里，上述测量数据的传输中也采用了混淆和加固技术，其中，至少包括反破解、反逆向、防篡改，提高了测量数据在传输过程中的安全性。

步骤S203，控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分析，得到分析结果。

在一些实施例中，上述执行主体可以控制上述目标云端服务器通过如下步骤对上述测量数据进行分析，得到分析结果：

第一步，上述执行主体可以获取上述测量数据的采集部位信息。这里，采集部位信息可以是用于描述测量血压的部位信息。作为示例，采集部位信息可以是“上肢左臂”，也可以是“上肢右臂”。

第二步，上述执行主体可以基于上述采集部位信息，控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分类，得到目标心脑血管疾病名称集合。这里，分类可以是根据采集部位信息表征的采集部位作为依据进行的分类操作。具体地，上述执行主体可以控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分类，然后将上述测量数据所属类别对应的心脑血管疾病名称集合确定为上述目标心脑血管疾病名称集合。作为示例，目标心脑血管疾病名称集合可以是“心脏相关疾病(其中至少包括：冠心病，心绞痛，心肌梗死)，脑卒中(其中至少包括：脑梗塞，脑出血，脑血栓)”。

第三步，基于上述测量数据，上述执行主体可以计算上述目标心脑血管疾病名称集合中每个目标心脑血管疾病名称对应的风险指数，得到风险指数集合。作为示例，上述测量数据可以是“收缩压139，舒张压106，心率96”。上述执行主体可以通过以下公式计算得到脑卒中风险指数：

根据上述公式可以计算得到脑卒中风险指数为“117”。上述执行主体可以将收缩压与心率相乘得到心脏风险指数为“13344”，由此，可以得到风险指数集合“脑卒中风险指数117，心脏风险指数13344”。

第四步，上述执行主体可以通过无线连接方式获取上述测量数据的采集时间。

需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

第五步，上述执行主体可以对上述采集时间、上述测量数据和上述风险指数集合进行组合，得到分析结果。作为示例，上述采集时间可以是“11月7日13：00”上述测量数据可以是“收缩压139，舒张压106，心率96”，上述风险指数集合可以是“脑卒中风险指数117，心脏风险指数13344”，上述执行主体可以组合得到分析结果“11月7日13：00，收缩压139，舒张压106，心率96，脑卒中风险指数117，心脏风险指数13344”。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还包括：将上述测量数据存储至与上述蓝牙血压计相连接的目标设备的数据库。作为示例，上述执行主体可以将上述测量数据存储至与上述蓝牙血压计相连接的手机、平板电脑的数据库。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还包括：获取上述数据库存储的上述目标心脑血管疾病名称集合中每个目标心脑血管疾病名称对应的历史风险指数，得到历史风险指数集合；基于上述分析结果和上述历史风险指数集合，确定风险指数变化状态信息，得到风险指数变化状态信息集合。

作为示例，分析结果可以是“11月7日13：00，收缩压139，舒张压106，心率96，脑卒中风险指数117，心脏风险指数13344”。上述执行主体可以获取上述数据库存储的脑卒中的历史风险指数和心脏相关疾病的历史风险指数，得到历史风险指数集合“脑卒中历史风险指数：95，98，105，110；心脏历史风险指数：10966，11892，12258，12964”。上述执行主体可以通过确定分析结果中的风险指数在上述历史风险指数集合中数值变化趋势来确定风险指数的变化状态为“升高”的状态，由此，上述执行主体可以生成风险指数变化状态信息“脑卒中风险指数升高”，“心脏风险指数升高”，从而得到风险指数变化状态信息集合“脑卒中风险指数升高，心脏风险指数升高”。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过对风险指数的数值来判断风险指数变化状态。作为示例，正常平均动脉(脑卒中预警指数)70-105mmHg；正常人的心肌耗氧指数小于12000，冠心病人的心肌耗氧指数平时应小于10000。上述执行主体可以基于上述判断标准来确定。

