CN115376692A - 一种健康数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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CN115376692A CN202211090029.4A CN202211090029A CN115376692A CN 115376692 A CN115376692 A CN 115376692A CN 202211090029 A CN202211090029 A CN 202211090029A CN 115376692 A CN115376692 A CN 115376692A
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Abstract

本发明公开了一种健康数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质。获取用户的健康数据，并基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件；基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；在任一所述处理结果为异常结果的情况下，生成所述异常结果对应的异常告警信息，并输出。通过数据处理模型对用户的健康数据进行处理分析，及时发现健康数据中的异常数据，并生成异常告警信息，实现对用户健康数据的实时监测与处理，及时发现健康异常并进行告警。

Description

一种健康数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种健康数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着社会的发展，人们越来越关注自身与家人的健康问题，但就医难依旧是社会的一大难题，提高了线下就医的时间和金钱成本。
现有的提供在线就医的产品一般是用户在察觉健康问题后在线上问诊，存在对医生的依赖，无法及时发现健康异常和进行异常预警。
发明内容
本发明提供了一种健康数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对健康数据的及时监测和处理。
根据本发明的一方面，提供了一种健康数据的处理方法，其特征在于，包括：
获取用户的健康数据，并基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件；
基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；
在任一所述处理结果为异常结果的情况下，生成所述异常结果对应的异常告警信息，并输出。
根据本发明的另一方面，提供了一种健康数据的处理装置，其特征在于，包括：
健康数据获取模块用于获取用户的健康数据，并基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件；
健康数据处理模块用于基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；
告警模块用于在任一所述处理结果为异常结果的情况下，生成所述异常结果对应的异常告警信息，并输出。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的健康数据的处理方法。
根据本发明的另一方面，提供了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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的健康数据的处理方法。
本发明实施例的技术方案，通过数据处理模型对用户的健康数据进行处理分析，及时发现健康数据中的异常数据，并生成异常告警信息，实现对用户健康数据的实时监测与处理，及时发现健康异常并进行告警。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种健康数据的处理方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种健康数据的处理方法的流程图；
图3是根据本发明实施例三提供的一种健康数据的处理装置的结构示意图；
图4是实现本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种健康数据的处理方法的流程图，本实施例可适用于实时分析用户的健康数据情况，该方法可以由健康数据的处理装置来执行，该健康数据的处理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该健康数据的处理装置可配置于本发明实施例提供的电子设备中。需要说明的是，本发明实施例中涉及获取的诸如“健康数据”等的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。示例性的，在获取健康数据之前，可展示授权界面，在得到用户授权的情况下，可获取健康数据。
如图1所示，该方法包括：
S110、获取用户的健康数据，并基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件。
其中，健康数据是指用户身体各项指标的检测数据，具体的，健康数据包括但不限于体温值、血糖值、血压值、心率等，这里不做限定。当前健康数据文件是由当前获取的健康数据构建的健康数据文件，可选的，健康数据文件可以是对健康数据进行结构化处理得到的，具体的，健康数据文件可以是用户的健康档案，这里不做限定。本实施例中，通过健康数据采集设备获取用户的健康数据，并将获取的健康数据经处理后构建当前健康数据文件，其中，健康数据采集设备可以是诸如用户端的采集设备，例如包括但不限于具有数据上传功能的手机、电脑等；也可以是具有数据检测功能的智能手表等；也可以是医疗机构的医疗设备，例如包括但不限于血液检测仪、免疫分析仪器等，这里不做限定。
