本公開涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種亞健康狀態(tài)確定方法與亞健康狀態(tài)確定裝置、計算機程序產(chǎn)品及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著經(jīng)濟水平的提高，人們開始著重關(guān)心自身的健康狀態(tài)。

2、然而，在多數(shù)醫(yī)療單位以及機構(gòu)中，完全依賴醫(yī)護人員個人能力對人體的某些數(shù)據(jù)進行確定，這降低了確定出人體健康狀態(tài)的效率；除此之外，在多數(shù)醫(yī)療單位以及機構(gòu)中都以確定人體是否患病為導(dǎo)向，對于亞健康方面的檢測缺乏一個準(zhǔn)確、快速、可靠的方式。

3、鑒于此，本領(lǐng)域亟需開發(fā)一種新的亞健康狀態(tài)確定方法及裝置。

4、需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本公開的目的在于提供一種亞健康狀態(tài)確定方法、亞健康狀態(tài)確定裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，進而至少在一定程度上克服由于相關(guān)技術(shù)導(dǎo)致的對于亞健康方面的檢測缺乏一個準(zhǔn)確、快速、可靠的方式問題。

2、本公開的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習(xí)得。

3、根據(jù)本發(fā)明實施例的第一個方面，提供一種亞健康狀態(tài)確定方法，所述方法包括：確定待檢測對象的檢測數(shù)據(jù)；其中，所述檢測數(shù)據(jù)包括體適能數(shù)據(jù)、眼底數(shù)據(jù)、精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及慢性病數(shù)據(jù)，所述體適能數(shù)據(jù)、所述眼底數(shù)據(jù)、所述精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述慢性病數(shù)據(jù)是分別通過對應(yīng)的分析模型得到的；將所述檢測數(shù)據(jù)輸入亞健康確定模型，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的亞健康狀態(tài)。

4、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述檢測數(shù)據(jù)包括體適能數(shù)據(jù)，所述體適能數(shù)據(jù)包括肌耐力等級、身體平衡能力等級、站立行走時間以及心肺適能等級；所述確定待檢測對象的檢測數(shù)據(jù)，包括：獲取與待檢測對象對應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)，以將所述視頻數(shù)據(jù)輸入至體適能檢測模型中；通過所述體適能檢測模型，確定所述待檢測對象執(zhí)行特定行為動作的執(zhí)行次數(shù)以及每次執(zhí)行所述特定行為動作的執(zhí)行時間；將與所述特定行為動作對應(yīng)的所述執(zhí)行次數(shù)以及所述執(zhí)行時間與人體適能標(biāo)準(zhǔn)進行比對得到適能比對結(jié)果；根據(jù)所述適能比對結(jié)果確定出所述待檢測對象的所述肌耐力等級、所述身體平衡能力等級、所述站立行走時間以及所述心肺適能等級。

5、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述通過所述體適能檢測模型，確定所述待檢測對象執(zhí)行特定行為動作的執(zhí)行次數(shù)以及每次執(zhí)行所述特定行為動作的執(zhí)行時間，包括：基于所述視頻數(shù)據(jù)，確定所述待檢測對象的人體骨骼節(jié)點的三維坐標(biāo)；對所述待檢測對象的站立位置進行檢測，若所述待檢測對象站立在特定位置，則開始對所述待檢測對象的特定行為動作進行檢測；當(dāng)檢測到所述待檢測對象針對于所述特定行為動作執(zhí)行完畢，確定所述待檢測對象執(zhí)行所述特定動作的執(zhí)行時間，并統(tǒng)計所述待檢測對象執(zhí)行所述特定行為動作的執(zhí)行次數(shù)。

6、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述檢測數(shù)據(jù)包括眼底數(shù)據(jù)，所述眼底數(shù)據(jù)包括眼底病變分析結(jié)果、眼睛健康等級、心血管疾病風(fēng)險；所述確定待檢測對象的檢測數(shù)據(jù)，包括：采集與所述待檢測對象對應(yīng)的眼底圖片；將所述眼底圖片輸入至眼底篩查模型中，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的所述眼底病變分析結(jié)果、所述眼睛健康等級以及所述心血管疾病風(fēng)險。