步骤S204，基于上述分析结果，生成数据分析预警报告。

在一些实施例中，基于上述分析结果，上述执行主体可以通过如下步骤生成数据分析预警报告：

第一步，基于上述分析结果和上述风险指数变化状态信息集合，上述执行主体可以生成建议信息。可选的，上述执行主体可以基于上述分析结果和上述风险指数变化状态信息集合，对预设的建议信息数据库中检索相关度分数最高的建议信息作为上述建议信息。在这里，相关度可以是用于表征建议信息与上述分析结果之间存在相互联系的分数。相关度可以利用算法计算得到，也可以输入相关度模型得到。具体地，相关度模型可以是将训练样本中的样本分析结果、样本风险指数变化状态信息集合和样本建议信息作为输入，将上述训练样本中的样本相关度分数作为输出，训练得到的神经网络模型。上述建议信息可以是预先录入的医护人员对于分析结果的建议。作为示例，上述分析结果可以是“11月7日13：00，收缩压139，舒张压106，心率96，脑卒中风险指数117，心脏风险指数13344”，风险指数变化状态信息集合可以是“脑卒中风险指数升高，心脏风险指数升高”。上述执行主体检索得到的相关度分数最高的建议信息可以是“目前两项指数都升高，心脏透支，心肌存在无症状缺血，需要休息，并服用降心率药物和血管紧张素受体拮抗剂，情况稳定后，进行生化化验，祛除危险因素。如有不详，联系您的医生或咨询线上大夫”。

第二步，上述执行主体可以获取时间数据和健康状况信息。这里，时间数据可以是当前设备显示的时间。健康状况信息至少包括根据目标用户的年龄、心肌耗氧指数和平均动脉压指数确定的用于表征上述目标用户健康状况的评分。

可选的，上述执行主体可以通过如下步骤得到上述健康状况信息：第一步，上述执行主体可以获取上述目标用户的年龄、心肌耗氧指数和平均动脉压指数；第二步，基于预设权重，上述执行主体可以对上述年龄、上述心肌耗氧指数和上述平均动脉压指数进行加权后求均值，得到加权求均值后的均值作为健康状况评分；第三步，基于上述健康状况评分和预设健康状况评分阈值，上述执行主体可以生成上述健康状况信息。

作为示例，上述目标用户的年龄、心肌耗氧指数和平均动脉压指数分别可以是“24，20，117”。上述预设权重可以是“年龄：0.1，心肌耗氧指数：0.4；平均动脉压指数：0.5”。上述执行主体可以基于上述预设权重进行加权：24×0.1+20×0.4+117×0.5＝66.74，得到加权结果“66.74”作为健康状况评分。上述预设健康状况评分阈值可以是“60”。上述执行主体可以生成健康状况信“健康状况：66.74分，危险”。

第三步，上述执行主体可以对上述时间数据、上述健康状况信息、上述建议信息和上述历史风险指数变化状态信息集合进行组合，生成数据分析预警报告。这里，上述数据分析预警报告的格式可以是：“健康状况：+‘XX’分+‘危险’/‘安全’；报告时间：‘XX月XX日XX(时)：XX(分)：XX(秒)’；血压状况：‘XXXXXX’；医生建议：‘建议XXXXXXXXXXX’”，其中X用于表征具体数据和信息。

作为示例，上述时间数据可以是“11月7日13：00：48”、上述健康状况信息可以是“健康状况：66.74分，危险”、上述建议信息可以是“目前两项指数都升高，心脏透支，心肌存在无症状缺血，需要休息，并服用降心率药物和血管紧张素受体拮抗剂，情况稳定后，进行生化化验，祛除危险因素。如有不详，联系您的医生或咨询线上大夫”、上述历史风险指数变化状态信息集合可以是“脑卒中风险指数升高，心脏风险指数升高”。上述执行主体可以组合生成数据分析预警报告“报告时间：11月7日13：00：48；健康状况：66.74分，危险；血压状况：脑卒中风险指数升高，心脏风险指数升高；医生建议：目前两项指数都升高，心脏透支，心肌存在无症状缺血，需要休息，并服用降心率药物和血管紧张素受体拮抗剂，情况稳定后，进行生化化验，祛除危险因素。如有不详，联系您的医生或咨询线上大夫”。

