WO2020080969A1 - Способ и система оптимизации качества жизни пользователя - Google Patents

Способ и система оптимизации качества жизни пользователя Download PDF

Info

Publication number
WO2020080969A1
WO2020080969A1 PCT/RU2019/000153 RU2019000153W WO2020080969A1 WO 2020080969 A1 WO2020080969 A1 WO 2020080969A1 RU 2019000153 W RU2019000153 W RU 2019000153W WO 2020080969 A1 WO2020080969 A1 WO 2020080969A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
user
data
life
quality
social
Prior art date
Application number
PCT/RU2019/000153
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Петр Павлович КУЗНЕЦОВ
Original Assignee
Петр Павлович КУЗНЕЦОВ
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 Петр Павлович КУЗНЕЦОВ filed Critical Петр Павлович КУЗНЕЦОВ
Publication of WO2020080969A1 publication Critical patent/WO2020080969A1/ru

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B10/00—Other methods or instruments for diagnosis, e.g. instruments for taking a cell sample, for biopsy, for vaccination diagnosis; Sex determination; Ovulation-period determination; Throat striking implements

Definitions

  • the group of inventions relates to medicine, namely to biomedical and IT technologies of the health industry, and can be used to form an active longevity of an individual.
  • B2C services to individuals, for example, when planning a family or a child
  • B2B services to personnel management services of corporations or insurance companies
  • B2B2C services to medical organizations of all levels, personal doctors and patients online and offline
  • the medical-digital system prompts the patient and the attending physician with actions to improve health, work and rest, builds schedules and strategies for physical, mental, professional, social development, monitors health indicators (employee or insured), including, taking into account the condition of loved ones, children.
  • the known solution presented in the patent US20160294959 aimed at creating a system and method for designing a "lifestyle service”.
  • the solution involves collecting BigData about life, analyzes the user's personal actions based on the data collected, and evaluates his possible behavior based on an analysis of personal actions to predict further behavior in the recommended direction. Compliance with recommendations can improve quality. life and help manage user activities.
  • This invention relates to a lifestyle management method and is directed to tracking and adjusting user behavior. However, this decision does not take into account the user's current vital signs, which affects the effectiveness of the measures taken.
  • the technical problem to be solved is to increase the level of human potential of the user using the motivation to achieve better results and improve the quality of his life, in conditions of accelerating the receipt and processing of information.
  • the technical result of the invention is to effectively improve the quality of life, due to the use of an individual approach to assessing the state of the user, based on regular monitoring of his condition, various aspects of life, as well as the correctness of the requirements.
  • the invention in terms of the "system", additionally allows you to increase system performance when solving the problem, as well as to increase the volume and variability of the processed data in comparison with well-known analogues (that is, it allows you to process data to obtain a result (product) for less amount of time).
  • data processing in accordance with the claimed method requires less computer time and resources to obtain a result, including RAM.
  • the change in the physical state of the processing units associated with the addition of new functionality provides the ability to run the system fewer times to obtain a result, therefore, saving the energy consumed by this system.
  • the use of separate independent blocks of the system (through the use of a functional that provides sampling from a huge array of external databases and processing according to a specific algorithm using target indicators) also reduces the likelihood of an error affecting the obtaining of a more accurate and reliable result.
  • the developed technology ensures the continuous receipt of objective and reliable information about the individual, which allows issuing personal recommendations and formulating, and subsequently adjusting, an individual plan for biomedical and social events in the process of life. This helps, among other things, in planning tasks of a social nature (creating a family, having children, training and retraining, professional activities, organizing a business and timely exit from it, planning holidays, surgical interventions, etc.).
  • processing the received data about the user including the calculation of social factors and medical factors based on the received data;
  • processing of data about classes which includes the formation of a list of classes and the definition of contraindications for each class from the specified list of classes;
  • analysis of the processed data includes the use of a predictive model, where forecasting is carried out using a random forest algorithm, and the data analysis includes:
  • analysis of the current state of the user including: 10.1. obtaining data on the current state of the user, and data on the current state of the user include photoplethysmography data, data on the user's physical activity and data on the electrical conductivity of the user's skin;
  • the analysis of the current state of the user is performed with a second frequency more frequent than the first frequency.
  • the user can additionally receive the generated individual recommendations for improving the quality of life.
  • the generation of recommendations includes the preparation of a personal plan of biomedical and social events.
  • Obtaining user data includes obtaining user personal data, education data, professional experience data, genetic risk data, user lifestyle and user health data.
  • Social factors include the education factor, psychological factor, and occupational factor.
  • User’s personal data includes one or more of the group consisting of: username, date of birth, gender, phone, email address, addresses of pages on social networks, address of place of residence.
  • Education data includes the level of education, the names of educational institutions, the availability of professional certificates, the start and end dates of training, the results of intelligence tests.
  • Data on professional experience include job titles, income levels, number of subordinates, start and end dates in these positions.
  • Genetic risk data includes user relatives and / or user genetic test data. Information about the user's relatives includes data on the state of health of said relatives and psychological data on relatives. Lifestyle data includes data on sports and bad habits of the user. The psychological factor is calculated on the basis of data including pages on social networks and the user's address of residence.
  • Medical factors include the minimum age of survival, the rate of decline in health potential, the dynamics of changes in the rate of decline in health potential, and the risks of predisposition to diseases.
  • the minimum age of survival is calculated on the basis of data on the survival time of the organ, the average life expectancy of a person, and biological age.
  • the rate of decline in health potential is calculated based on data on the user's age, data on genetic risks and data on the user's health status.
  • the dynamics of changes in the rate of decline in health potential is calculated on the basis of data on the user's health status in different periods of life.
  • Disease predisposition risks are calculated based on the user's genetic risk data.
  • Analysis of the processed data includes a comparison of the processed data over time and the establishment of a relationship between social and medical factors.
  • the analysis of the processed data further includes comparing user metrics with benchmark metrics.
  • Another object of our development was a system to improve the quality of life of the user, including:
  • a data acquisition module configured to enter user data and obtain activity data that enhance a person’s quality of life
  • a data processing module for calculating social and medical factors based on the received data, configured to receive data from external systems, generate a list of classes and determine contraindications for each class from the specified list of classes;
  • a measuring module configured to register the motor activity of the user, blood flow using photoplethysmography and conductivity of the skin of the user;
  • a data analysis module made with the possibility of comparing social and medical factors, generating a forecast of the user's quality of life, forming a list of recommended ones to improve the quality of life of the user of classes and the calculation of the parameters of the current state of the user, and the analysis includes:
  • the specified parameters of the current state of the user are introduced into the used prognostic model to correct the forecast of quality of life;
  • an output module configured to provide the user with a generated forecast of the quality of life, a list of classes recommended for improving the quality of life of the user and notifying the user of the need to change behavior.
  • external systems are Internet pages, professional databases, medical expert systems, databases of cities, enterprises, educational institutions, and statistical databases.
  • a person skilled in the art can implement software on the basis of appropriate general purpose or special purpose computer hardware, as a result of which a computer system and / or computer components can be formed according to embodiments of the present invention; a computer system and / or computer components may be formed to implement the proposed method within the framework of the embodiments of the present invention and / or a carrier of computer-readable information, including software, by which aspects of the embodiments of the proposed method can be implemented, can be formed.
  • the claimed system can be implemented using a hardware-software complex or a computer system including at least a processor capable of executing instructions from corresponding blocks.
  • a computer-implemented system can be used a personal computer, for example, with the Windows operating system, containing a central processor, random access memory, hard disk drive (or memory block, or data storage, or database), keyboard, monitor, communication devices for working with Internet resources (network card and / or modem), as well as an output device (data output / processed data display unit, for example, a monitor, or a monitor together with a printer) .
  • the processor is an electronic unit, or an integrated circuit (microprocessor) that executes machine instructions (program code) - the main part of the hardware. Depending on the machine instructions entered into the processor, the corresponding task is solved.
  • Another object of our development is a machine-readable storage medium containing machine-readable instructions executed by one or more processors, which, when executed, implement a method for improving the quality of life of a user by the method described above.
  • Hints are formed, for example, taking into account personal psychographics based on questionnaires and / or data from web sources, taking into account analogies of behavioral psychotypes in the past and in family history, as a result of data exchange using blockchain technologies when forming individual recommendations.
  • the medical-digital system collects data on the basis of the voluntary consent of the client in accordance with the legislation of the country from available sources: social networks, medical organizations, corporate mail, mHealth, Wearable and others.
  • API application programming interface
  • heterogeneous information is converted into the form necessary for the calculation and, based on the algorithms laid down in it, It is presented in an understandable form for consumers (patients and doctors) (summary information on the general state of the user's health) and builds a strategy to improve indicators and achieve target results.
  • User’s personal data is, including:
  • This information will help to analyze the social and economic situation in the place of permanent residence, the level of the education system, and the environmental situation. Indexing of this factor is carried out according to already collected information on settlements.
  • scoring produced for example, as follows: primary school education - 1 point; school (basic) - 2 points; school average - 3 points; secondary vocational - 4 points; higher - 5 points; academic degree - 6 points.
  • a baby or a child who is in pre-school education he is assigned 0 points, adjusted for his age. If the user was enrolled in the school earlier or later than the set time (for example, at 6 years old or at 8 years old instead of 7), the user indicates this in the survey. Having received such information, the system “shifts” to a smaller or greater side the temporary school allocated to secondary education. With all the stages of training, a person will be able to get a maximum score of 15.
  • This indicator takes into account, inter alia: the results of monitoring the assessment of the quality of education at the PISA school, the assessment of the effectiveness of education in different countries TIMSS, and the independent system for assessing the quality of education PIRLS.
  • the indicator takes into account, for example, the following:
  • the developed system will assign the corresponding score to the position according to the following formula:
  • k * is the time coefficient obtained from table 3, depending on the time the user occupies the i-th position.
  • the developed system establishes relationships between users who call each other close relatives (first-line relatives) and take into account the information they entered about themselves when assessing the health indicators of their first-line relatives (hereditary factors that could be transmitted to the individual and thereby correct his medical factors, some of the psychological factors).
  • the received data is analyzed.
  • the analysis may consist, for example, in the processing below.
  • the module for assessing the intellectual level and achievements in the field of education and science is an information-analytical system that assesses, monitors and interprets the level of user development, formed from the following components:
  • Database user personal data, table of coefficients of education levels, table of correction factors for the form of education, table of weights for scientific creativity, table of coefficients of professional certification).
  • Tables are formed based on the goal of creating a matrix of educational levels, where each level is assigned a coefficient. b) A table of correction factors for the form of education, containing weights corresponding to the form of education. Their formation is based on statistical data on the effectiveness of forms of education. c) A table of scales for scientific creativity is formed in order to determine the contribution of the user's scientific works to his intellectual development.
  • V n the average score for the completed stage
  • V t is the score obtained for the subject at the end of the stage
  • p is the number of items.
  • T is the average score obtained for the stage of education
  • V is the average score at the end of the / stage.
  • the rating coefficients are downloaded by the system independently from well-known sources according to the BigData principle and substituted into existing formulas. 3.
  • Algorithm for assessing higher education an algorithm and program code that perform the following actions:
  • Ti is the grade obtained during the education phase
  • p is the number of training periods
  • V n - the average score at the end of the stage, equal to the sum of points obtained in all academic disciplines, divided by the number of disciplines (information is taken from the graduation certificate / diploma).
  • a j the sum of points received for participating in conferences, contests, etc. t - the number of Olympiads, conferences, etc., in which I participated
  • h is the Hirsch index
  • K is the number of published articles.
  • Algorithm for assessing professional development an algorithm and program code that assesses the user's passing of professional certifications (such as IELTS, MBA, TOEFL, PMI, etc.). The calculation is carried out according to the following formula: Where:
  • assessment of the user's IQ level or other similar indicators is carried out by conducting testing using a test, for example, the Hans Eisenck test; assessment of the user's intellectual level and achievements in the image of education and science according to the following formula: Where:
  • IQ ⁇ t is the level of the user's intellectual level and achievements in the image of education and science at a given time t;
  • T (t) - temperament for a given unit of time calculated by the Eysenck test
  • r (t) law-abiding for a given unit of time (an integral parameter equal to the sum of points received by the user for the presence of administrative offenses, court decisions, fines, etc. multiplied by minus 1. Moreover, for each violation (court decision, penalty ) 1 point is assigned.
  • the level of social situation defined as the size of the budget expenditures of the settlement per one resident of the settlement.
  • the system assesses the professional path of the user, taking into account the education acquired by him and the region of professional activity.
  • the block is an information and communication technology consisting of the following parts:
  • Database personal data of the user, a table of job ratios, tables of job coefficients.
  • Tables are formed based on the purpose of creating a matrix of posts, where each post is assigned a coefficient.
  • 1st stage the formation of information about the level of salaries of posts held by the user in the estimated periods.
  • Information is collected through the integration of hardware and software systems of recruiting agencies through a gateway.
  • 2nd stage the formation of a table of correction factors depending on the correspondence of the user's salary in the studied position to the level formed at the request of recruiting agencies.
  • n is the number of professional periods.
  • the calculated value of the professional level j - is calculated for each i-ro level according to the following formula:
  • Health potential assessment module To assess the potential for health, the user's body is taken for a single system of interconnected organs and morphofunctional systems, subject to the process of wear and tear until the final failure. The duration of the operation of this system is influenced by both external factors of influence (ecology, psychoemotional environment, external environment, living conditions, etc.) and internal factors (lifestyle, harmfulness of the profession, the presence of bad habits, hereditary diseases).
  • external factors of influence ecology, psychoemotional environment, external environment, living conditions, etc.
  • internal factors lifestyle, harmfulness of the profession, the presence of bad habits, hereditary diseases.
  • the calculation of the health potential is carried out in several stages.
  • n is equal to the maximum value of the number of data entered into the system (organs on which interventions were carried out or absent, chronic diseases in themselves and in relatives of the first line).
  • the table of losses is compiled on the basis of the influence of the factor on the vital activity of the body, in which the factor is assigned a value of 100 if the presence of this factor does not allow the vital activity of the body, and 0, if the presence of this factor does not have any significant effect on the body.
  • the absence of a head will not allow the body to live, the absence of a toe will not affect the vital activity of the body.
  • Second phase Determination of the estimated potential of the body.
  • the average life expectancy is taken for the category of residents to which the user belongs by the main characteristics: (gender, age, nationality, country of residence). The resulting value is compared with the average life expectancy of the user's next of kin (1st line relatives). The estimated value of the user's life expectancy, subject to all medical measures and the right lifestyle, will be calculated using the following formula:
  • G pac is the estimated value of the user's lifespan
  • G p the average value of the life expectancy of the user's relatives
  • the third stage Determination of the biological age of the user.
  • Determination of the biological age of the user can be carried out by various methods, for example, described in the patents for the invention of the Russian Federation:
  • the average value of the biological age of the user is taken, which is calculated by the formula:
  • the fourth stage Determination of estimated survival time.
  • the method consists in determining the age of the user's survival and is calculated as:
  • the fifth stage Calculation of actual health potential.
  • the user's actual health potential is calculated as the remainder of the initial potential and system wear. Moreover, over the years of operation, the maximum value of biological age, determined on the basis of the above methods, is taken.
  • the method consists in comparing the user's aging rate with the value of his average aging rate, obtained by the following formula: where:
  • VS r with n p - is the average aging rate of the user
  • VS i is the user's aging rate calculated in the i-th period according to a known method, for example, described in N ° 2387374 "Method for determining the biological age of a person and the aging rate".
  • the method consists in using data obtained from the results of genetic analyzes to determine the organs and systems of the user at risk.
  • the system prompts the user to answer the questionnaire on the diseases of the next of kin known to him, and also searches for information about the diseases of the next of kin in his database, available for the information system in medical institutions, social networks.
  • the information collected allows us to divide the user's organs and systems into risk zones according to their predisposition to certain diseases due to the genetic characteristics of the body: high risk (established by the result of genetic studies and / or found in all the relatives studied); medium risk (established by the result of genetic studies and / or occurs in at least 2/3 of the examined relatives); minimal risk (established by the result of genetic studies and / or occurs in 1/3 of the examined relatives).
  • a physical activity coefficient of at least 1.75 In accordance with the classification and recommendations of the levels of physical activity of a person (Human needs for energy, Report on a joint consultation of experts FAO / WHO / UNU, Rome, Italy, October 17-24, 2001), to ensure the health of the cardiovascular system, a physical activity coefficient of at least 1.75.
  • the primary activity coefficient is calculated according to the following formula:
  • t is the time spent by the user on the i-th type of activity, according to the survey table; k t - activity coefficient for the ⁇ -th type of activity, according to the survey table;
  • the monitored activities should coincide with the activities included in the questionnaire. If it is impossible to take an indicator of the type of activity during the monitoring process, the system requests data on the time of activity for it from the user.
  • the method of assessing the material condition of the user consists of several stages containing a predictive approach.
  • 1st stage Assessment of the starting value of the user's material condition. Based on a survey of the user's property status (financial component: salary, additional income, deposits, savings, liabilities; property component: real estate, movable property; investment component: shares and bonds, shares and shares in enterprises, precious metals, other assets ) Additionally, the current needs of the user in resources are assessed (payment of utilities, family maintenance, payment of treatment, travel, study, etc.) 2nd stage. Determination of the expected level of material condition of the user. Based on the results of a survey on the level of material condition, to which the user is striving, divided into three components (financial, property, investment).
  • the user's reputation is assessed by checking for the presence of negative user information on the websites of the bailiff services, information in the credit bureau (uploaded by the user), court databases, databases of unpaid fines for administrative offenses, debts for utilities, etc.
  • N min the minimum amount of necessary income for the normal existence of the user
  • F mjJJ the minimum cost of food for the user and family members who are dependent (including animals);
  • Vmin ⁇ transportation costs of the user consisting of the minimum amount of funds that the user spends on a monthly basis travel in transport (including the purchase of gasoline) for yourself and family members who are dependent.
  • Information received by the system on the basis of data from SMS alerts about debiting (crediting) of funds to a user's bank card, as well as on a daily survey of a user about topping up an account, expenses incurred (when, for what, in what amount, from which account) allows the system classify the costs incurred by expense items, compare them with the plan of necessary costs. If the allowable costs are exceeded, the system notifies the user of the risk of default.
  • the system takes into account the balance of funds in the user's account, compares it with the plan of necessary costs and, in case of excess of the balance over expenses, offers the user possible options for placing temporarily free funds.
  • the calculation of the proper nutrition scheme is made taking into account the individual characteristics of the user, his financial condition, location of the user and time of year.
  • the calculation consists of several stages.
  • 1st stage Determination of the current diet and nutritional order of the user. It is made on the basis of questionnaires, including data on the time and frequency of food intake, the composition of the user's diet, the presence of allergic reactions (contraindications) to food products, and taste preferences of the user.
  • 2nd stage Assessment of the user's condition on the basis of medical and personal data entered by the user into the system (correspondence to the growth of weight and age indicators, the state of organs and morphofunctional systems, their compliance with the gender and age characteristics of the user). Highlighting risk and critical zones.
  • the significance of the factors considered was evaluated, and therefore, groups 1 and 2 differed in the list of factors. So, the first group included 20 users who took into account factors: political, economic and medical. The second group included 20 users who evaluated the impact on the quality of life - medical and social factors.
  • group 1 the same users who participated in stage 1 of the study
  • group 2 the same users who participated in stage 1 of the study
  • group 3 the same users who participated in stage 1 of the study