在上述实施例的基础上，可选的，所述获取用户的健康数据的方式包括如下的一项或多项：接收用户端采集并发送的各指标对应的健康数据，其中，所述用户端用于显示指标采集页面，通过所述指标采集页面接收各指标对应的健康数据，并发送；接收用户端或医疗设备发送的所述用户的检测报告，并提取所述检测报告中的健康数据；通过关联设备实时上传各项指标对应的健康数据。
本实施例中提供了多种获取用户的健康数据的方式，具体的，健康数据的获取方式可以是用户通过用户端显示的指标采集页面手动上传各指标对应的健康数据，指标采集页面接收并将各指标对应的健康数据发送至服务器端，服务器端接收并进行存储；健康数据的获取方式也可以是用户在通过医疗设备进行身体检测后得到对应的检测报告，通过用户端将该检测报告发送至服务器端，服务器端接收并提取该检测报告中的健康数据，或者由对用户进行检测的医疗设备在检测完成后直接发送检测报告至服务器端，服务器端接收并提取该检测报告中的健康数据；健康数据的获取方式还可以是通过关联设备实时的将各项指标对应的健康数据发送至服务器端，服务器端接收并进行存储；其中，关联设备是能够实时检测用户健康数据的智能设备，关联设备可以是可穿戴医疗设备，例如心电监测仪器、血压检测仪等，这里不做限定。
在上述实施例的基础上，可选的，所述基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件，包括：对获取的所述健康数据进行预处理，并基于预处理后的健康数据和文件模板生成当前健康数据文件，或者，基于预处理后的健康数据对历史健康数据文件进行更新，得到当前健康数据文件；其中，所述预处理包括数据清洗、格式转换、指标筛选。
具体的，对获取的健康数据进行数据清洗，删除冗余的健康数据；对健康数据进行格式转换，使健康数据规范化；对健康数据进行指标筛选，筛选出文件模板中各项指标对应的健康数据，来实现对获取健康数据的预处理。本实施例中，若获取的健康数据为初始健康数据，即初次获取该用户的健康数据，则基于预处理后的初始健康数据与文件模板生成当前健康数据文件；否则，以预处理后的健康数据更新历史健康数据文件中对应指标的历史健康数据，将更新后的健康数据文件作为当前健康数据文件。
S120、基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果。其中，预设的数据处理模型用于确定当前健康数据文件中各项健康数据是否存在异常，本实施例中，针对各处理类型对应的各项检测指标在现有医学模型中检测标准构建各数据处理模型，分别调用预设的各数据处理模型，基于预设的数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，判断各项健康数据是否为异常数据，根据对各项健康数据的判断结果确定对应数据处理模型的处理结果。通过预设的数据处理模型对实时上传的健康数据进行处理分析，及时发现健康数据中的异常数据，实现对健康数据的监测与处理。
在上述实施例的基础上，可选的，所述基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果，包括：遍历模型库中的各数据处理模型，并基于调用的各数据处理模型分别对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；或者，基于所述用户的人群分类，从模型库中调用所述人群分类对应的各数据处理模型，并基于调用的各数据处理模型分别对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；或者，确定指定的数据处理模型或者历史数据处理模型，基于所述指定的数据处理模型或者所述历史数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果。
本实施例中，遍历模型库中所有的数据处理模型，逐一调用各数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，判断各项健康数据是否为异常数据，根据判断结果得到数据处理模型的处理结果。通过遍历模型库中的数据处理模型，能够全面的对健康数据进行分析，对用户健康数据进行全方面的监测与处理，提高监测的全面性。
用户的个体之间存在差异，一些用户个体的健康数据差异较大，基于预设的划分标准对用户人群进行分类，针对不同的分类人群，预先构建该人群分类对应的数据处理模型，其中，预设的划分标准包括但不限于年龄、身高、体重、性别等，示例性的，将体重大于标准体重的人群划分为肥胖人群。本实施例中，将用户的人群分类与模型库中的各数据处理模型进行匹配，调用该人群分类对应的数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，判断各项健康数据是否为异常数据，根据判断结果得到数据处理模型的处理结果。通过对用户人群进行分类，针对人群分类对用户健康数据进行分析，提高数据处理模型处理结果的准确性。
其中，历史数据处理模型是指历史检测过程中处理结果为异常的数据处理模型。用户可以根据自身病历指定对应的数据处理模型，或者在用户的健康数据进行多次处理分析的情况下，确定历史数据处理模型。本实施例中，从模型库中调用用户指定数据处理模型或者历史数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，判断各项健康数据是否为异常数据，根据判断结果得到数据处理模型的处理结果。通过有针对选择数据处理模型，来检测用户的健康数据，提高了健康数据处理的效率。
在上述实施例的基础上，可选的，所述任一数据处理模型中包括一项处理类型对应的检测指标阈值；所述基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果，包括：将所述当前健康数据文件中的各项健康数据与所述数据处理模型中对应检测指标的检测指标阈值进行比对，并基于各检测指标的比对结果确定数据处理模型的处理结果，其中，在任一项检测指标异常的情况下，所述处理结果为异常。