步骤S205，将上述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制上述目标移动设备显示上述数据分析预警报告。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制上述目标移动设备显示上述数据分析预警报告。

在一些实施例中，对上述数据分析预警报告的传输及显示可以将报告直观的呈现给用户，有助于用户了解自身的健康情况。上述数据分析预警报告中包含了针对本次测量的分析结果的建议信息，有助于用户自行调养，促进身体健康，侧面提高了用户体验。

本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，利用蓝牙血压计采集目标用户的上肢血压和心率作为测量数据；然后，将上述测量数据传输至目标云端服务器；再然后，控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分析，得到分析结果；之后，可以基于上述分析结果，生成用于预警心脑血管疾病风险的数据分析预警报告；最后，可以将上述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制上述目标移动设备显示上述数据分析预警报告。本公开提供的方法可以通过实时采集的测量数据利用目标云端服务器进行深度分析，为用户提供真实可靠的数据分析预警报告。有助于用户了解自身的健康情况，为疾病的早发现、早治疗提供了便利，尽可能的避免用户因心脑血管疾病突发造成的危机。另外，生成的数据分析预警报告中包含了根据目标用户的心脑血管疾病的历史风险指数来确定的风险指数变化状态信息，可以根据风险指数的变化趋势掌握目标用户的健康情况走向。其次，可以通过目标用户的健康情况走向侧面反映分析结果是否有异常(如数据变化异常导致分析结果的不准确)。从而，提高了测量数据的分析及预警的准确性。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图3是本公开实施例提供的心脑血管疾病风险预警装置的示意图。如图3所示，该心脑血管疾病风险预警装置包括：采集单元301，被配置成利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据；传输单元302，被配置成将上述测量数据传输至目标云端服务器；分析单元303，被配置成控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分析，得到分析结果；数据分析预警报告生成单元304，被配置成基于上述分析结果，生成数据分析预警报告；显示单元305，被配置成将上述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制上述目标移动设备显示上述数据分析预警报告。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，心脑血管疾病风险预警装置的分析单元303被进一步配置成：获取上述测量数据的采集部位信息；基于上述采集部位信息，控制上述目标云端服务器对上述测量数据进行分类，得到目标心脑血管疾病名称集合；基于上述测量数据和上述目标心脑血管疾病名称集合，生成上述分析结果。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述基于上述测量数据和上述目标心脑血管疾病名称集合，生成上述分析结果，包括：基于上述测量数据，计算上述目标心脑血管疾病名称集合中每个目标心脑血管疾病名称对应的风险指数，得到风险指数集合；获取上述测量数据的采集时间；对上述采集时间、上述测量数据和上述风险指数集合进行组合，得到上述分析结果。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，心脑血管疾病风险预警装置被进一步配置成：将上述测量数据存储至与上述蓝牙血压计相连接的目标设备的数据库。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，心脑血管疾病风险预警装置被进一步配置成：获取上述数据库存储的上述目标心脑血管疾病名称集合中每个目标心脑血管疾病名称对应的历史风险指数，得到历史风险指数集合；基于上述分析结果和上述历史风险指数集合，确定风险指数变化状态信息，得到风险指数变化状态信息集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，心脑血管疾病风险预警装置的数据分析预警报告生成单元304被进一步配置成：基于上述分析结果和上述风险指数变化状态信息集合，生成建议信息；获取时间数据和健康状况信息；对上述时间数据、上述健康状况信息、上述建议信息和上述历史风险指数变化状态信息集合进行组合，生成数据分析预警报告。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述健康状况信息是根据以下步骤得到的：获取上述目标用户的年龄、心肌耗氧指数和平均动脉压指数；基于预设权重，对上述年龄、上述心肌耗氧指数和上述平均动脉压指数进行加权，得到加权结果作为健康状况评分；基于上述健康状况评分和预设健康状况评分阈值，生成上述健康状况信息。