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к медицине, а именно к биомедицинским и ГГ -технологиям индустрии здоровья. Система содержит машиночитаемый носитель данных с машиночитаемыми инструкциями, которые реализуют выполнение способа, включающего: получение персональных данных о пользователе; получение данных о занятиях, повышающих качество жизни человека; обработку полученных данных о пользователе, включающую в себя вычисление социальных факторов и медицинских факторов на основе полученных данных; обработку данных о занятиях, включающую в себя формирование списка занятий и определение противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий; анализ обработанных данных. Причем анализ включает в себя использование прогностической модели с помощью алгоритма случайного леса. Анализ данных включает в себя выявление корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами, путем их сопоставления на временной шкале. Определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор. Определение списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня. Генерирование прогноза качества жизни пользователя. Вывод прогноза качества жизни пользователю. Формирование списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вывод их пользователю. Выполнение анализа текущего состояния пользователя, включающее в себя получение данных о текущем состоянии пользователя, включающих в себя данные фотоплетизмографии, данные о двигательной активности пользователя и данные об электрической проводимости кожи пользователя. Анализ данных о текущем состоянии пользователя. Причем указанные параметры вводятся в используемую прогностическую модель. Производится коррекция прогноза качества жизни, причем если прогноз качества жизни пользователя ухудшается, то пользователь получает оповещение о необходимости изменения поведения. Анализ текущего состояния пользователя выполняется со второй периодичностью, более частой, чем первая периодичность. Изобретения обеспечивают эффективное повышение качества жизни, обусловленное использованием индивидуального подхода к оценке состояния пользователя, основанного на регулярном мониторинге его состояния, различных аспектов жизни, а также правильности выполняемых предписаний.

