CN114429803A - 一种基于危险因素的健康风险预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于危险因素的健康风险预警方法，涉及健康管理技术领域，包括以下步骤：S1、利用采集模块收集或者监控用户信息，S2、利用数据过滤模块整合计算各类信息并定性疾病风险。本发明通过设置数据过滤模块整合计算各类信息并定性疾病风险，还通过国内外发布的文献和病学研究对数据的病学特征和风险因子进行提炼，进而通过风险因子的分析以及将风险预警精准的投放给适合的用户提高监测到预警的效率，从而解决了现今大多数的健康风险预警方法均效率较低，且投放风险预警的精准性较低，进而一定程度上降低了健康风险预警预防正常死亡、疾病以及残疾发生功能性的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种健康管理方法，特别涉及一种基于危险因素的健康风险预警方法。
背景技术
健康风险预警是一种高效性、系统性的生命循环计划，通过有效的监测和采集，有效消除或减轻影响健康的危险因素，预防疾病，促进健康，提高生活质量，风险预警的核心是识别人们日常存在的健康风险、根据历史的身体的状况，给予专业权威的警示，以达到避免、减少或消除影响健康的危险因素。
随着社会的进步和经济的发展，我国人民对身体健康的需求日益的提高，此需求不仅仅在于生病治病，越来越多人关注健康预警以及健康预防，进而出现了健康风险预警方法，但是现今大多数的健康风险预警方法均效率较低，且投放风险预警的精准性较低，进而一定程度上降低了健康风险预警预防正常死亡、疾病以及残疾发生的功能性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于危险因素的健康风险预警方法，以解决上述背景技术中提出的现今大多数的健康风险预警方法均效率较低，且投放风险预警的精准性较低，进而一定程度上降低了健康风险预警预防正常死亡、疾病以及残疾发生功能性的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于危险因素的健康风险预警方法，包括以下步骤：
S1、利用采集模块收集或者监控用户信息。
S2、利用数据过滤模块整合计算各类信息并定性疾病风险。
S3、利用风险分析模块分析用户指标，并且利用风险分组模块进行风险分组。
S4、利用风险预警计划模块生成风险预警计划。
S5、最后利用推送模块按照计算的时间推送风险预警到推送客户。
作为本发明的一种优选技术方案，所述用户信息包括三方设备采集以及问卷评估，所述问卷评估包括用户信息、膳食习惯以及健康信息，所述用户信息包括但不限于性别以及年龄，所述健康状况包括但不限于既往史、现病史、用药史以及食物过敏史，所述膳食习惯包括但不限于膳食喜好以及地方特色饮食，所述三方设备采集包括但不限于血压、血糖、血脂、血尿酸、身体特征以及心电图，所述问卷评估以及三方设备采集的静态指标输入端电连接有采集模块输入端，所述采集模块包括数据初筛模块以及数据合并模块，所述数据初筛模块以及数据合并模块输出端电连接有效静态指标、有效动态指标以及用户关联数据模块输入端。
作为本发明的一种优选技术方案，所述有效静态指标、有效动态指标以及用户关联数据模块输出端电连接有数据过滤模块，所述数据过滤模块包括提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输入端，所述提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输出电连接有风险因子模块以及风险等级模块，所述提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输入端同时电连接有本地风险因素库输出端。
作为本发明的一种优选技术方案，所述风险因子模块以及风险等级模块输出端电连接有风险分析模块包括的识别综合风险模块以及识别风险病症模块输入端，所述识别综合风险模块以及识别风险病症模块输出端电连接有多种风险病症模块以及多种综合风险模块输入端，所述识别综合风险模块以及识别风险病症模块输入端同时电连接有权威文献医学标准模块输出端。
作为本发明的一种优选技术方案，所述多种风险病症模块以及多种综合风险模块输出端电连接有风险分组模块包括的疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输入端，所述疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输出端电连接有用户风险分组模块输入端，所述疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输入端同时电连接有权威文献医学标准临床经验模块输出端。