具体的，数据处理模型中包括一项处理类型对应的检测指标阈值，可以理解为数据处理模型中包括该数据处理模型的处理类型对应的检测指标阈值，具体的，处理类型可以是疾病类型，例如处理类型为心血管疾病，则数据处理模型中包括心血管疾病的各项检测指标阈值；处理类型还可以是人群分类，具体的，基于年龄、身高、体重、性别等对用户人群进行分类，针对不同的用户人群构建数据处理模型来分析用户的健康数据。本实施例中，将当前健康数据文件中的各项检测指标的健康数据与数据处理模型中对应检测指标的检测指标阈值进行比对，在任一项检测指标的比对结果为异常的情况下，确定处理结果为异常，否则，处理结果为正常。
在上述实施例的基础上，可选的，所述任一数据处理模型为一项处理类型对应的端到端分类模型；所述基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果，包括：将所述当前健康数据文件中的各项健康数据输入至所述数据处理模型中，得到所述数据处理模型输出的对所述处理类型的处理结果。
其中，数据处理模型为处理类型对应的端到端分类模型，该端到端分类模型根据用户的各项健康数据确定用户是否患对应处理类型的疾病，具体的，端到端分类模型可以是预先训练得到的处理类型对应的神经网络模型，该处理类型对应的神经网络模型以各项健康数据为输入，输出对处理类型的处理结果。本实施例中，将当前健康数据中的各项健康数据输入至数据处理模型中，若各项健康数据中存在异常数据，则数据处理模型输出对处理类型的处理结果为用户患该处理类型的疾病，否则，数据处理模型输出对处理类型的处理结果为用户不患该处理类型的疾病。示例性的，若处理类型为心脏疾病类型，则数据处理模型为心脏疾病类型对应的端到端分类模型；将各项健康数据输入该数据处理模型中，若各项健康数据中存在异常数据，则输出用户患心脏疾病；否则，输出用户不患心脏疾病。
S130、在任一所述处理结果为异常结果的情况下，生成所述异常结果对应的异常告警信息，并输出。
本实施例中，在任一数据处理模型的处理结果为异常结果的情况下，根据异常结果生成对应的异常告警信息，将告警信息发送至审核端，提示审核人员对异常数据做进一步的审核确认，其中，异常告警信息包括异常数据以及对应数据处理模型的处理类型。
在上述实施例的基础上，可选的，所述方法还包括：将各所述处理结果或异常结果发送至审核端，并接收所述审核端发送的审核结果；在所述审核结果为确认异常的情况下，向用户端或用户关联终端发送告警信息。
其中，用户关联终端可以是与用户有亲友关系的亲友端，这里不做限定。本实施例中，服务器端在输出异常告警信息的同时将各数据处理模型的处理结果或者异常结果发送至审核端，由审核端审核人员对处理结果或者异常结果进行人工审核并生成审核结果，审核端将审核结果发送至服务器端，服务器端接收该审核结果，并在审核结果确认异常的情况下，向用户端或者用户关联终端发送告警信息；其中，告警信息包括审核人员的初步诊断与建议。
在一些实施例中，在审核人员的审核结果为确认异常的情况下，通过电话、短信、图文问诊、视频问诊等方式主动与用户沟通诊疗意见。
本实施例的技术方案，通过数据处理模型对用户的健康数据进行处理分析，及时发现健康数据中的异常数据，并生成异常告警信息，实现对用户健康数据的实时监测与处理，及时发现健康异常并进行告警。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种健康数据的处理方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上提供的一种优选实施例。
本实施例中，如图2所示，通过手动录入、读取检测报告、关联设备上传的方式获取健康数据，基于上传的健康数据生成健康数据文件，数据处理模型实时对健康数据文件中的健康数据进行处理分析，在任一数据处理模型发现异常数据的情况下，生成异常告警信息，并发送至审核端，由审核人员(医生)进行确认，在确认存在健康风险的情况下，通过电话、短信、图文问诊、视频问诊等方式主动与用户沟通诊疗意见。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种健康数据的处理装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
健康数据获取模块210用于获取用户的健康数据，并基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件；
健康数据处理模块220用于基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；
告警模块230用于在任一所述处理结果为异常结果的情况下，生成所述异常结果对应的异常告警信息，并输出。
可选的，健康数据获取模块210包括健康数据获取单元，用于接收用户端采集并发送的各指标对应的健康数据，其中，所述用户端用于显示指标采集页面，通过所述指标采集页面接收各指标对应的健康数据，并发送；和/或，接收用户端或医疗设备发送的所述用户的检测报告，并提取所述检测报告中的健康数据；和/或，通过关联设备实时上传各项指标对应的健康数据。
可选的，健康数据获取模块210还包括当前健康数据文件确定单元，用于对获取的所述健康数据进行预处理，并基于预处理后的健康数据和文件模板生成当前健康数据文件，或者，基于预处理后的健康数据对历史健康数据文件进行更新，得到当前健康数据文件；其中，所述预处理包括数据清洗、格式转换、指标筛选。
可选的，健康数据处理模块220用于遍历模型库中的各数据处理模型，并基于调用的各数据处理模型分别对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；或者，基于所述用户的人群分类，从模型库中调用所述人群分类对应的各数据处理模型，并基于调用的各数据处理模型分别对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；或者，确定指定的数据处理模型或者历史数据处理模型，基于所述指定的数据处理模型或者所述历史数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果。
可选的，所述任一数据处理模型中包括一项处理类型对应的检测指标阈值；健康数据处理模块220用于将所述当前健康数据文件中的各项健康数据与所述数据处理模型中对应检测指标的检测指标阈值进行比对，并基于各检测指标的比对结果确定数据处理模型的处理结果，其中，在任一项检测指标异常的情况下，所述处理结果为异常。