Description

СПОСОБ И СИСТЕМА ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ
ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
Область техники
Группа изобретений относится к медицине, а именно к биомедицинским и IT- технологиям индустрии здоровья, и может быть использована для формирования активного долголетия индивида.
Настоящая разработка предназначена для добровольного применения пациентом и личным врачом навигационного инструмента в повседневной жизни, для организации мероприятий на основе принципов 4Р-медицины, для управления образовательным процессом и персоналом (HR), для рейтингования участников групп с учётом показателей здоровья, для навигации застрахованных в рамках различных видов личного страхования и т.п. Сегменты рынка индустрии здоровья: В2С (услуги физическим лицам, например, при планировании семьи или ребёнка), В2В (услуги службам управления персоналом корпораций или страховым компаниям), В2В2С (услуги медицинским организациям всех уровней, личным врачам и пациентам онлайн и офлайн). Путём обработки искусственным интеллектом web-данных о здоровье индивида врачебно-цифровая система подсказывает пациенту и лечащему врачу действия в отношении укрепления здоровья, режима труда и отдыха, строит графики и стратегию физического, ментального, профессионального, социального развития, осуществляет мониторинг показателей здоровья (сотрудника или застрахованного), в том числе, с учётом состояния близких, детей.
Нарастающие технологические волны изменили способ доставки биомедицинской информации пациенту и медицинскому персоналу. С появлением нового поколения компьютеров резко трансформировались: привычная и принятая большинством граждан иерархическая модель системы общественного здравоохранения; модель управления медицинской помощью на уровне медицинской организации любой формы собственности и подчинённости; организация и доставка информационных и медицинских услуг пациентам и персоналу; форма оказания медицинской помощи и мониторинга показателей здоровья (в значительной степени переходя к дистанционному взаимодействию с системой общественного здравоохранения); поддержка принятия медицинских и организационных решений, индустрии здоровья и образования. Применение ресурсов, предназначенных для охраны здоровья, трансформируется от фокуса на системах к фокусу на потребителе услуг (Кузнецов П.П. Биоинформатика и индустрия здоровья - пути трансформации в экономику знаний. Медицинские информационные системы. 2016, N°4, с. 37-47). Население прогрессивно стареет, вовлекая огромные ресурсы в процесс оплаты сервиса и биомедицинских услуг лицам преклонного возраста. Если ранее пациент обращался в поликлинику, больницу по потребности, то существующие информационные системы (в том числе благодаря дистанционной и мобильной медицине) могут видеть проблемы персоны и активно предлагать варианты их решений.
Уровень техники
Известен метод, представленный в патенте WO2016197452 А1, направленный на сбор данных о пациенте через интеллектуальный терминал на серверы и дальнейшую обработку, для выдачи пользователю данных с целью управления здоровьем, анализа. Интеллектуальный терминал без участия врача собирает исходную важную информацию о здоровье пользователя, которую он сам ввёл, а также собирает жалобы пользователя и отправляет на сервер. Основываясь на медицинских данных, на сервере комплектуются программы для управления персональным здоровьем. Онлайн-сервис может сочетать в себе программу питания, тренировок, принятия лекарств. Возможно психологическое консультирование, анализ заболеваний, разработка образовательного пути, мониторинг показателей здоровья, руководство по образу жизни и т.д. Однако, данная система основана только на введенной изначально информации и жалобах пользователя. Это не позволяет придать индивидуальный характер процессу составления плана биомедицинских мероприятий, направленного на укрепление здоровья, и выступать личному врачу в качестве организатора мониторинга показателей здоровья по всем органам и системам путём применения инструментов mHealth (мобильной медицины), 1оТ (интернета вещей) и IoMT (интернета медицинского оборудования).
Известно решение, представленное в патенте US20160294959, направленное на создание системы и способа проектирования «службы образа жизни». Решение предполагает сбор BigData о жизни, анализирует личные действия пользователя, исходя из собранных данных, и оценивает его возможное поведение на основе анализа личных действий для прогнозирования дальнейшего поведения в рекомендуемом направлении. Исполнение рекомендаций может улучшить качество жизни и оказать помощь в управлении деятельностью пользователя. Данное изобретение относится к способу управления образом жизни и направлено на отслеживание и корректирование поведения пользователя. Однако данное решение не учитывает текущие жизненные показатели пользователя, что сказывается на эффективности проводимый мероприятий.
Раскрытие изобретения
Решаемой технической проблемой является повышение уровня человеческого потенциала пользователя с использованием мотивации достижения лучших результатов и улучшения качества его жизни, в условиях ускорения получения и обработки информации.
Технический результат изобретения заключается в эффективном повышении качества жизни, обусловленном использованием индивидуального подхода к оценке состояния пользователя, основанном на регулярном мониторинге его состояния, различных аспектов жизни, а также правильности выполняемых предписаний.
Кроме того, изобретение в части «системы», дополнительно позволяет увеличить производительность системы при решении поставленной задачи, а также увеличить объем и вариативность обрабатываемых данных по сравнению с известными аналогами (т.е. позволяет производить обработку данных с получением результата (продукта) за меньшее количество времени). Кроме того, обработка данных в соответствии с заявляемым способом требует меньшего количества машинного времени и ресурсов для получения результата, в том числе оперативной памяти. Также изменение физического состояния блоков обработки, связанное с добавлением нового функционала, обеспечивает возможность меньшее количество раз запускать систему для получения результата, следовательно, экономить энергию, потребляемую данной системой. Использование отдельных независимых блоков системы (за счет использования функционала, обеспечивающего выборку из огромного массива внешних баз данных и обработку по определенному алгоритму с использованием целевых показателей) снижает и вероятность ошибки, влияющей на получение более точного и достоверного результата.
Разработанная технология (и «система» и «способ») обеспечивает постоянное получение объективной и достоверной информации об индивиде, что позволяет выдавать персональные рекомендации и формировать, а в последствии и корректировать, индивидуальный план биомедицинских и социальных мероприятий в процессе жизненного пути. Это помогает в том числе в планировании задач социального характера (создание семьи, рождение детей, обучение и переподготовка, профессиональная деятельность, организация бизнеса и своевременный выход из него, планирование отпуска, оперативных вмешательств и т.д.).
Для достижения указанных результатов, нами разработан способ улучшения качества жизни пользователя, включающий в себя:
1. получение персональных данных о пользователе;
2. получение данных о занятиях, повышающих качество жизни человека;
3. обработку полученных данных о пользователе, включающую в себя вычисление социальных факторов и медицинских факторов на основе полученных данных;
4. обработку данных о занятиях, включающую в себя формирование списка занятий и определение противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;
5. анализ обработанных данных, причем анализ включает в себя использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса, причем анализ данных включает в себя:
5.1. выявление корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами, путем их сопоставления на временной шкале,
5.2. определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,
5.3. определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;
6. генерирование прогноза качества жизни пользователя на основе анализа обработанных данных;
7. вывод прогноза качества жизни пользователю;
8. формирование списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вывод их пользователю;
9. выполнение вышеуказанных: получения данных, обработки полученных данных, анализа обработанных данных, генерирования прогноза качества жизни и вывода прогноза качества жизни пользователю с заданной первой периодичностью ;
10. выполнение анализа текущего состояния пользователя, включающее в себя: 10.1. получение данных о текущем состоянии пользователя, причем данные о текущем состоянии пользователя включают в себя данные фотоплетизмографии, данные о двигательной активности пользователя и данные об электрической проводимости кожи пользователя;
10.2. анализ данных о текущем состоянии пользователя, включающий в себя вычисление параметров текущего состояния пользователя, причем указанные параметры вводятся в используемую прогностическую модель, и производится коррекция прогноза качества жизни, причем если прогноз качества жизни пользователя ухудшается, то пользователь получает оповещение о необходимости изменения поведения;
10.3. причем анализ текущего состояния пользователя выполняется со второй периодичностью, более частой, чем первая периодичность.
В частном случае реализации описанного выше способа, пользователь может дополнительно получить сгенерированные индивидуальные рекомендации для улучшения качества жизни. При этом генерирование рекомендаций включает в себя составление персонального плана биомедицинских и социальных мероприятий.
Получение данных о пользователе включает в себя получение персональных данных пользователя, данных об образовании, данных о профессиональном опыте, данных о генетических рисках, образе жизни пользователя и данных о состоянии здоровья пользователя. Социальные факторы включают в себя фактор образования, психологический фактор и профессиональный фактор. Персональные данные пользователя включают в себя одно или более из группы, содержащей: имя пользователя, дату рождения, пол, телефон, адрес электронной почты, адреса страниц в социальных сетях, адрес места жительства. Данные об образовании включают в себя уровень образования, названия образовательных учреждений, наличие профессиональных сертификатов, даты начала и окончания прохождения обучения, результаты тестов на интеллект. Данные о профессиональном опыте включают в себя наименования должностей, уровни дохода, количество подчиненных, даты начала и окончания работы в указанных должностях. Данные о генетических рисках включают в себя данные о родственниках пользователя и/или данные генетических тестов пользователя. Данные о родственниках пользователя включают в себя данные о состоянии здоровья указанных родственников и психологические данные о родственниках. Данные об образе жизни включают в себя данные о занятиях спортом и вредных привычках пользователя. Психологический фактор вычисляется на основе данных, включающих в себя страницы в социальных сетях и адрес места жительства пользователя.
Медицинские факторы включают в себя минимальный возраст дожития, скорость снижения потенциала здоровья, динамику изменения темпов снижения потенциала здоровья, риски предрасположенности к заболеваниям. Минимальный возраст дожития вычисляется на основе данных о времени дожития органа, средней продолжительности жизни человека и биологического возраста. Скорость снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о возрасте пользователя, данных о генетических рисках и данных о состоянии здоровья пользователя. Динамика изменения темпов снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о состоянии здоровья пользователя в разные периоды жизни. Риски предрасположенности к заболеваниям вычисляются на основе данных о генетических рисках пользователя. Анализ обработанных данных включает в себя сопоставление обработанных данных по времени и установление зависимости между социальными и медицинскими факторами. Анализ обработанных данных дополнительно включает в себя сравнение показателей пользователя с эталонными показателями.
Другим объектом нашей разработки явилась система для улучшения качества жизни пользователя, включающая в себя:
1. модуль получения данных, выполненный с возможностью ввода данных о пользователе и получения данных о занятиях, повышающих качество жизни человека;
2. модуль обработки данных для вычисления социальных и медицинских факторов на основе полученных данных, выполненный с возможностью получения данных от внешних систем, формирования списка занятий и определения противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;
3. измерительный модуль, выполненный с возможностью регистрации двигательной активности пользователя, кровяного потока с помощью фотоплетизмографии и проводимости кожи пользователя;