作为本发明的一种优选技术方案，所述用户风险分组模块输出端电连接有风险预警计划模块包括的用户指导内容模块输入端，所述用户指导内容模块输入端电连接有分组过滤模块、指导排序模块、指导整理模块以及指导组合模块输出端，所述组过滤模块、指导排序模块、指导整理模块以及指导组合模块输入端电连接有就诊指导模块、饮食指导模块、运动指导模块以及监测指导模块输出端，所述用户指导内容输出端电连接有设置预警频率以及设置预警周期模块输入端，所述设置预警频率以及设置预警周期模块输入端同时电连接有用户日常特点模块以及用户健康程度模块输出端，所述设置预警频率以及设置预警周期模块输出端电连接有用户风险预警计划模块输入端。
作为本发明的一种优选技术方案，所述用户风险预警计划模块输出端电连接有用户推送模块包括的投放课程模块输入端，所述投放课程模块输入端同时电连接有用户渠道投放路径模块输出端，所述投放课程模块输出端电连接有一致性高可用模块输入端，所述一致性高可用模块输出端电连接有APP、邮件以及其他投放模块，所述一致性高可用模块电连接有循环投放模块输入端，且循环投放模块输出端电连接有APP、邮件以及其他投放模块。
作为本发明的一种优选技术方案，步骤适用人群为希望通过健康预警增加健康警示、健康预防、改善健康以及降低疾病发生率的人群，所述步骤不适用人群为小于18或大于75的人群。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过设置数据过滤模块整合计算各类信息并定性疾病风险，而且还通过国内外发布的文献和病学研究对数据的病学特征和风险因子进行提炼，进而通过风险因子的分析以及将风险预警精准的投放给适合的用户提高监测到预警的效率，大大的提高了风险预警效果，以达成增加人们健康，提高和维护健康，预防非正常死亡、疾病、残疾的发生，而且在此过程中参考国内外众多身体风险与预警的权威资料，结合多年来对不同人群健康的分析增加了指导以及预警的准确度，并且还为健康管理行业、平台、医院等机构指导客户进行预警分析和报告的推送，同时实行健康指导以及健康预防，从而解决了现今大多数的健康风险预警方法均效率较低，且投放风险预警的精准性较低，进而一定程度上降低了健康风险预警预防正常死亡、疾病以及残疾发生功能性的问题。
附图说明
图1为本发明的整体流程结构示意图；
图2为本发明的采集模块流程结构示意图；
图3为本发明的数据过滤模块流程结构示意图；
图4为本发明的风险分析模块流程结构示意图；
图5为本发明的风险分组模块流程结构示意图；
图6为本发明的风险预警计划模块流程结构示意图；
图7为本发明的推送模块流程结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-7，本发明提供了一种基于危险因素的健康风险预警方法的技术方案：
包括以下步骤：
S1、利用采集模块收集或者监控用户信息；
S2、利用数据过滤模块整合计算各类信息并定性疾病风险；
S3、利用风险分析模块分析用户指标，并且利用风险分组模块进行风险分组；
S4、利用风险预警计划模块生成风险预警计划；
S5、最后利用推送模块按照计算的时间推送风险预警到推送客户。
所述用户信息包括三方设备采集以及问卷评估，所述问卷评估包括用户信息、膳食习惯以及健康信息，所述用户信息包括但不限于性别以及年龄，所述健康状况包括但不限于既往史、现病史、用药史以及食物过敏史，所述膳食习惯包括但不限于膳食喜好以及地方特色饮食，所述三方设备采集包括但不限于血压、血糖、血脂、血尿酸、身体特征以及心电图，所述问卷评估以及三方设备采集的静态指标输入端电连接有采集模块输入端，所述采集模块包括数据初筛模块以及数据合并模块，所述数据初筛模块以及数据合并模块输出端电连接有效静态指标、有效动态指标以及用户关联数据模块输入端。
所述有效静态指标、有效动态指标以及用户关联数据模块输出端电连接有数据过滤模块，所述数据过滤模块包括提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输入端，所述提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输出电连接有风险因子模块以及风险等级模块，所述提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输入端同时电连接有本地风险因素库输出端。
所述风险因子模块以及风险等级模块输出端电连接有风险分析模块包括的识别综合风险模块以及识别风险病症模块输入端，所述识别综合风险模块以及识别风险病症模块输出端电连接有多种风险病症模块以及多种综合风险模块输入端，所述识别综合风险模块以及识别风险病症模块输入端同时电连接有权威文献医学标准模块输出端，所述权威文献医学标准模块的参考标准包含但不限于《冠心病患者运动治疗中国专家共识》、《心血管病运动康复研究进展》、《糖尿病患者血糖波动管理专家共识》、《中国2型糖尿病患者餐后高血糖管理专家共识》、《中国2型糖尿病防治指南（2020年版）》、《中国高血压患者心率管理多学科专家共识（2021年版）》《国家基层高血压防治管理指南》、《2020 ESC运动心脏病学和心血管疾病患者的体育锻炼指南》、《中国成人血脂异常防治指南》、《中国糖尿病运动治疗指南》以及《中国糖尿病膳食指南》。