7、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述將所述眼底圖片輸入至眼底篩查模型中，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的所述眼底病變分析結(jié)果、所述眼睛健康等級以及所述心血管疾病風(fēng)險，包括：將所述眼底圖片輸入至眼底篩查模型中，以從所述眼底圖片中提取出眼底特征；其中，所述眼底特征包括視盤、視杯、分割血管、動靜脈形態(tài)、動靜脈比例、病灶特征；基于所述眼底特征，利用所述眼底篩查模型中的已標(biāo)注眼底圖片得到所述待檢測對象的所述眼底病變分析結(jié)果、所述眼睛健康等級以及所述心血管疾病風(fēng)險。

8、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述檢測數(shù)據(jù)包括精神狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述精神狀態(tài)數(shù)據(jù)包括精神壓力等級、抗壓能力等級、血管狀態(tài)等級、血液循環(huán)狀態(tài)等級；所述確定待檢測對象的檢測數(shù)據(jù)，包括：采集待檢測對象的生物電信號；將所述生物電信號輸入至神經(jīng)壓力分析模型，以得到所述待檢測對象的所述精神壓力等級、所述抗壓能力等級、所述血管狀態(tài)等級以及所述血液循環(huán)狀態(tài)等級。

9、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述將所述生物電信號輸入至神經(jīng)壓力分析模型，以得到所述待檢測對象的所述精神壓力等級、所述抗壓能力等級、所述血管狀態(tài)等級以及所述血液循環(huán)狀態(tài)等級，包括：神經(jīng)壓力分析模型根據(jù)所述生物電信號得到心率變異性曲線、脈搏變異性曲線以及血液加速脈波曲線；通過所述心率變異性曲線、所述脈搏變異性曲線以及所述血液加速脈波曲線的曲線特征，分析出所述待檢測對象的神經(jīng)調(diào)節(jié)能力以及血液循環(huán)能力；將所述神經(jīng)調(diào)節(jié)能力、所述血液循環(huán)能力與不同精神狀態(tài)下的神經(jīng)調(diào)節(jié)能力范圍和血液循環(huán)能力范圍進行比對，以得到所述待檢測對象的所述精神壓力等級、所述抗壓能力等級、所述血管狀態(tài)等級以及所述血液循環(huán)狀態(tài)等級。

10、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述檢測數(shù)據(jù)包括慢性病數(shù)據(jù)，所述慢性病數(shù)據(jù)包括生理指標(biāo)數(shù)據(jù)以及慢性病發(fā)病概率；所述確定待檢測對象的檢測數(shù)據(jù)，包括：確定待檢測對象的基本信息、生理指標(biāo)數(shù)據(jù)以及慢性病史；將所述基本信息、所述各項生理指標(biāo)以及所述慢性病史輸入至慢性病分析模型中，以得到所述待檢測對象的所述慢性病發(fā)病概率。

11、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述亞健康確定模型包括多種分類模型以及融合模型；所述將所述檢測數(shù)據(jù)輸入亞健康確定模型，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的亞健康狀態(tài)，包括：將所述檢測數(shù)據(jù)分別輸入所述多種分類模型中，以得到多個分類模型輸出結(jié)果；將所述多個分類模型輸出結(jié)果輸入至所述融合模型，以利用所述融合模型對所述多個分類模型輸出結(jié)果進行融合計算，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的亞健康狀態(tài)。

12、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述將所述檢測數(shù)據(jù)輸入亞健康確定模型之前，所述方法還包括：獲取歷史檢測對象的歷史檢測數(shù)據(jù)，其中，所述歷史檢測數(shù)據(jù)包括歷史體適能數(shù)據(jù)、歷史眼底數(shù)據(jù)、歷史精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及歷史慢性病數(shù)據(jù)；將所述歷史檢測數(shù)據(jù)輸入至亞健康確定模型，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的健康狀態(tài)。

13、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述將所述歷史檢測數(shù)據(jù)輸入至亞健康確定模型，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的健康狀態(tài)，包括：按照預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)劃分比例，將所述歷史檢測數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)以及測試樣本數(shù)據(jù)；將所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入至亞健康確定模型，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的亞健康狀態(tài)。