4. модуль анализа данных, выполненный с возможностью сопоставления социальных и медицинских факторов, генерирования прогноза качества жизни пользователя, формирования списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вычисления параметров текущего состояния пользователя, причем анализ включает в себя:
4.1. использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса,
4.2. сопоставление социальных факторов и медицинских факторов на временной шкале с выявлением корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами,
4.3. определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,
4.4. определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;
4.5. причем указанные параметры текущего состояния пользователя вводятся в используемую прогностическую модель для коррекции прогноза качества жизни;
5. модуль вывода, выполненный с возможностью представления пользователю сгенерированного прогноза качества жизни, списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и оповещения пользователя о необходимости изменения поведения.
При этом внешними системами являются страницы в сети Интернет, профессиональные базы данных, медицинские экспертные системы, базы данных городов, предприятий, учебных заведений, статистические базы данных.
Что касается конструктивной реализации разработанной нами «системы», то на основании приведенного описания изобретения специалист в данной области может реализовать программные средства, на базе соответствующих компьютерных аппаратных средств общего назначения или особого назначения, в результате чего могут быть сформированы компьютерная система и/или компьютерные компоненты согласно вариантам осуществления настоящего изобретения; могут быть сформированы компьютерная система и/или компьютерные компоненты для реализации предложенного способа в рамках вариантов осуществления настоящего изобретения и/или может быть сформирован носитель считываемой компьютером информации, в том числе программных средств, посредством которых могут быть реализованы аспекты вариантов осуществления предложенного способа. Заявленная система может быть реализована с помощью программно-аппаратного комплекса или компьютерной системы, включающей в себя, по меньшей мере, процессор, обеспечивающий выполнение команд из соответствующих блоков. В качестве компьютерно-реализуемой системы может быть использован персональный компьютер, например, с операционной системой Windows, содержащий центральный процессор, оперативное запоминающее устройство, накопитель на жестком диске (или блок памяти, или хранилище данных, или базы данных), клавиатуру, монитор, коммуникационные устройства для обеспечения работы с интернет ресурсами (сетевую карту и/или модем), а также выходное устройство (блок вывода данных/отображения обработанных данных, например, монитор, или монитор совместно с принтером). При этом известно, что процессор представляет собой электронный блок, либо интегральную схему (микропроцессор), исполняющую машинные инструкции (код программ) - главная часть аппаратного обеспечения. В зависимости от введенных в процессор машинных инструкций решается соответствующая задача.
Еще одним объектом нашей разработки является машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые одним или более процессором машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении реализуют выполнение способа улучшения качества жизни пользователя по описанному выше способу.
Ключевым аспектом нашей разработки является регулярный мониторинг текущего состояния качества жизни пользователя, о результатах которого пользователь получает сведения и информацию о необходимости внесения изменений в структуру своего жизненного цикла. Индивидуальные рекомендации могут содержать подсказки алгоритмов поведенческих реакций, социального и биомедицинского характера. Подсказки формируются, например, с учетом персональной психографики на основе анкетирования и/или данных из web- источников, с учётом аналогий поведенческих психотипов в прошлом и в фамильной истории, как результат обмена данными с применением технологий blockchain при формировании индивидуальных рекомендаций.
Сбор данных врачебно-цифровая система осуществляет на основании добровольного согласия клиента в соответствии с законодательством страны из доступных источников: социальные сети, медицинские организации, корпоративная почта, mHealth, Wearable и другие. Посредствам использования application programming interface (API) разнородная информация преобразуется в необходимый для вычисления вид и, основываясь на заложенных в ней алгоритмах, представляется в понятном для потребителей (пациентов и врачей) виде (сводной информации по общему состоянию здоровья пользователя) и строит стратегию по улучшению показателей и достижению целевых результатов.
Ниже представлены примеры учета, анализа и обработки данных, используемых в настоящем изобретении. При этом стоит отметить, что приведенные ниже конкретные параметры, данные не ограничивают объем заявленного изобретения. При реализации данного изобретения могут быть использованы и иные параметры и расчеты, при условии сохранения выполняемой функции и достигаемого результата. Так, например, при расчете биологического возраста могут быть использованы различные методики, позволяющие определить этот параметр.
Персональными данными пользователя являются, в том числе:
• ФИО клиента, пол, дата и место рождения.
Это позволяет программе максимально точно идентифицировать пользователя для корректной оценки и анализа поступающей информации.
• Телефон, email, ссылки на социальные сети (Вконтакте,
Одноклассники, FaceBook и др.).
Информация поможет программе провести дополнительную идентификацию физического лица, анализ его социальных факторов таких как (темперамент, характер и психологическое здоровье, социальный круг общения, получить оценку пользователя со стороны его окружения). Данные показатели характеризуются на основе комментариев, которые пользователь когда-либо осуществлял, фотографиям, выставленным в профили, и так далее (например, методика World Well being Project (UPenn)). Если клиент не даст ссылки на профили в социальных сетях, система предложит пройти соответствующие тесты (тест Айзенка, тест на психологическое здоровье (ТПЗ)).
• Адрес места жительства: регион, населенный пункт, номер дома, номер квартиры.
Эта информация поможет произвести анализ социальной и экономической обстановки в месте постоянного проживания, уровень системы образования, экологическая обстановка. Индексация этого фактора производится по уже собранной информации по населённым пунктам.
• Уровень образования.
Позволит определить программе, например, по 7 бальной шкале, сумму набранного образования за весь период жизни. При этом подсчёт баллов производится, например, следующим образом: школьное начальное образование - 1 балл; школьное (основное) - 2 балла; школьное среднее - 3 балла; среднее профессиональное - 4 балла; высшее - 5 баллов; ученная степень - 6 баллов. В случае, если речь идет о младенце или о ребенке, который находится на дошкольном образовании, ему присваивается 0 баллов с корректировкой на его возраст. Если пользователь был зачислен в школу ранее или позже установленного времени (например, в 6 лет или в 8 лет вместо 7) пользователь указывает это в опросе. Получив подобную информацию, система «сдвигает» в меньшую или большую сторону временную школу, отводимую на получение среднего образования. При прохождении всех этапов обучения человек сможет получить максимальный балл, равный 15.
• Название образовательного учреждения.
Использование таких сведений позволит программе проанализировать качество предоставляемых в учебном заведении образовательных услуг. Данный показатель учитывает в том числе: результаты мониторинга оценки качества образования в школе PISA, оценку эффективности обучения в разных странах TIMSS, независимую систему оценки качества образования PIRLS.
• Профессиональные сертификации.
В этом случае интегрально учитываются все полученные пользователем профессиональные сертификаты (IELTS, MBA, PMI и др.). При этом учитывается дата начала прохождения обучения и дата окончания.
• «Профессиональный опыт».
Показатель учитывает, например, следующее:
- Период времени, с какого... по какой... пользователь работал на должности,
- Наименование должности, количество людей, находящихся в подчинении на каждой из должностей.
На основании полученных данных, разработанная система присвоит соответствующий балл занимаемой должности по следующей формуле:
ВГго, = S?=* В, . к * к! . где:
сумма балов профессионального опыта;
В,— балл, назначаемый за занимаемую должность, присваиваемый в соответствии с таблицей должностей (таблица 1); к — коэффициент управляемого персонала, получаемый из таблицы 2, зависит от количества персонала, находившегося в подчинении пользователя на i-й должности;
к*— коэффициент времени, получаемый из таблицы 3, в зависимости от времени занимания i-й должности пользователем.
Таблица 1.
Figure imgf000013_0001
Таблица 2
Figure imgf000013_0002
Таблица 3
Figure imgf000014_0001
• Уровень дохода, который получал человек на каждой из указанной должности.
Данная информация также анализируется программой, и каждому из уровней дохода присваивается соответствующий балл. Пример присвоения баллов указан в таблице 4:
Таблица 4.
Figure imgf000014_0002
• Данные близких родственников.
Разработанная система устанавливает связи между пользователями, назвавшими друг друга близкими родственниками (родственниками 1-й линии) и учитывает введенную ими информацию о себе при оценке показателей здоровья их родственников 1-й линии (наследственные факторы, которые могли передаться индивиду и тем самым скорректировать его медицинские факторы, некоторые из психологических факторов).
• Занятия физической культурой.
Какие средние физические нагрузки? Насколько регулярны? Предыдущие виды спорта, которыми клиент занимался с временным периодом занятий, спортивные достижения, почему перестал заниматься? Эти и другие вопросы, позволяют уточнить в целом состояние пользователя. Например, если человек занимается спортом или когда-либо занимался, рейтинг повышается, а если не занимался - понижается. После сбора информации начинается расчет, аналитика, готовится система рекомендаций врачу и пациенту по методологии улучшения показателей.
Полученные данные анализируются. Анализ может заключаться, например, в нижеприведенной обработке.
Образовательный актор:
Модуль оценки интеллектуального уровня и достижений в области образования и науки - информационно-аналитическая система, осуществляющая оценку, мониторинг и интерпретацию уровня развития пользователя, сформированную из следующих компонентов:
1. База данных (персональные данные пользователя, таблица коэффициентов уровней образования, таблица поправочных коэффициентов по форме образования, таблица весов за научное творчество, таблица коэффициентов профессиональной аттестации).
2. Алгоритм оценки дошкольного образования
3. Алгоритм оценки школьного образования.
4. Алгоритм оценки высшего образования.
5. Алгоритм оценки научного развития.
6. Алгоритм оценки профессионального развития.
7. Алгоритма оценки интеллектуального уровня.
8. Программно-аппаратные шлюзы для взаимодействия с внешними информационно-коммуникационными системами (национальные органы статистического учета, национальные органы образования, ВУЗы, рейтинговые агентства).
9. Средства защиты персональных данных.
1. База данных:
а) Унифицированные таблицы, содержащие поправочные весовые коэффициенты, соответствующие уровням образования. В основе их формирования лежат:
- нормативно-правовые документы министерства образования национального уровня;
- словарь аббревиатур.
Таблицы формируются исходя из цели создания матрицы уровней образования, где каждой ступени присваивается коэффициент. б) Таблица поправочных коэффициентов по форме образования, содержащие весовые коэффициенты, соответствующие форме образования. В основе их формирования лежат статистические данные по эффективности форм образования. в) Таблица весов за научное творчество формируются в целях определения вклада научных трудов пользователя в его интеллектуальное развитие.
г) Таблица коэффициентов профессиональной аттестации - формируется в соответствии с рейтинговыми показателями профессиональных сертификаций.
2. Алгоритм оценки школьного образования - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:
- расчет поправочных коэффициентов учебного заведения в соответствии с рейтингом по региону (по принципу оценки учебных заведений рейтингом национального министерства образования) по следующей формуле: где:
Figure imgf000016_0001
Vn- средняя оценка за пройденный этап;
Vt - оценка, полученная за предмет в конце этапа;
п- количество предметов.
- расчет оценки школьного образования (начального, общего, среднего или средне-специального) по итогам окончания учебного периода по следующей формуле:
Figure imgf000016_0002