可选的，所述任一数据处理模型为一项处理类型对应的端到端分类模型；健康数据处理模块220用于将所述当前健康数据文件中的各项健康数据输入至所述数据处理模型中，得到所述数据处理模型输出的对所述处理类型的处理结果。
可选的，所述装置还包括审核模块，用于将各所述处理结果或异常结果发送至审核端，并接收所述审核端发送的审核结果；在所述审核结果为确认异常的情况下，向用户端或用户关联终端发送告警信息。
本发明实施例所提供的健康数据的处理装置可执行本发明任意实施例所提供的健康数据的处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如健康数据的处理方法。
在一些实施例中，健康数据的处理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的健康数据的处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行健康数据的处理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
实施例五
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行一种健康数据的处理方法，该方法包括：
获取用户的健康数据，并基于健康数据确定用户的当前健康数据文件；基于预设的各数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各数据处理模型的处理结果；在任一处理结果为异常结果的情况下，生成异常结果对应的异常告警信息，并输出。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种健康数据的处理方法，其特征在于，包括：
获取用户的健康数据，并基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件；
基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；
在任一所述处理结果为异常结果的情况下，生成所述异常结果对应的异常告警信息，并输出。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的健康数据，包括：
接收用户端采集并发送的各指标对应的健康数据，其中，所述用户端用于显示指标采集页面，通过所述指标采集页面接收各指标对应的健康数据，并发送；和/或，
接收用户端或医疗设备发送的所述用户的检测报告，并提取所述检测报告中的健康数据；和/或，
通过关联设备实时上传各项指标对应的健康数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件，包括：
对获取的所述健康数据进行预处理，并基于预处理后的健康数据和文件模板生成当前健康数据文件，或者，基于预处理后的健康数据对历史健康数据文件进行更新，得到当前健康数据文件；
其中，所述预处理包括数据清洗、格式转换、指标筛选。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果，包括：
遍历模型库中的各数据处理模型，并基于调用的各数据处理模型分别对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；或者，
基于所述用户的人群分类，从模型库中调用所述人群分类对应的各数据处理模型，并基于调用的各数据处理模型分别对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；或者，
确定指定的数据处理模型或者历史数据处理模型，基于所述指定的数据处理模型或者所述历史数据处理模型对当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任一数据处理模型中包括一项处理类型对应的检测指标阈值；
所述基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果，包括：
将所述当前健康数据文件中的各项健康数据与所述数据处理模型中对应检测指标的检测指标阈值进行比对，并基于各检测指标的比对结果确定数据处理模型的处理结果，其中，在任一项检测指标异常的情况下，所述处理结果为异常。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任一数据处理模型为一项处理类型对应的端到端分类模型；
所述基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果，包括：
将所述当前健康数据文件中的各项健康数据输入至所述数据处理模型中，得到所述数据处理模型输出的对所述处理类型的处理结果。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将各所述处理结果或异常结果发送至审核端，并接收所述审核端发送的审核结果；
在所述审核结果为确认异常的情况下，向用户端或用户关联终端发送告警信息。
8.一种健康数据的处理装置，其特征在于，包括：
健康数据获取模块用于获取用户的健康数据，并基于所述健康数据确定所述用户的当前健康数据文件；
健康数据处理模块用于基于预设的各数据处理模型对所述当前健康数据文件中的各项健康数据进行处理分析，得到各所述数据处理模型的处理结果；
告警模块用于在任一所述处理结果为异常结果的情况下，生成所述异常结果对应的异常告警信息，并输出。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的健康数据的处理方法。
10.一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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的健康数据的处理方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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