所述多种风险病症模块以及多种综合风险模块输出端电连接有风险分组模块包括的疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输入端，所述疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输出端电连接有用户风险分组模块输入端，所述疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输入端同时电连接有权威文献医学标准临床经验模块输出端，所述权威文献医学标准临床经验模块参考标准包含但不限于《中国2型糖尿病防治指南（2020年版）》、《中国高血压患者心率管理多学科专家共识（2021年版）》以及《中国高血压防治指南》。
所述用户风险分组模块输出端电连接有风险预警计划模块包括的用户指导内容模块输入端，其目的是为了对用户常见的数百种疾病进行重新的组合和分类，形成数十万种教育分组，对用户病征形成精确定位，进而达到了重新定义的目的，所述用户指导内容模块输入端电连接有分组过滤模块、指导排序模块、指导整理模块以及指导组合模块输出端，所述组过滤模块、指导排序模块、指导整理模块以及指导组合模块输入端电连接有就诊指导模块、饮食指导模块、运动指导模块以及监测指导模块输出端，所述用户指导内容输出端电连接有设置预警频率以及设置预警周期模块输入端，所述设置预警频率以及设置预警周期模块输入端同时电连接有用户日常特点模块以及用户健康程度模块输出端，所述设置预警频率以及设置预警周期模块输出端电连接有用户风险预警计划模块输入端，风险预警计划模块生成的风险预警计划是通过风险分组模块分组后将对应的指导信息，即包含饮食、就诊、运动以及监测指导重新的安排和组合，然后再根据用户信息形成千人千面的风险预警计划，所述用户指导内容模块的指导内容依据包括但不限于《高血压合并动脉粥样硬化防治中国专家共识》、《国家基层高血压防治管理指南》、《中国高血压健康管理规范》、《中国老年高血压管理指南》、《中国医师协会关于我国高血压诊断标准及降压目标科学声明》、《中国高血压患者心率管理多学科专家共识》、《中国高血压防治指南》《中国2型糖尿病防治指南》、《中国住院患者血糖管理专家共识》，饮食：《欧洲心脏病学学会预防心血管病的膳食指南》、《中国居民膳食指南》《中国糖尿病膳食指南》、《临床营养学》、《美国DASH饮食管理方法》，运动：《ACSM运动测试与运动处方指南》、《常见病运动处方》、《慢性疾病运动康复》、《2008美国人体力活动指南》以及《中国成年人身体活动指南》。
所述用户风险预警计划模块输出端电连接有用户推送模块包括的投放课程模块输入端，所述投放课程模块输入端同时电连接有用户渠道投放路径模块输出端，所述投放课程模块输出端电连接有一致性高可用模块输入端，所述一致性高可用模块输出端电连接有APP、邮件以及其他投放模块，所述一致性高可用模块电连接有循环投放模块输入端，且循环投放模块输出端电连接有APP、邮件以及其他投放模块，其目的是为了达到高可用、一致性以及对用户投放失败的自动记录重推功能性，在此过程中存储上沿用图数据库和非关系型数据库，采集数据和风险分析算法规则上采用QLE规则引擎对医学逻辑进行动态的配置和编写，健康分组多采用机器学习对众多课程和分组组合进行匹配和连接，适用人群为希望通过健康预警增加健康警示、健康预防、改善健康以及降低疾病发生率的人群，且步骤不适用人群为小于18或大于75的人群。
本发明的具体实施方式：
首先通过采集模块收集或者监控用户信息，之后利用数据过滤模块整合计算各类信息并定性疾病风险，即通过采集回来的数据通过数据过滤模块将数据提炼成系统可用的数据，集合本地风险因素库分析出用户对应的风险因子、并对因子所涉及的疾病风险进行判断和评级，随后利用风险分析模块包括的风险因子模块以及权威文献医学标准模块识别出用户综合风险，并对风险所可能引发的病征进行记录，然后通过风险分组模块包括的疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块推演出用户可能拥有零到多种潜在可能的疾病病征，而且对于含多种疾病风险的用户零到一种的除外，之后通过权威文献医学标准临床经验模块对疾病风险进行排序和分类，同时对用户进行分组，然后将通过风险预警计划模块根据个人患病风险及参与计算的危险因素不同，对用户配置不同的预警指导内容，而且通过就诊指导模块、饮食指导模块、运动指导模块以及监测指导模块进行分组过滤、排序、整理以及组合并结合用户信息为用户定制风险预警计划，之后再根据用户风险的特点以及程度配合设置预警频率以及设置预警周期模块去设置用户预警频率和周期，进而来达到增加循环认知的目的，最后根据风险预警计划模块给出的计划匹配用户的时间，并同时利用投放课程模块以及用户渠道投放路径模块将计划课程投放到用户的手中，而且通过一致性高可用模块以及循环投放模块将计划课程通过app推送，短信以及邮件等方式投放，而且在此过程中还保证了高可用、一致性以及对用户投放失败的自动记录重推功能性。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种基于危险因素的健康风险预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、利用采集模块收集或者监控用户信息；