где:
Hi- оценка школьного образования;
T - средний балл, полученный за этап образования;
К гг- коэффициент рейтинга региона по качеству образования;
К п- коэффициент рейтинга учебного заведения по городу, в котором она расположена;
К гс- коэффициент рейтинга учебного заведения в стране;
V - средняя оценка по итогам окончания /-го этапа.
Коэффициенты рейтингов система загружает самостоятельно из известных источников по принципу BigData и подставляет в имеющиеся формулы. 3. Алгоритм оценки высшего образования - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:
оценку уровня полученного высшего образования с учетом поправочных коэффициентов по форме обучения, рейтинга учебного заведения;
формирование информации о рейтинге учебного заведения. Сбор информации осуществляется путем интеграции с аппаратно-программными комплексами национальных и мировых рейтингов, таких как Times Higher Education The World University Rankings, QS World University Rankings, Academic Ranking of World Universities).
Для оценки суммы баллов, полученных человеком за период обучения в высшем учебном заведении, используется формула:
Figure imgf000017_0002
Н2- оценка по итогам окончания высшего образования;
Ti - оценка, полученная за этап образования;
0^- коэффициент за выбор формы обучения (очное, очно-заочное, вечернее, онлайн);
Кпг- коэффициент национального рейтинга вуза;
Kwr коэффициент международного рейтинга вуза;
п- количество периодов обучения;
т- количество международных рейтингов, в которые включен вуз;
Vn- средняя оценка по итогам окончания этапа, равная сумме баллов, полученных по всем учебным дисциплинам, деленное на количество дисциплин (информация берется из выпускного аттестата/ диплома).
4. Алгоритм оценки научного развития - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:
оценку научного потенциала пользователя по следующей формуле:
Figure imgf000017_0001
Q- оценка научного развития пользователя;
qi— сумма баллов, поученных за ученые степени; п- количество полученных ученых степеней;
A j— сумма баллов, полученных за участия в конференциях, олимпиадах и т.д. т- количество олимпиад, конференций и т.д., в которых участвовал
пользователь;
h- индекс Хирша;
К- количество опубликованных статей.
5. Алгоритм оценки профессионального развития - алгоритм и программный код, осуществляющие оценку прохождения пользователем профессиональных сертификаций (таких как IELTS, MBA, TOEFL, PMI и др.). Расчет производится по следующей формуле:
Figure imgf000018_0001
где:
И 2— оценка профессионального развития;
bj- балл при прохождении профессиональной сертификации, при этом присваивается 1 балл при получении нового сертификата и 0,1 балла при продлении действия ранее полученного.
6. Алгоритм оценки интеллектуального уровня пользователя и достижений в образе образования и науки - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:
оценка уровня IQ пользователя или иные аналогичные показатели, осуществляется посредством проведения тестирования с помощью теста, например теста Ганса Айзенка; оценку интеллектуального уровня пользователя и достижений в образе образования и науки по следующей формуле:
Figure imgf000018_0002
где:
IQ — уровень IQ пользователя, полученный в результате тестирования;
IQ{t)— уровень интеллектуального уровня пользователя и достижений в образе образования и науки в заданное время t;
Я О. Яг Ю О. Яз— вышеописанные коэффициенты, подсчитанные в заданное значение t Психологический фактор:
Расчет производится по формуле:
Figure imgf000019_0001
FncM — психологический фактор на заданную единицу времени;
T(t)— темперамент на заданную единицу времени рассчитанный по тесту Айзенка;
k(t) характер на заданную единицу времени, рассчитанный по тесту Айзенка;
(t)— удовлетворенность потребностей на заданную единицу времени (получается с помощью опроса пользователя, когда пользователь выставляет оценку параметру от 0 до 10 по своему усмотрению);
i(t)— индекс удовлетворенности жизни на заданную единицу времени (получается с помощью опроса пользователя, когда пользователь выставляет оценку параметру от 0 до 10 по своему усмотрению);
r(t)— законопослушность на заданную единицу времени (интегральный параметр, равный сумме баллов, полученных пользователем за наличие административных правонарушений, действующих судебных решений, штрафов и т.д. умноженную на минус 1. При этом за каждое нарушение (судебное решение, штраф) присваивается 1 балл.
c t) - уровень социальной обстановки, определяется как размер бюджетных расходов поселения в расчете на одного жителя поселения.
Профессиональный Фактор:
Модуль оценки профессионального уровня. Для оценки профессионального уровня пользователя система производит оценку профессионального пути пользователя, с учетом приобретенного им образования и региона осуществления профессиональной деятельности.
Блок представляет собой информационно-коммуникационную технологию, состоящую из следующих частей:
1. База данных (персональные данные пользователя, таблица коэффициентов должностей, таблицы коэффициентов стажа).
2. Алгоритм расчета поправочных коэффициентов. 3. Алгоритм поэтапного расчетного профессиональных достижений.
4. Программно-аппаратные шлюзы для взаимодействия с внешними
информационно-коммуникационными системами (национальные органы
статистического учета).
5. Средства защиты персональных данных.
1. База данных:
а) унифицированные таблицы, содержащие информацию о списке должностей, структурированную по отраслям, видам деятельности, производствам с весовым коэффициентом. В основе их формирования лежат:
- национальный классификатор профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов;
- нормативно-правовые базы профессионального уровня;
- тарифно-квалификационный справочник работ и профессий рабочих;
- словарь иностранных должностных аббревиатур.
Таблицы формируются исходя из цели создания матрицы должностей, где каждой должности присваивается коэффициент.
б) унифицированные таблицы времени, которое пользователь занимал должность.
2. Алгоритма расчета поправочных коэффициентов - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:
- расчет соответствия должности образованию пользователя на данном временном периоде с учетом биоритмов;
- расчет коэффициента карьерного роста.
3. Алгоритм поэтапного расчетного профессиональных достижений - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:
1-й этап - формирование информации об уровне заработных плат должностей, занимаемых пользователем в оцениваемые периоды. Сбор информации осуществляется путем интеграции аппаратно-программных комплексов рекрутинговых агентств через шлюз.
2-й этап - формирование таблицы поправочных коэффициентов в зависимости от соответствия заработной платы пользователя на исследуемой должности к уровню, сформированному по запросу в рекрутинговые агентства.
3-й этап - расчет профессионального уровня пользователя по следующей формуле: R(0 = S ?=1 Г(, где:
P(t)— оценка профессионального уровня пользователя в заданное время t;
— расчетное значение профессионального уровня в /- й профессиональный период;
п- число профессиональных периодов.
При этом расчетное значение профессионального уровня j- рассчитывается для каждого i-ro уровня по следующей формуле:
Ti = Tpi * Ot * Ki * Zi * S где:
Tpi—весовой коэффициент занимаемой в /- й профессиональный период, взятый из унифицированной таблицы;
Ot—коэффициент соответствия должности в -й профессиональный период уровню образования в этот временной период;
Kt— коэффициент карьерного роста в - й профессиональный период;
Zt—коэффициент соответствия получаемой - й профессиональный период зарплаты зарплатам на рынке по данной должности (при отсутствии информации принимается равным 1);
Sj— коэффициент стажа, взятый из унифицированной таблицы коэффициентов стажа (срока пребывания на данной должности).
Медицинский фактор
Модуль оценки потенциала здоровья. Для оценки потенциала здоровья организм пользователя принимается за единую систему взаимосвязанных органов и морфофункциональных систем, подверженную процессу износа вплоть до окончательного вывода из строя. На длительность эксплуатации данной системы влияют как внешние факторы воздействия (экология, психоэмоциональная среда, внешнее окружение, условия проживания и т.д.), так и внутренние факторы (образ жизни, вредность профессии, наличие вредных привычек, наследственных болезней).
Расчет потенциала здоровья осуществляется в несколько этапов.
Первый этап. Расчет стартовых условий. При этом в систему вводится значения: • на каких органах или системах органов, осуществлялись оперативные вмешательства;
• органы или системы органов, отсутствующие у пользователя;
• наличие хронических заболеваний;
• наличие хронических заболеваний у ближайших родственников (мать, отец), которые могут передаться пользователю по наследству.
Если при вводе в систему данных пользователь не указал органы, на которых осуществлялись оперативные вмешательства либо отсутствующие органы, хронические заболевания у себя и у родственников, то присваивается 100 процентов. Если пользователь указывает наличие тех или иных факторов, то расчетное значение потенциала здоровья высчитывается по формуле:
Figure imgf000022_0001
где
PHSH— начальное значение потенциала здоровья пользователя
Fj— значение потерь системы, рассчитываемое, как сумма потерь всех показателей, взятых из таблицы потерь
Figure imgf000022_0002
где
i - меняется от 1 до 4
п- равно максимальному значению количества введенных в систему данных (органов, на которые осуществлялись вмешательства либо отсутствующих, хронических заболеваний у себя и у родственников 1-й линии).
Таблица потерь составляется на основании влияния фактора на жизнедеятельность организма, при которой фактору присваивается значение 100 в случае, если при наличии данного фактора жизнедеятельность организма невозможна, и, 0, если наличие данного фактора не оказывает какого- либо существенного влияния на организм.
Например. Отсутствие головы не позволит организму жить, отсутствие пальца на ноге не повлияет на жизнедеятельность организма.
Второй этап. Определение расчетного потенциала организма.
Для определения расчетного потенциала организма пользователя в заданный момент времени берется среднее значение продолжительности жизни для категории жителей, к которой относится пользователь по основным характеристикам: (пол, возраст, национальность, страна проживания). Полученное значение сравнивается со средним значением продолжительности жизни ближайших родственников пользователя (родственников 1-й линии). Расчетное значение продолжительности жизни пользователя при соблюдении всех медицинских мероприятий и правильного образа жизни будет рассчитываться по следующей формуле:
Figure imgf000023_0001
Gpac- расчетное значение продолжительности жизни пользователя
Сср- среднее значение продолжительности жизни, соответствующее половому признаку пользователя и месту его проживания;
Gp - среднее значение продолжительности жизни родственников пользователя
(1-й линии), умерших не в результате несчастного случая.
Третий этап. Определение биологического возраста пользователя.
Определение биологического возраста пользователя, может производиться по различным методикам, например, описанным в патентах на изобретение РФ:
• N° 2302198 «Способ определения биологического возраста человека»,
• N° 2102924 «Способ определения биологического возраста человека»,
· N« 2387374 «Способ определения биологического возраста человека и скорости старения».
При этом, с целью минимизации погрешности вычислений для дальнейших расчетов принимается среднее значение биологического возраста пользователя, которое рассчитывается по формуле:
Figure imgf000023_0002
огического возраста пользователя;
В В 2, В — расчетное значение биологического возраста пользователя, полученной по методикам 1 , 2 или 3, соответственно.
Четвертый этап. Определение расчетного времени дожития.
Метод состоит в определении возраста дожития пользователя и рассчитывается как:
р 1 дож = Q upac - В u рас , где: Рдож ~ время дожития пользователя.
Пятый этап. Расчет фактического потенциала здоровья.
Фактического потенциала здоровья пользователя рассчитывается как остаток начального потенциала и износа системы. При этом за годы эксплуатации принимается максимальное значение биологического возраста, определенное на основании вышеназванных методик. где:
Figure imgf000024_0001
Р фаКт- фактический потенциал пользователя; тах^В^ , В2, В3У· максимальное значение биологического возраста пользователя, полученное при исполнении третьего этапа.
Шестой этап. Определение динамики скорости старения.
Метод заключается в сравнении скорости старения пользователя со значением его средней скорости старения, полученное по следующей формуле: где:
Figure imgf000024_0002
VSr сnр -— средняя скорость старения пользователя;
VSi— скорость старения пользователя рассчитанное в i-й период по известной методике, например, описанной в N°2387374 «Способ определения биологического возраста человека и скорости старения».
