WO2021174777A1 - 老年人健康检测系统、方法、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

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WO2021174777A1
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王健宗
瞿晓阳
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Abstract

一种老年人健康检测系统（200），可应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。所述系统包括：用户数据采集模块（201），用于采集用户的身体参数数据以及语音数据；组织模块（202），用于采集不同服务机构服务于用户时产生的服务数据；应用程序模块（203），用于获取身体参数数据、语音数据及服务数据，并根据身体参数数据及服务数据评估用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；自动机器学习模块（204），用于分析语音数据及服务数据以评估用户的心理健康情况生成心理健康评估结果，并将心理健康评估结果反馈回应用程序模块；区块链模块（205），用于将身体参数数据、语音数据、服务数据同步至区块链各个节点中，能够实现数据共享，全方位主动地保障老人的身心健康。

Description

老年人健康检测系统、方法、计算机设备及可读存储介质
本申请申明2020年07月30日递交的申请号为202010752335.4、名称为“老年人健康检测系统、方法、计算机设备及可读存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种老年人健康检测系统、方法、计算机设备及可读存储介质。
 背景技术
人口老龄化是我国面临的非常严峻的现实问题，妥善解决人口老龄化带来的社会问题一项长期挑战。截至2018年底，我国60岁及以上的老年人2.49亿，占比17.9%。65岁及以上的老年人1.66亿，占比11.9%。其中患有慢性病的老年人1.5亿，占老年人总数的65%。失能、半失能老年人4400万。对老年人失能失智(生活处理能力受损、认知功能受损)情况进行监测为老年人社区提供便利和安全保障，降低了意外的发生率，也给护工和家属减轻了压力，提高了工作效率。
依托大数据、互联网、人工智能等技术实现的远程医疗管理，提升了医疗资源的利用率和便捷性，但是发明人意识到在实际应用中还存在诸多挑战。首先，为了更好的检测和评估老人的健康状态，需要社区与医院、医院与医院间数据共享。同时机器学习模型需要大量的学习训练数据，为了得到更好的模型，不同社区不同城市应该共享监测数据。医疗数据包含个人和敏感信息，随着远程病人监控领域的扩大，用户的隐私保护、数据的安全共享和高效传输存在巨大挑战。最后，目前存在的远程医疗系统更关注老人的身体特征，忽视了老人的心理健康。
发明内容
有鉴于此，本申请提出一种老年人健康检测系统，实现服务机构之间的共享检测数据，更好的在检测老年人身体健康的同时检测心理健康，全方位主动地保障老人的身心健康。
首先，为实现上述目的，本申请提出一种老年人健康检测系统，所述系统包括：
用户数据采集模块，用于采集用户的身体参数数据以及语音数据；
组织模块，用于采集不同服务机构服务于用户时产生的服务数据；
应用程序模块，用于获取所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据，并根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
自动机器学习模块，用于分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果，并将所述心理健康评估结果反馈回所述应用程序模块；
区块链模块，用于将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
为了实现服务机构之间的共享检测数据，更好的检测老年人身体健康的同时检测心理健康，全方位主动地保障老人的身心健康，本申请还提供了一种老年人健康监测方法，所述方法包括：
获取用户的身体参数数据以及语音数据；
获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；
根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
为了实现服务机构之间的共享检测数据，更好的检测老年人身体健康的同时检测心理健康，全方位主动地保障老人的身心健康，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户的身体参数数据以及语音数据；
获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；
根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
为了实现服务机构之间的共享检测数据，更好的检测老年人身体健康的同时检测心理健康，全方位主动地保障老人的身心健康，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如下步骤：
获取用户的身体参数数据以及语音数据；
获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；
根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