可以理解的是，该装置300中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。

图4是本公开实施例提供的计算机设备4的示意图。如图4所示，该实施例的计算机设备4包括：处理器401、存储器402以及存储在该存储器402中并且可以在处理器401上运行的计算机程序403。处理器401执行计算机程序403时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器401执行计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

示例性地，计算机程序403可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或多个模块/单元被存储在存储器402中，并由处理器401执行，以完成本公开。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序403在计算机设备4中的执行过程。

计算机设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算机设备。计算机设备4可以包括但不仅限于处理器401和存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是计算机设备4的示例，并不构成对计算机设备4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，例如，计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

处理器401可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，也可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器402可以是计算机设备4的内部存储单元，例如，计算机设备4的硬盘或内存。存储器402也可以是计算机设备4的外部存储设备，例如，计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器402还可以既包括计算机设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器402用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其它程序和数据。存储器402还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。

在本公开所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/计算机设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/计算机设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本公开实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种心脑血管疾病风险预警方法，其特征在于，包括：

利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据；

将所述测量数据传输至目标云端服务器；

控制所述目标云端服务器对所述测量数据进行分析，得到分析结果；

基于所述分析结果，生成数据分析预警报告；

将所述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制所述目标移动设备显示所述数据分析预警报告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述目标云端服务器对所述测量数据进行分析，得到分析结果，包括：

获取所述测量数据的采集部位信息；

基于所述采集部位信息，控制所述目标云端服务器对所述测量数据进行分类，得到目标心脑血管疾病名称集合；

基于所述测量数据和所述目标心脑血管疾病名称集合，生成所述分析结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述测量数据和所述目标心脑血管疾病名称集合，生成所述分析结果，包括：

基于所述测量数据，计算所述目标心脑血管疾病名称集合中每个目标心脑血管疾病名称对应的风险指数，得到风险指数集合；

获取所述测量数据的采集时间；

对所述采集时间、所述测量数据和所述风险指数集合进行组合，得到所述分析结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述控制所述目标云端服务器对所述测量数据进行分析，得到分析结果之后，所述方法还包括：

将所述测量数据存储至与所述蓝牙血压计相连接的目标设备的数据库。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述数据库存储的所述目标心脑血管疾病名称集合中每个目标心脑血管疾病名称对应的历史风险指数，得到历史风险指数集合；

基于所述分析结果和所述历史风险指数集合，确定风险指数变化状态信息，得到风险指数变化状态信息集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述分析结果，生成数据分析预警报告，包括：

基于所述分析结果和所述风险指数变化状态信息集合，生成建议信息；

获取时间数据和健康状况信息；

对所述时间数据、所述健康状况信息、所述建议信息和所述历史风险指数变化状态信息集合进行组合，生成数据分析预警报告。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述健康状况信息是根据以下步骤得到的：

获取所述目标用户的年龄、心肌耗氧指数和平均动脉压指数；

基于预设权重，对所述年龄、所述心肌耗氧指数和所述平均动脉压指数进行加权，得到加权结果作为健康状况评分；

基于所述健康状况评分和预设健康状况评分阈值，生成所述健康状况信息。

8.一种心脑血管疾病风险预警装置，其特征在于，包括：

采集单元，被配置成利用蓝牙血压计，采集目标用户的血压和心率作为测量数据；

传输单元，被配置成将所述测量数据传输至目标云端服务器；

分析单元，被配置成控制所述目标云端服务器对所述测量数据进行分析，得到分析结果；

数据分析预警报告生成单元，被配置成基于所述分析结果，生成数据分析预警报告；

显示单元，被配置成将所述数据分析预警报告传输至具有显示功能的目标移动设备，以及控制所述目标移动设备显示所述数据分析预警报告。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并且可以在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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