Затем производится сравнение VScp. и STeK, а также ^пред и VSTeK, где:
VSTeK— текущая скорость старения пользователя, полученное при последнем расчете;
КЗ'пред— предыдущее измерение скорости старения пользователя.
Если
Figure imgf000024_0003
то организм пользователя находится в зоне риска, о чем система извещает пользователя.
Если Е5ср < 5TeK, но VSn?m > 5тек, то организм пользователя все еще находится в зоне риска, но показатели улучшаются.
Если К5ср > Е5тек И 5пред > 5TeK, то организм пользователя находится в зоне комфорта. Если VS p > FSTeK, HO < VSTeK, то организм пользователя все еще находится в зоне комфорта, но показатели ухудшаются.
Седьмой этап. Оценка рисков предрасположенности к заболеваниям.
Метод заключается в использовании данных, полученных по результатам генетических анализов, для определения органов и систем пользователя, находящихся в зоне риска. При отсутствии генетических исследований система предлагает пользователю ответить на опросник по известным ему заболеваниям ближайших родственников, а также осуществляет поиск информации о заболеваниях ближайших родственников в своей базе данных, доступной для системы информации в медицинских учреждениях, социальных сетях.
Собранная информация позволяет разделить органы и системы пользователя на зоны риска по предрасположенности к тем или иным заболеваниям из-за генетических особенностей организма: высокий риск (установлен результатом генетических исследований и/или встречается у всех исследованных родственников); средний риск (установлен результатом генетических исследований и/или встречается не менее чем у 2/3 исследованных родственников); минимальный риск (установлен результатом генетических исследований и/или встречается у 1/3 исследованных родственников).
Фактор физической активности:
В соответствии с классификацией и рекомендациями уровней физической активности человека (Потребности человека в энергии Доклад о совместной консультации экспертов ФАО / ВОЗ / УООН, Рим, Италия, 17-24 октября 2001 года) для обеспечения здоровья сердечно-сосудистой системы необходим коэффициент физической активности не ниже 1,75.
Расчет данного коэффициента у пользователя производится в несколько этапов.
1-й этап. Первичная оценка коэффициента активности. Производится на основании опроса пользователя. Пример опросной таблицы представлен в таблице 5. Таблица 5.
Figure imgf000026_0002
По итогам опроса производится расчет первичного коэффициента активности по следующей формуле:
Figure imgf000026_0001
А0—первичный коэффициент активности пользователя, полученный в результате опроса;
t, - время, затраченное пользователем на i-и вид деятельности, согласно таблице опроса; kt— коэффициент активности по ΐ-му виду деятельности, согласно таблице опроса;
п— количество видов деятельности, включенных в таблицу опроса.
2-й этап. Ежедневный мониторинг физической активности пользователя. Производится на основании оценки данных, поступающих из смартфона, фитнес- треккеров и другого носимого оборудования пользователя. Расчет производится по формуле: где:
Figure imgf000027_0001
Лтек— текущий коэффициент активности пользователя, рассчитанный на основании мониторируемых показателей;
^тек _ зафИКСИр0ванное время, которое пользователь затратил на i-й мониторируемый вид деятельности.
Монитарируемые виды деятельности должны совпадать с видами деятельности, вошедшими в опросную таблицу. В случае невозможности снятия показателя вида деятельности в процессе мониторинга, система запрашивает данные о времени деятельности по нему у пользователя.
3-й этап. Выработка рекомендаций. В зависимости от результатов сравнения предыдущего коэффициента активности с последующим, медицинских показателей пользователя на момент сравнения, система вырабатывает рекомендации, основанные на рекомендациях ВОЗ, по увеличению (снижению) физической активности пользователя.
Фактор материального состояния:
Метод оценки материального состояния пользователя состоит из нескольких этапов, содержащих прогностический подход.
1-й этап. Оценка стартового значения материального состояния пользователя. Производится по итогам опроса об имущественном положении пользователя (финансовая составляющая: зарплата, дополнительный доход, вклады, накопления, обязательства; имущественная составляющая: недвижимое имущество, движимое имущество; инвестиционная составляющая: акции и облигации, паи и доли в предприятиях, драгоценные металлы, прочие активы). Дополнительно оцениваются сложившиеся потребности пользователя в ресурсах (оплата коммунальных услуг, содержание семьи, оплата лечения, проезда, учебы и т.д.) 2-й этап. Определение ожидаемого уровня материального состояния пользователя. Производится по итогам опроса об уровне материального состояния, к которому стремится пользователь, распределенный на три составляющих (финансовую, имущественную, инвестиционную).
3-й этап. Сравнение стартового уровня с ожидаемым по всем составляющим и параметрам опроса.
4-й этап. Составление таблицы среднего материального состояния специалиста уровня пользователя на основании данных, получаемых из web-пространства. Сравнение полученного результата со стартовым значением и ожидаемым.
5-й этап. Оценка репутации пользователя производится по проверкам наличия негативной информации пользователя на сайтах служб судебных приставов, информации в бюро кредитных историй (загружается пользователем), базах данных судов, базах данных неоплаченных штрафов за административные правонарушения, задолженностей за коммунальные услуги и т.д.
6-й этап. Проведение расчета минимального необходимого дохода для покрытия всех потребностей пользователя по следующей формуле:
Figure imgf000028_0001
Nmin— минимальная сумма необходимого дохода для нормального существования пользователя;
Umin— минимальные коммунальные расходы, складывающиеся из необходимых платежей за аренду жилья, оплата коммунальных расходов;
FmjJJ— минимальные расходы на питание пользователя и членов семьи, находящихся на иждивении (в том числе животных);
Emin ~ минимальные средства, направляемые пользователем на обучение себя и членов семьи;
Hemin ~ минимальные средства, затрачиваемые пользователем на медицинские мероприятия для себя и челнов семьи, находящихся на иждивении (в том числе животных);
Crmin— кредитные обязательства пользователя - минимальные обязательные платежи по долговым обязательствам пользователя;
Vmin ~ транспортные расходы пользователя, складывающиеся из минимального количества средств, которые пользователь ежемесячно тратит на проезд в транспорте (в том числе на покупку бензина) на себя и членов семьи, находящихся на иждивении.
Сумма данных обязательств умножается на коэффициент 1,2 для создания резервного фонда в размере 20 процентов от суммы необходимых затрат. Данные средства направляются на покрытие непредвиденных расходов (10 процентов) и направляются в фонд накопления для решения стратегических задач (покупка необходимых вещей, оплата дорогостоящего лечения, снижение долговой нагрузки).
7-й этап. Мониторинг движения по карточным счетам пользователя на основании контроля за банковскими СМС-оповещениями (с разрешения пользователя) и ежедневного опроса пользователя о состоянии банковских счетов.
Информация, полученная системой на основании данных из СМС-оповещений о списании (зачислении) средств на банковскую карту пользователя, а также по ежедневному опросу пользователя о пополнении счета, произведенных расходах (когда, на что, в какой сумме, с какого счета) позволяет системе классифицировать произведенные затраты по статьям расхода, сравнить их с планом необходимых затрат. При превышении допустимых расходов система извещает пользователя о риске дефолта.
8-й этап. Предоставление информации пользователю с рекомендациями о возможных направлениях улучшения его уровня материального состояния. Рекомендации носят прогностический характер, при их выработки используются положения теории финансового анализа.
Система учитывает остаток средств на счете пользователя, сравнивает его с планом необходимых затрат и, в случае превышения остатка над расходами предлагает пользователю возможные варианты размещения временно свободных средств.
Фактор питания:
Расчет схемы правильного питания производится с учетом индивидуальных особенностей пользователя, его материального состояния, места нахождения пользователя и времени года. Расчет состоит из нескольких этапов.
1-й этап. Определение действующего рациона и порядка питания пользователя. Производится на основании опросных листов, включающих данные о времени и частоте приема пищи, составе рациона пользователя, наличия аллергических реакций (противопоказаний) на пищевые продукты, вкусовые предпочтения пользователя. 2-й этап. Оценка состояния пользователя на основании медицинских и персональных данных, введенных пользователем в систему (соответствие рост весовых и возрастных показателей, состояние органов и морфофункциональных систем, их соответствие гендерно возрастным характеристикам пользователя). Выделение рисковых и критических зон.
3-й этап. Анализ соответствия действующего рациона и порядка питания текущему состоянию пользователя.
4-й этап. Выработка рекомендаций по коррекции рациона и питания пользователя с учетом его текущего физического состояния, поставленной главной цели, материального состояния, времени года и места проживания пользователя.
При разработке настоящего изобретения мы основывались на определении «качества жизни», сформулированном экспертами ВОЗ, согласно которому, качество жизни - «это индивидуальное соотношение положения в жизни общества в контексте культуры и систем ценности этого общества с целями данного индивидуума, его планами, возможностями и степенью общего неустройства». ВОЗ также были разработаны ключевые критерии качества жизни и их составляющие (World Health Organization. Quality of life group. What is it Quality of life? Wid. Hth. Forum. 1996. V. l . P.29):
1. физические (сила, энергия, усталость, боль, дискомфорт, сон, отдых);
2. психологические (положительные и отрицательные эмоции, мышление, изучение, запоминание, концентрация, самооценка, внешний вид, негативные переживания);
3. уровень независимости (повседневная активность, работоспособность, зависимость от лечения и лекарств);
4. общественная жизнь (личные взаимоотношения, общественная ценность субъекта, сексуальная активность);
5. окружающая среда (благополучие, безопасность, быт, обеспеченность, доступность и качество медицинского и социального обеспечения, доступность информации, возможность обучения и повышения квалификации, досуг, экология).
При этом, анализ литературы показал, что единых критериев и норм оценки качества жизни не существует, а основными инструментами для изучения качества жизни являются стандартизированные опросники, основанные на психометрических методах. Для подтверждения действительного улучшения качества жизни пользователя при использовании разработанной нами группы изобретения были проведены исследования. Для чего были сформированы четыре группы исследования, репрезентативные по составу включенных в них пользователей.
На первом этапе исследования оценивалась значимость учитываемых факторов, в связи с чем, группы 1 и 2 отличались перечнем факторов. Так, в первую группу вошли 20 пользователей, у которых учитывались факторы: политический, экономический и медицинский. Во вторую группу были включены 20 пользователей, у которых оценивалось влияние на качество жизни - медицинских и социальных факторов.
На втором этапе исследования оценивалось влияние индивидуального мониторинга изменения качества жизни с последующей корректировкой жизненного цикла пользователя на основании полученной оценки и составленных индивидуальных рекомендаций. Для чего также были сформированы группы: группа 1 (те же пользователи, которые участвовали на 1 этапе исследования) - пользователи, которым с заданной периодичностью направлялись стандартизированные рекомендации, направленные на поддержание приверженности к улучшению качества жизни; группа 2 (те же пользователи, которые участвовали на 1 этапе исследования) - пользователи, которым регулярно предоставлялись индивидуальные оценка текущего качества жизни и рекомендации (в случае необходимости) по ее коррекции, основанные на индивидуальной оценке параметров пользователя.
Данные о результатах сравнения групп, представлены в таблицах 6 и 7.
Таблица 6. Результаты сравнения первого этапа исследования.
Figure imgf000032_0001
Таблица 7. Результаты сравнения второго этапа исследования.
Figure imgf000033_0001
Из таблиц 6 и 7 однозначно следует, что на улучшение качества жизни пользователя оказывают влияние - учет комплекса определенных факторов - медицинского и социального, а также индивидуальный подход к мониторингу состояния пользователя с последующим предоставлением ему индивидуальных рекомендаций по коррекции жизненного цикла. Это позволяет добиться достоверно лучших результатов улучшения качества жизни пользователя, оптимизировав ее.