S2、利用数据过滤模块整合计算各类信息并定性疾病风险；
S3、利用风险分析模块分析用户指标，并且利用风险分组模块进行风险分组；
S4、利用风险预警计划模块生成风险预警计划；
S5、最后利用推送模块按照计算的时间推送风险预警到推送客户。
2.根据权利要求1所述的一种基于危险因素的健康风险预警方法，其特征在于：所述用户信息包括三方设备采集以及问卷评估，所述问卷评估包括用户信息、膳食习惯以及健康信息，所述用户信息包括但不限于性别以及年龄，所述健康状况包括但不限于既往史、现病史、用药史以及食物过敏史，所述膳食习惯包括但不限于膳食喜好以及地方特色饮食，所述三方设备采集包括但不限于血压、血糖、血脂、血尿酸以及心电图，所述问卷评估以及三方设备采集的静态指标输入端电连接有采集模块输入端，所述采集模块包括数据初筛模块以及数据合并模块，所述数据初筛模块以及数据合并模块输出端电连接有效静态指标、有效动态指标以及用户关联数据模块输入端。
3.根据权利要求2所述的一种基于危险因素的健康风险预警方法，其特征在于：所述有效静态指标、有效动态指标以及用户关联数据模块输出端电连接有数据过滤模块，所述数据过滤模块包括提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输入端，所述提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输出电连接有风险因子模块以及风险等级模块，所述提炼风险因素模块、分析出分风险因子模块、疾病风险模块以及判断评级模块输入端同时电连接有本地风险因素库输出端。
4.根据权利要求3所述的一种基于危险因素的健康风险预警方法，其特征在于：所述风险因子模块以及风险等级模块输出端电连接有风险分析模块包括的识别综合风险模块以及识别风险病症模块输入端，所述识别综合风险模块以及识别风险病症模块输出端电连接有多种风险病症模块以及多种综合风险模块输入端，所述识别综合风险模块以及识别风险病症模块输入端同时电连接有权威文献医学标准模块输出端。
5.根据权利要求4所述的一种基于危险因素的健康风险预警方法，其特征在于：所述多种风险病症模块以及多种综合风险模块输出端电连接有风险分组模块包括的疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输入端，所述疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输出端电连接有用户风险分组模块输入端，所述疾病风险排序模块、疾病风险分类模块以及疾病定型模块输入端同时电连接有权威文献医学标准临床经验模块输出端。
6.根据权利要求5所述的一种基于危险因素的健康风险预警方法，其特征在于：所述用户风险分组模块输出端电连接有风险预警计划模块包括的用户指导内容模块输入端，所述用户指导内容模块输入端电连接有分组过滤模块、指导排序模块、指导整理模块以及指导组合模块输出端，所述组过滤模块、指导排序模块、指导整理模块以及指导组合模块输入端电连接有就诊指导模块、饮食指导模块、运动指导模块以及监测指导模块输出端，所述用户指导内容输出端电连接有设置预警频率以及设置预警周期模块输入端，所述设置预警频率以及设置预警周期模块输入端同时电连接有用户日常特点模块以及用户健康程度模块输出端，所述设置预警频率以及设置预警周期模块输出端电连接有用户风险预警计划模块输入端。
7.根据权利要求6所述的一种基于危险因素的健康风险预警方法，其特征在于：所述用户风险预警计划模块输出端电连接有用户推送模块包括的投放课程模块输入端，所述投放课程模块输入端同时电连接有用户渠道投放路径模块输出端，所述投放课程模块输出端电连接有一致性高可用模块输入端，所述一致性高可用模块输出端电连接有APP、邮件以及其他投放模块，所述一致性高可用模块电连接有循环投放模块输入端，且循环投放模块输出端电连接有APP、邮件以及其他投放模块。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116246776A (zh) * | 2023-04-04 | 2023-06-09 | 曜立科技(北京)有限公司 | 一种辅助脑卒中诊断决策的方法及系统 |
| WO2024018263A1 (zh) * | 2022-07-21 | 2024-01-25 | Evyd科技有限公司 | 生活行为推荐信息的推送方法、装置、介质及电子设备 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7127407B1 (en) * | 1999-04-29 | 2006-10-24 | 3M Innovative Properties Company | Method of grouping and analyzing clinical risks, and system therefor |
| KR20110137001A (ko) * | 2010-06-16 | 2011-12-22 | (주)유카이트 | 건강 위험 경보 시스템 |