本实施方式所提出的老年人健康检测系统，通过用户数据采集模块采集用户的身体参数数据以及语音数据及组织模块采集不同服务机构服务于用户时产生的服务数据；进而通过应用程序模块根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；还通过自动机器学习模块分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果，全方位主动地保障老人的身心健康。通过区块链模块存储并共享数据，实现服务机构之间共享检测数据。
 附图说明
图1是本申请老年人健康检测系统第一实施方式的功能模块示意图；
图2是本申请老年人健康检测系统第二实施方式的功能模块示意图；
图3是本申请老年人健康检测方法一实施方式的流程示意图；
图4是本申请适于实现老年人健康检测方法的计算机设备的硬件架构示意图。
附图标记：
计算机设备 400
存储器 410
处理器 420
网络接口 430
老年人健康检测系统 200
用户数据采集模块 201
组织模块 202
应用程序模块 203
自动机器学习模块 204
区块链模块 205
数据脱敏模块 206
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施方式，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施方式，对本申请进行进一步详细说明。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施方式中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施方式的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在本申请的描述中，需要理解的是，步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序，仅用于方便描述本申请及区别每一步骤，因此不能理解为对本申请的限制。
本申请提出一种老年人健康检测系统200，可应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。参阅图1所示，是本申请老年人健康检测系统200第一实施方式的功能模块图。本实施方式中，所述的老年人健康检测系统200由用户采集模块201、组织模块202、应用程序模块203、自动机器学习模块204以及区块链模块205组成。
在本实施方式中，用户数据模块201，用于采集用户的身体参数数据以及语音数据。
具体地，用户数据采集模块201可以为互联网设备，例如智能可穿戴式设备、智能家居等等。通过智能可穿戴式设备，如智能手环采集用户的血压、心率、体温等身体参数数据。通过智能家居采集用户的语音数据，其中语音数据包含用户自言自语、用户的通话语音数据以及用户的说话间隔频率等。
组织模块202，用于采集不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据。
具体地，服务机构包含社区等其他服务机构，医疗机构包含医院、诊所等。服务数据可以为用户到医院就诊时的检查报告，用户与医生交流的语音数据；还可以是社区工作人员访问用户的登记信息及社区工作人员与老人交流的语音信息等。
应用程序模块203，用于获取所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据，并根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果。
具体地，应用程序模块203包括面向用户的应用程序和面向组织的应用程序。所述面向用户的应用程序将所述身体健康评估结果反馈给用户，并根据所述身体健康评估结果向用户提供健康风险预警及应对措施。举例而言，当用户佩戴的智能手环检测到用户血压的收缩压为140时，超过正常血压收缩压的范围，所述面向用户的应用程序及时将检测结果反馈给用户，并提醒用户不要进行剧烈运动。当检测到用户血压的收缩压为170时，临近高血压危症，所述面向用户的应用程序及时将检测结果反馈给用户，并提醒用户尽快就医。
所述面向 组织的应用程序，用于向服务机构提供所述服务机构内的所有老人的身体健康情况；还用于根据所述服务机构内的所有老人的身体健康情况对所述所有老人进行健康等级分类，并提醒所述服务机构工作人员针对不同健康等级的老人进行不同的应对措施。在本实施方式中，健康等级可以分为健康、低风险及高风险。举例而言，当用户佩戴的智能手环检测到用户血压的收缩压为140时，超过正常血压收缩压的范围，所述面向组织的应用程序及时将检测结果反馈给服务机构，并提醒服务机构工作人员电话提醒用户不要进行剧烈运动。当检测到用户血压的收缩压为170时，临近高血压危症，所述面向用户的应用程序及时将检测结果反馈给服务机构，并提醒服务机构工作人员上门访问用户，协助用户到医疗机构就医。
在本实施方式中，面向组织的应用程序还用于向医疗机构提供用户的身体健康评估结果及心理健康评估结果，从而帮助医生进行诊断。
在本实施方式中，应用程序模块203还用于记录所述用户对所述服务机构及所述医疗机构的服务质量的评价并将评价结果存储到区块链模块205
自动机器学习模块204，用于分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果，并将所述心理健康评估结果反馈回所述应用程序模块。
具体地，自动机器学习模块204是已经训练完成的模型，将传统机器学习模型的迭代过程综合在一起，构建了一个自动化的过程包括自动特征工程、自动模型选择、自动参数调整、自动评估部署，不需要专业的工程师进行数据处理和模型调优，减少了机器学习的人力成本和算力成本。