Claims

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Способ улучшения качества жизни пользователя, включающий в себя:
получение персональных данных о пользователе;
получение данных о занятиях, повышающих качество жизни человека;
обработку полученных данных о пользователе, включающую в себя вычисление социальных факторов и медицинских факторов на основе полученных данных;
обработку данных о занятиях, включающую в себя формирование списка занятий и определение противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;
анализ обработанных данных, причем анализ включает в себя использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса, причем анализ данных включает в себя
выявление корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами, путем их сопоставления на временной шкале,
определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,
определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;
генерирование прогноза качества жизни пользователя на основе анализа данных; вывод прогноза качества жизни пользователю;
формирование списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вывод их пользователю;
выполнение вышеуказанных: получения данных, обработки полученных данных, анализа обработанных данных, генерирования прогноза качества жизни и вывода прогноза качества жизни пользователю с заданной первой периодичностью; выполнение анализа текущего состояния пользователя, включающее в себя получение данных о текущем состоянии пользователя, причем данные о текущем состоянии пользователя включают в себя данные фотоплетизмографии, данные о двигательной активности пользователя и данные об электрической проводимости кожи пользователя;
анализ данных о текущем состоянии пользователя, включающий в себя вычисление параметров текущего состояния пользователя, причем указанные параметры вводятся в используемую прогностическую модель, и производится коррекция прогноза качества жизни, причем
если прогноз качества жизни пользователя ухудшается, то пользователь получает оповещение о необходимости изменения поведения;
причем анализ текущего состояния пользователя выполняется со второй периодичностью, более частой, чем первая периодичность.
2. Способ по п.1, в котором получение данных о пользователе включает в себя получение персональных данных пользователя, данных об образовании, данных о профессиональном опыте, данных о генетических рисках, образе жизни пользователя и данных о состоянии здоровья пользователя.
3. Способ по п.1 , в котором социальные факторы включают в себя фактор образования, психологический фактор и профессиональный фактор.
4. Способ по п.2, в котором персональные данные пользователя включают в себя одно или более из группы, содержащей: имя пользователя, дату рождения, пол, телефон, адрес электронной почты, адреса страниц в социальных сетях, адрес места жительства.
5. Способ по п.2, в котором данные об образовании включают в себя уровень образования, названия образовательных учреждений, наличие профессиональных сертификатов, даты начала и окончания прохождения обучения, результаты тестов на интеллект.
6. Способ по п.2, в котором данные о профессиональном опыте включают в себя наименования должностей, уровни дохода, количество подчиненных, даты начала и окончания работы в указанных должностях.
7. Способ по п.2, в котором данные о генетических рисках включают в себя данные о родственниках пользователя и/или данные генетических тестов пользователя.
8. Способ по п.7, в котором данные о родственниках пользователя включают в себя данные о состоянии здоровья указанных родственников и психологические данные о родственниках.
9. Способ по п.2, в котором данные об образе жизни включают в себя данные о занятиях спортом и вредных привычках пользователя.
10. Способ по п.З, в котором психологический фактор вычисляется на основе данных, включающих в себя страницы в социальных сетях и адрес места жительства пользователя.
11. Способ по п.1, в котором медицинские факторы включают в себя минимальный возраст дожития, скорость снижения потенциала здоровья, динамику изменения темпов снижения потенциала здоровья, риски предрасположенности к заболеваниям.
12. Способ по п.11, в котором минимальный возраст дожития вычисляется на основе данных о времени дожития органа, средней продолжительности жизни человека и биологического возраста.
13. Способ по п.11, в котором скорость снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о возрасте пользователя, данных о генетических рисках и данных о состоянии здоровья пользователя.
14. Способ по п.11, в котором динамика изменения темпов снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о состоянии здоровья пользователя в разные периоды жизни.
15. Способ по п.11, в котором риски предрасположенности к заболеваниям вычисляются на основе данных о генетических рисках пользователя.
16. Способ по п.1, в котором анализ обработанных данных включает в себя сопоставление обработанных данных по времени и установление зависимости между социальными и медицинскими факторами.
17. Способ по п.16, в котором анализ обработанных данных дополнительно включает в себя сравнение показателей пользователя с эталонными показателями.
18. Способ по п.1, дополнительно включающий в себя генерирование рекомендаций пользователю для улучшения качества жизни.
19. Способ по п.18, в котором генерирование рекомендаций включает в себя составление персонального плана биомедицинских и социальных мероприятий.
20. Система для улучшения качества жизни пользователя, включающая в себя:
модуль получения данных, выполненный с возможностью ввода данных о пользователе и получения данных о занятиях, повышающих качество жизни человека; модуль обработки данных для вычисления социальных и медицинских факторов на основе полученных данных, выполненный с возможностью получения данных от внешних систем, формирования списка занятий и определения противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;
измерительный модуль, выполненный с возможностью регистрации двигательной активности пользователя, кровяного потока с помощью фотоплетизмографии и проводимости кожи пользователя;
модуль анализа данных, выполненный с возможностью сопоставления социальных и медицинских факторов, генерирования прогноза качества жизни пользователя, формирования списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вычисления параметров текущего состояния пользователя, причем анализ включает в себя:
использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса,
сопоставление социальных факторов и медицинских факторов на временной шкале с выявлением корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами,
определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,
определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;
причем указанные параметры текущего состояния пользователя вводятся в используемую прогностическую модель для коррекции прогноза качества жизни;
модуль вывода, выполненный с возможностью представления пользователю сгенерированного прогноза качества жизни, списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и оповещения пользователя о необходимости изменения поведения.
21. Система по п.20, в которой внешними системами являются страницы в сети
Интернет, профессиональные базы данных, медицинские экспертные системы, базы данных городов, предприятий, учебных заведений, статистические базы данных.
22. Машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые одним или более процессором машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении реализуют выполнение способа улучшения качества жизни пользователя по любому из п.п. 1- 19.
PCT/RU2019/000153 2018-10-18 2019-03-12 Способ и система оптимизации качества жизни пользователя WO2020080969A1 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2018136777 2018-10-18
RU2018136777A RU2680472C1 (ru) 2018-10-18 2018-10-18 Способ и система улучшения качества жизни пользователя

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020080969A1 true WO2020080969A1 (ru) 2020-04-23

Family

ID=65479425

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2019/000153 WO2020080969A1 (ru) 2018-10-18 2019-03-12 Способ и система оптимизации качества жизни пользователя

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2680472C1 (ru)
WO (1) WO2020080969A1 (ru)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160294959A1 (en) * 2013-06-25 2016-10-06 Ajou University Industry-Academic Cooperation Foundation Lifestyle service design system and method
WO2016197452A1 (zh) * 2015-06-06 2016-12-15 深圳市华科安测信息技术有限公司 基于大数据的健康管理方法和健康管理系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160294959A1 (en) * 2013-06-25 2016-10-06 Ajou University Industry-Academic Cooperation Foundation Lifestyle service design system and method
WO2016197452A1 (zh) * 2015-06-06 2016-12-15 深圳市华科安测信息技术有限公司 基于大数据的健康管理方法和健康管理系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ANDREEVA O.H.: "Sposoby otsenki urovnya i kachestva zhizni naseleniya", OIKUMENA, 2013, pages 112 - 120 *
GULNARA BRIK. M.: "Povyshenie kachestva zhizni Ijudei zrelogo vozrasta. Luchshie praktiki", OBMEN OPYTOM. SBORNIK. SOSTAVLENIE I OBSCHAYA REDAKTSIYA, 2017 *

Also Published As

Publication number Publication date
RU2680472C1 (ru) 2019-02-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sloan et al. Health economics
Chabris et al. Individual laboratory-measured discount rates predict field behavior
Gaynor et al. The industrial organization of health-care markets
Ruger et al. Out-of-pocket healthcare spending by the poor and chronically ill in the Republic of Korea
Wang et al. Estimation of deprivation level functions using a numerical rating scale
US20110060603A1 (en) Population Adjusted Indexes
Hoffman Health Care's Market Bureaucracy
Makarios et al. Staff quality and treatment effectiveness: An examination of the relationship between staff factors and the effectiveness of correctional programs
Anderson et al. Home-and community-based services for older adults: Aging in context
Lin et al. Developing a sustainable long-term ageing health care system using the DANP-mV model: Empirical case of Taiwan
Glied et al. How Medicaid expansion affected out-of-pocket health care spending for low-income families
Rittenhouse et al. Impact of Title VII training programs on community health center staffing and national health service corps participation
RU2680472C1 (ru) Способ и система улучшения качества жизни пользователя
Spano et al. Performance and expenditure in Italian public healthcare organizations: does expenditure influence performance?
Dillender et al. When (and why) providers do not respond to changes in reimbursement rates
Fasanmade The impact of industrial disharmony in the health system outcomes: a case study of the Nigerian Health Sector
Yusuf Impact of government health expenditure on economic growth in Nigeria from 1981–2016
Archmedes Effects of employee assistance programs on performance of employees in state corporations in Kenya: A case of Kenya Ports Authority (Doctoral Dissertation, Kenyatta University)
Ghosh Persistence in Physicians’ location: Long-run evidence from loan repayment programs
White et al. Health care policy formation: analysis, information and research
Falcettoni Essays in Industrial Organization and Health Economics
De Souza Leão Spinola Physicians’ Treatment Behaviour: Drivers, Incentives, and Motivations
Ghosh Persistence in physicians’ location: Long-run evidence from loan repayment programs
Naiman Co-operative health insurance
Azzam Health accounts to formulate health financing policy for the poor: Middle East and North Africa & East Asia and Pacific

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19873414

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

32PN Ep: public notification in the ep bulletin as address of the adressee cannot be established

Free format text: NOTING OF LOSS OF RIGHTS PURSUANT TO RULE 112(1) EPC (EPO FORM 1205A DATED 08/09/2021)

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19873414

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1