| CN102999686A (zh) * | 2011-09-19 | 2013-03-27 | 上海煜策信息科技有限公司 | 一种健康管理系统及其实现方法 |
| CN104200076A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-10 | 钟亚平 | 一种运动员运动损伤风险预警方法 |
| CN106909769A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-06-30 | 马立明 | 大数据心血管疾病风险监控系统 |
| US20170277857A1 (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | Fujitsu Limited | System and a method for assessing patient treatment risk using open data and clinician input |
| CN107609337A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-01-19 | 中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所 | 一种空气质量健康指数发布和个性化预警方法 |
| CN108847283A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-11-20 | 中国人民解放军第二军医大学 | 个性化健康管理方法及系统 |
| CN108922623A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-11-30 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 一种健康风险评估和疾病预警信息系统 |
| CN109147947A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 南京旭颢信息科技有限公司 | 一种适用于慢病及高危患者的循环递进式健康管理方法 |
| CN109924965A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-06-25 | 王平 | 一种心脑血管康复训练系统 |
| KR20190091788A (ko) * | 2018-01-29 | 2019-08-07 | 연세대학교 산학협력단 | 데이터 기반의 예방 의료정보 제공 및 평가를 위한 장치 및 방법 |
| US20190259501A1 (en) * | 2018-02-15 | 2019-08-22 | Atlas Llc | Method for evaluation of disease risk in the user on the basis of genetic data and data on the composition of gut microbiota |
| CN112674726A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-20 | 珠海格力电器股份有限公司 | 健康状态的监控方法、设备、系统和可穿戴设备 |
| US20210319887A1 (en) * | 2015-05-20 | 2021-10-14 | Amuseneering Technologies, Llc | Method of treating diabetes informed by social determinants of health |
-
2022
- 2022-01-24 CN CN202210081757.2A patent/CN114429803A/zh active Pending
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7127407B1 (en) * | 1999-04-29 | 2006-10-24 | 3M Innovative Properties Company | Method of grouping and analyzing clinical risks, and system therefor |
| KR20110137001A (ko) * | 2010-06-16 | 2011-12-22 | (주)유카이트 | 건강 위험 경보 시스템 |
| CN102999686A (zh) * | 2011-09-19 | 2013-03-27 | 上海煜策信息科技有限公司 | 一种健康管理系统及其实现方法 |
| CN104200076A (zh) * | 2014-08-19 | 2014-12-10 | 钟亚平 | 一种运动员运动损伤风险预警方法 |