在本实施方式中，自动机器学习模块204根据所述用户数据采集模块201采集的语音数据及所述服务数据中的语音数据分析用户的情绪状态及心理状态，根据所述情绪状态及所述心理状态评估所述用户的心理健康情况。自动机器学习模块204根据声音特征变化评估用户的情绪状态，例如用户说话的声音很低沉缓慢，则判断用户当前的情绪低落；又如用户说话的声调突然提高，语速加快，则判断用户当前的情绪波动较大。自动机器学习模块204还通过识别所述语音数据包含的负面词语评估用户的心理状态，例如，当识别出语音数据中出现“死”、“活着没意义”等负面词语时，判断用户存在较大的心理问题。自动机器学习模块204将所述心理健康评估结果反馈回所述应用程序模块203。此时，所述面向用户的应用程序将心理身体健康评估结果反馈给用户，并根据所述心理健康评估结果向用户提供健康风险预警及应对措施。所述面向 组织的应用程序，用于向服务机构提供所述服务机构内的所有老人的心理健康情况；还用于根据所述服务机构内的所有老人的心理健康情况对所述所有老人进行健康等级分类，并提醒所述服务机构工作人员针对不同心理健康等级的老人进行不同的应对措施。如，针对情绪非常低落的老人，提醒服务机构的工作人员及时访问用户。
区块链模块205，用于将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
具体地，区块链模块205提供了安全可靠的服务和数据共享，由共识模块、会员服务模块、智能合约模块、事务模块、事件分发模块和非对称加密模块组成。共识模块提供了一个重要的算法来实现对区块链中事务的快速认证和验证。会员服务模块提供了组织的管理服务。智能合约模块提供了不同组织之间数据的共享。事务模块在区块链中存储不同组织之间的事务数据。事件分发模块提供了对区块链的分散化管理，使得所有记录的数据都以分散化的方式存储。非对称加密模块保证了数据转换过程中的数据安全。
本实施方式所提出的老年人健康检测系统200，通过用户数据采集模块采集用户的身体参数数据以及语音数据及组织模块采集不同服务机构服务于用户时产生的服务数据；进而通过应用程序模块根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；还通过自动机器学习模块分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果，全方位主动地保障老人的身心健康。通过区块链模块存储并共享数据，实现服务机构之间共享检测数据。
进一步地，基于本申请老年人健康检测系统200的上述第一实施方式，提出本申请的第二实施方式（如图2所示）。在本实施方式中，老年人健康检测系统200还包括数据脱敏模块206，其中：
数据脱敏模块206，用于对所述应用程序模块204获取到的所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据进行数据脱敏以消除敏感数据中的可识别特征。
具体地，数据脱敏又称数据去隐私化或数据变形，是在给定的规则、策略下对敏感数据进行变换、修改的技术机制，能够在很大程度上解决敏感数据在非可信环境中使用的问题。数据脱敏在保留数据原始特征的条件下，按需进行敏感信息内容的变换。只有授权的管理员或用户，在必须知晓的情况下，才可通过特定应用程序与工具访问数据的真实值，从而降低这些重要数据在共享和移动时的风险。数据脱敏在不降低安全性的前提下，使原有数据的使用范围和共享对象得以拓展，因而是大数据环境下最有效的敏感数据保护方法。
在本实施方式中，数据脱敏模块206主要采用以下方法：
替换：例如，统一将女性用户名替换为F。
变换：例如，序号12345变换为54321，按照一定的顺序进行打乱，与“替换”方法类似，可以在需要时方便还原信息。
加密：例如，编号12345加密为23456，可以根据实际需求选择加密方法。
无效或删除：13811001111截断为138，无效或删除必要信息来保证数据的模糊性。
掩码: 例如，123456 -> 1xxxx6，保留了部分信息，并且保证了信息的长度不变性，对信息持有者更易辨别，如火车票上得身份信息。
日期偏移取整：例如，20130520 12:30:45 -> 20130520 12:00:00，舍弃精度来保证原始数据的安全性，一般此种方法可以保护数据的时间分布密度。
在本实施方式中，数据脱敏模块206还用于将脱敏后的数据发送至所述自动机器学习模块204以供所述自动机器学习模块分析，还用于将所述脱敏后的数据发送至所述区块链模块205实现数据共享，实现用户的隐私保护、数据的安全共享。
本实施方式所提出的老年人健康检测系统200，通过数据脱敏模块对应用程序模块获取到的数据进行数据脱敏以消除敏感数据中的可识别特征，再将脱敏后数据发送至自动机器学习模块进行数据分析以及发送至区块链模块存储及共享从而保护用户的隐私，实现数据的安全共享。
本申请还提出一种老年人健康检测方法，参阅图3所示，是本申请老年人健康检测方法一实施方式的流程示意图。该老年人健康检测方法可以包括步骤S301~步骤S304，其中：
步骤S301：获取用户的身体参数数据以及语音数据。
具体地，通过智能可穿戴式设备，如智能手环采集用户的血压、心率、体温等身体参数数据。通过智能家居采集用户的语音数据，其中语音数据包含用户自言自语、用户的通话语音数据以及用户的说话间隔频率等。
步骤S302：获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据。
具体地，服务机构包含社区等其他服务机构，医疗机构包含医院、诊所等。服务数据可以为用户到医院就诊时的检查报告，用户与医生交流的语音数据；还可以是社区工作人员访问用户的登记信息及社区工作人员与老人交流的语音信息等。
步骤S303：根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果。
具体地，步骤S203之后还可以包括如下步骤：
将所述身体健康评估结果反馈给用户，并根据所述身体健康评估结果向用户提供健康风险预警及应对措施；