14、在本發(fā)明的一種示例性實施例中，所述將所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入至亞健康確定模型，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的健康狀態(tài)之后，所述方法還包括：將所述測試樣本數(shù)據(jù)輸入至所述亞健康確定模型中，得到模型預(yù)測結(jié)果；其中，所述模型預(yù)測結(jié)果中包括與所述測試樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的預(yù)測類別標(biāo)簽；分別計算與不同所述預(yù)測類別標(biāo)簽對應(yīng)的所述測試樣本數(shù)據(jù)的評估指標(biāo)，并根據(jù)所述評估指標(biāo)對所述亞健康確定模型中的模型參數(shù)進行調(diào)節(jié)，以優(yōu)化所述健康狀態(tài)確定模型。

15、根據(jù)本發(fā)明實施例的第二個方面，提供一種體檢系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：用戶信息查詢模塊，被配置為接收檢測設(shè)備客戶端發(fā)送的用戶標(biāo)識，并查詢出與所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶信息；檢測數(shù)據(jù)接收模塊，被配置為將所述用戶信息發(fā)送至所述檢測設(shè)備客戶端，以接收所述檢測設(shè)備客戶端發(fā)送的檢測數(shù)據(jù)；其中，所述檢測數(shù)據(jù)包括體適能數(shù)據(jù)、眼底數(shù)據(jù)、精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及慢性病數(shù)據(jù)，體適能數(shù)據(jù)、眼底數(shù)據(jù)、精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及慢性病數(shù)據(jù)是分別通過對應(yīng)的分析模型得到的；亞健康狀態(tài)確定模塊，被配置為將檢測數(shù)據(jù)輸入亞健康確定模型，以得到與所述用戶對應(yīng)的亞健康狀態(tài)；報告上傳模塊，被配置為將所述用戶對應(yīng)的所述亞健康狀態(tài)上傳。

16、根據(jù)本發(fā)明實施例的第三個方面，提供一種亞健康狀態(tài)確定裝置，所述裝置包括：檢測數(shù)據(jù)獲取模塊，被配置為確定待檢測對象的檢測數(shù)據(jù)；其中，所述檢測數(shù)據(jù)包括體適能數(shù)據(jù)、眼底數(shù)據(jù)、精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及慢性病數(shù)據(jù)，所述體適能數(shù)據(jù)、所述眼底數(shù)據(jù)、所述精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及所述慢性病數(shù)據(jù)是分別通過對應(yīng)的分析模型得到的；健康狀態(tài)確定模塊，被配置為將所述檢測數(shù)據(jù)輸入亞健康確定模型，以得到與所述待檢測對象對應(yīng)的亞健康狀態(tài)。

17、根據(jù)本發(fā)明實施例的第四個方面，提供一種電子設(shè)備，包括：處理器和存儲器；其中，存儲器上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任意示例性實施例的亞健康狀態(tài)確定方法。

18、根據(jù)本發(fā)明實施例的第五個方面，提供一種計算機程序產(chǎn)品，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述任意示例性實施例中的亞健康狀態(tài)確定方法。

19、由上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明示例性實施例中的亞健康狀態(tài)確定方法、亞健康狀態(tài)確定裝置、計算機存儲介質(zhì)及電子設(shè)備至少具備以下優(yōu)點和積極效果：

20、在本公開的示例性實施例提供的方法及裝置中，一方面，待檢測數(shù)據(jù)是通過對應(yīng)的分析模型得到的，避免在確定待檢測數(shù)據(jù)的過程中對于醫(yī)護人員的依賴，降低了確定待檢測數(shù)據(jù)的復(fù)雜度，提升了得到待檢測數(shù)據(jù)的效率；另一方面，待檢測數(shù)據(jù)包括體適能數(shù)據(jù)、眼底數(shù)據(jù)、精神狀態(tài)數(shù)據(jù)以及慢性病數(shù)據(jù)等四個維度，并且，亞健康狀態(tài)是將四個維度的待檢測數(shù)據(jù)輸入至亞健康確定模型所得到的結(jié)果，基于此，所得到的亞健康狀態(tài)是一個經(jīng)過對多個維度數(shù)據(jù)進行全面分析的結(jié)果，這提高了確定出的亞健康狀態(tài)的準(zhǔn)確性以及效率。

21、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。