| US20210319887A1 (en) * | 2015-05-20 | 2021-10-14 | Amuseneering Technologies, Llc | Method of treating diabetes informed by social determinants of health |
| US20170277857A1 (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | Fujitsu Limited | System and a method for assessing patient treatment risk using open data and clinician input |
| CN106909769A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-06-30 | 马立明 | 大数据心血管疾病风险监控系统 |
| CN107609337A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-01-19 | 中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所 | 一种空气质量健康指数发布和个性化预警方法 |
| KR20190091788A (ko) * | 2018-01-29 | 2019-08-07 | 연세대학교 산학협력단 | 데이터 기반의 예방 의료정보 제공 및 평가를 위한 장치 및 방법 |
| US20190259501A1 (en) * | 2018-02-15 | 2019-08-22 | Atlas Llc | Method for evaluation of disease risk in the user on the basis of genetic data and data on the composition of gut microbiota |
| CN108847283A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-11-20 | 中国人民解放军第二军医大学 | 个性化健康管理方法及系统 |
| CN108922623A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-11-30 | 中国铁道科学研究院集团有限公司 | 一种健康风险评估和疾病预警信息系统 |
| CN109147947A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-04 | 南京旭颢信息科技有限公司 | 一种适用于慢病及高危患者的循环递进式健康管理方法 |
| CN109924965A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-06-25 | 王平 | 一种心脑血管康复训练系统 |
| CN112674726A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-20 | 珠海格力电器股份有限公司 | 健康状态的监控方法、设备、系统和可穿戴设备 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 王伟娜;杨丹;童庆;: "基于大数据的慢病管理平台的研究", 电脑知识与技术, no. 05, 15 February 2018 (2018-02-15) * |
| 邓明燕;: "医疗风险预警监控系统在临床护理工作中的应用", 护理研究, no. 13, 1 May 2011 (2011-05-01) * |
| 钱庆文: "医疗质量与患者安全", 31 March 2019, 光明日报出版社, pages: 370 - 373 * |
| 顾东兴;: "基于微信的心脑血管疾病健康管理系统的设计与实现", 中西医结合心血管病电子杂志, no. 35, 18 December 2018 (2018-12-18) * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024018263A1 (zh) * | 2022-07-21 | 2024-01-25 | Evyd科技有限公司 | 生活行为推荐信息的推送方法、装置、介质及电子设备 |
| CN116246776A (zh) * | 2023-04-04 | 2023-06-09 | 曜立科技(北京)有限公司 | 一种辅助脑卒中诊断决策的方法及系统 |
| CN116246776B (zh) * | 2023-04-04 | 2023-11-07 | 曜立科技(北京)有限公司 | 一种辅助脑卒中诊断决策的方法及系统 |
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