举例而言，当用户佩戴的智能手环检测到用户血压的收缩压为140时，超过正常血压收缩压的范围，及时将检测结果反馈给用户，并提醒用户不要进行剧烈运动。当检测到用户血压的收缩压为170时，临近高血压危症，及时将检测结果反馈给用户，并提醒用户尽快就医。
提供所述服务机构内的所有老人的身体健康情况；
根据所述服务机构内的所有老人的身体健康情况对所述所有老人进行健康等级分类，并提醒所述服务机构工作人员针对不同健康等级的老人进行不同的应对措施。
在本实施方式中，健康等级可以分为健康、低风险及高风险。举例而言，当用户佩戴的智能手环检测到用户血压的收缩压为140时，超过正常血压收缩压的范围，及时将检测结果反馈给服务机构，并提醒服务机构工作人员电话提醒用户不要进行剧烈运动。当检测到用户血压的收缩压为170时，临近高血压危症，及时将检测结果反馈给服务机构，并提醒服务机构工作人员上门访问用户，协助用户到医疗机构就医。
步骤S304：分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
在本实施方式中，分析所述语音数据及所述服务数据中的语音数据分析用户的情绪状态及心理状态，根据所述情绪状态及所述心理状态评估所述用户的心理健康情况。具体地，根据声音特征变化评估用户的情绪状态，例如用户说话的声音很低沉缓慢，则判断用户当前的情绪低落；又如用户说话的声调突然提高，语速加快，则判断用户当前的情绪波动较大。通过识别所述语音数据包含的负面词语评估用户的心理状态，例如，当识别出语音数据中出现“死”、“活着没意义”等负面词语时，判断用户存在较大的心理问题。
步骤S305：将所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据同步至区块链的各个节点中。
将所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据上传至区块链中：基于所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据得到对应的摘要信息，具体来说，摘要信息由所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据进行散列处理得到，比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本实施方式所提出的老年人健康检测方法，首先获取用户的身体参数数据以及语音数据及获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；进而根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；接着分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；最后将所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据同步至区块链的各个节点中，实现服务机构之间共享检测数据，全方位主动地保障老人的身心健康。
本申请还提出一种计算机设备，参阅图4所示，是本申请适于实现老年人健康检测方法的计算机设备的硬件架构示意图。
本实施方式中，计算机设备400是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如，可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器（包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群）等。如图4所示，计算机设备400至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信链接存储器410、处理器420、网络接口430。其中：
存储器410至少包括一种类型的可读存储介质，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器410可以是计算机设备500的内部存储模块，例如该计算机设备400的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器410也可以是计算机设备400的外部存储设备，例如该计算机设备400上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，简称为SMC），安全数字（Secure Digital，简称为SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，存储器410还可以既包括计算机设备400的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器410通常用于存储安装于计算机设备400的操作系统和各类应用软件，例如基于QUIC协议栈的数据处理方法的程序代码等。此外，存储器410还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器420在一些实施例中可以是中央处理器（Central Processing Unit，简称为CPU）、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器520通常用于控制计算机设备400的总体操作，例如执行与计算机设备400进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，处理器420用于运行存储器410中存储的程序代码或者处理数据。
网络接口430可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口430通常用于在计算机设备400与其他计算机设备之间建立通信链接。例如，网络接口530用于通过网络将计算机设备400与外部终端相连，在计算机设备400与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网（Intranet）、互联网（Internet）、全球移动通讯系统（Global System of Mobile communication，简称为GSM）、宽带码分多址（Wideband Code Division Multiple Access，简称为WCDMA）、4G网络、5G网络、蓝牙（Bluetooth）、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是，图4仅示出了具有部件410-430的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中，存储于存储器410中的老年人健康检测方法还可以被分割为一个或者多个程序模块，并由一个或多个处理器（本实施例为处理器420）所执行，以完成本申请。
本申请还提供一种可读存储介质，可读存储介质其上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户的身体参数数据以及语音数据；
获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；
根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
将所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据同步至区块链的各个节点中。
本实施例中，所述计算机可读存储介质可以是非易失性，也可以是易失性。所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如，SD或DX存储器等）、随机访问存储器（RAM）、静态随机访问存储器（SRAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、可编程只读存储器（PROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，简称为SMC），安全数字（Secure Digital，简称为SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。当然，可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例中的基于QUIC协议栈的数据处理方法的程序代码等。此外，可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
上述本申请实施方式序号仅仅为了描述，不代表实施方式的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施方式方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，移动终端，空调器，或者网络设备等）执行本申请各个实施方式所述的方法。
以上仅为本申请的优选实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (20)

  1. 一种老年人健康检测系统，其中，所述系统包括：
    用户数据采集模块，用于采集用户的身体参数数据以及语音数据；
    组织模块，用于采集不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；应用程序模块，用于获取所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据，并根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
    自动机器学习模块，用于分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果，并将所述心理健康评估结果反馈回所述应用程序模块；
    区块链模块，用于将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
  2. 如权利要求1所述的老年人健康检测系统，其中，还包括：
    数据脱敏模块，用于对所述应用程序模块获取到的所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据进行数据脱敏以消除敏感数据中的可识别特征，还用于将脱敏后的数据发送至所述自动机器学习模块以供所述自动机器学习模块分析及将所述脱敏后的数据发送至所述区块链模块实现数据共享。
  3. 如权利要求1所述的老人智能检测系统，其中，所述应用程序模块包括面向用户的应用程序和面向组织的应用程序；其中，
    所述面向用户的应用程序，用于将所述身体健康评估结果及心理健康评估结果反馈给用户，并根据所述身体健康评估结果及心理健康评估结果向用户提供健康风险预警及应对措施；
    所述面向组织的应用程序，用于向服务机构提供所述服务机构内的所有老人的身体健康评估结果及心理健康评估结果，及向医疗机构提供用户的身体健康评估结果及心理健康评估结果。
  4. 如权利要求3所述的老人健康监测系统，其中，所述面向组织的应用程序还用于根据所述服务机构内的所有老人的身体健康评估结果及身体健康评估结果对所述所有老人进行健康等级分类，并提醒所述服务机构工作人员针对不同健康等级的老人进行不同的应对措施。
  5. 如权利要求4所述的老人智能检测系统，其中，所述应用程序模块还用于记录用户对所述服务机构及所述医疗机构的服务质量的评价并将评价结果存储到所述区块链模块。
  6. 如权利要求1所述的老年人健康检测系统，其中，所述服务数据包括用户交谈的语音数据，所述自动机器学习模块根据所述用户数据模块采集的语音数据及所述服务数据中的语音数据分析用户的情绪状态及心理状态，根据所述情绪状态及所述心理状态评估所述用户的心理健康情况。
  7. 如权利要求6所述的老年人健康检测系统，其中，所述自动机器学习模块根据声音特征变化评估用户的情绪状态，通过识别所述语音数据包含的负面词语评估用户的心理状态。
  8. 一种老年人健康检测方法，其中，所述方法包括：
    获取用户的身体参数数据以及语音数据；
    获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；
    根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
    分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
    将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
  9. 如权利要求8所述的老年人健康检测方法，其中，所述方法还包括：
    对所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据进行数据脱敏以消除敏感数据中的可识别特征，将脱敏后的数据进行分析及将所述脱敏后的数据进行数据共享。
  10. 如权利要求8所述的老人智能检测方法，其中，所述方法还包括：
    将所述身体健康评估结果及心理健康评估结果反馈给用户，并根据所述身体健康评估结果及心理健康评估结果向用户提供健康风险预警及应对措施；
    向服务机构提供所述服务机构内的所有老人的身体健康评估结果及心理健康评估结果，及向医疗机构提供用户的身体健康评估结果及心理健康评估结果。
  11. 如权利要求10所述的老人健康监测方法，其中，所述方法还包括：根据所述服务机构内的所有老人的身体健康评估结果及身体健康评估结果对所述所有老人进行健康等级分类，并提醒所述服务机构工作人员针对不同健康等级的老人进行不同的应对措施。
  12. 如权利要求11所述的老人智能检测方法，其中，所述方法还包括：记录用户对所述服务机构及所述医疗机构的服务质量的评价并将评价结果存储到区块链。
  13. 如权利要求8所述的老年人健康检测方法，其中，所述服务数据包括用户交谈的语音数据，所述方法还包括：根据采集的语音数据及所述服务数据中的语音数据分析用户的情绪状态及心理状态，根据所述情绪状态及所述心理状态评估所述用户的心理健康情况。
  14. 如权利要求13所述的老年人健康检测方法，其中，所述方法还包括：根据声音特征变化评估用户的情绪状态，通过识别所述语音数据包含的负面词语评估用户的心理状态。
  15. 一种计算机设备，其中，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现以下步骤：
    获取用户的身体参数数据以及语音数据；
    获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；
    根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
    分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
    将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
  16. 如权利要求15所述的计算机设备，其中，所述计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
    对所述身体参数数据、所述语音数据及所述服务数据进行数据脱敏以消除敏感数据中的可识别特征，将脱敏后的数据进行分析及将所述脱敏后的数据进行数据共享。
  17. 如权利要求16所述的计算机设备，其中，所述计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：
    将所述身体健康评估结果及心理健康评估结果反馈给用户，并根据所述身体健康评估结果及心理健康评估结果向用户提供健康风险预警及应对措施；
    向服务机构提供所述服务机构内的所有老人的身体健康评估结果及心理健康评估结果，及向医疗机构提供用户的身体健康评估结果及心理健康评估结果。
  18. 如权利要求17所述的计算机设备，其中，所述计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：根据所述服务机构内的所有老人的身体健康评估结果及身体健康评估结果对所述所有老人进行健康等级分类，并提醒所述服务机构工作人员针对不同健康等级的老人进行不同的应对措施。
  19. 如权利要求18所述的计算机设备，其中，所述计算机可读指令被处理器执行时还实现以下步骤：记录用户对所述服务机构及所述医疗机构的服务质量的评价并将评价结果存储到区块链。
  20. 一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质内存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如下步骤：
    获取用户的身体参数数据以及语音数据；
    获取不同服务机构及医疗机构服务于用户时产生的服务数据；
    根据所述身体参数数据及所述服务数据评估所述用户的身体健康情况以生成身体健康评估结果；
    分析所述语音数据及所述服务数据以评估所述用户的心理健康情况生成心理健康评估结果；
    将所述身体参数数据、所述语音数据、所述服务数据、所述身体健康评估结果及所述心理健康评估结果同步至区块链的各个节点中。
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