健康小屋穿戴設備健康數據
1.一種健康小屋評分方法，其特征在于，包括以下步驟：
1）健康數據的采集(ji)：從以下采集(ji)來源處收集(ji)數據，并通過(guo)數據上傳存入至數據庫(ku)：
社區與企業建設的健康小屋；
體檢中心的體檢數據；
健康檔案數據；
穿戴設備的健康數據；
2）步驟1）中參與健康小屋評分的數據篩選方式為：
10天內有新檢測數據，則不使用歷史數據，只用新的檢測數據計算總評分；
10天內沒有新檢測數據而只有歷史數據，則取歷史數據中各項新的數據，計算單項及總評分；
沒有數據，則不參與評分；
10天內有新檢測數據，但有數據的單項，權重和不到70，不參與評分；
3）計算單項健康小屋基礎評分，選取常用的數據項為：
血壓
血糖
BMI
骨密度
心血管
動脈硬化
人體成分
精神壓力
血氧
4）步驟3）中的數據項健康小屋評分方法采用多種算法結合，包括：
等比法；
區間取值法；
加權平均法；
5）計算健康小屋綜合評分：
單項權重：
占30的權重有：血壓、血糖、BMI；
占20的權重有：人體成分、動脈硬化、心血管；
占5的權重有： 精神壓力、骨密度，血氧；
綜合評分 =（單項分數1×權重1+單項權重2×權重2+…）/(權重1 + 權重2 + …)
6）根據健康小屋綜合評分算出用戶的健康水平；
7）將終的健康小屋綜合評分及健康水平顯示在顯示屏上，供用戶查看。
2.根據權利要求1所述的健康小屋評分方法，其特征在于：所述步驟1）中數據的采集來源不限于步驟1）中所述的來源。
說明書
健康小屋評分方法
技術領域
本發明涉及信息技術領域和醫療健康領域，是一種健康小屋評分方法。
背景技術
隨著互聯網醫療信息技術的迅速發展，人們越來越關注能夠準確反映個人身體素質的各項指標，政府、企業、個人都加大了對醫療健康的投入。健康小屋是以社區衛生服務中心為推廣平臺，通過在社區，企業建立系統、全面的健康自測體檢體系， 以此來提高社區衛生服務質量，企業的員工的健康水平，并將對百姓的健康管理帶向多樣化、全面化、系統化、個性化、信息化方向發展。在對個人方面，各種健康方面的穿載設備層不出窮，根據各種體檢的數據，如何算出一個合理健康小屋評分，讓這個分數能充分反映個人的健康狀況，一種健康小屋評分的算法應用而出。
結慢性病的防治要求，選取血壓，血糖，BMI，骨密度，心血管，動脈硬化，人體成分，精神壓力，血氧作為健康小屋評分的基礎項，不同的基礎項，采用不同的算法模型，算出基礎項評分，再根據加權平均法，算出一個綜合性的評分。
發明內容
為了克服上述缺陷，本發明提供了一種健康小屋評分方法。
本發明為了解決其技術問題所采用的技術方案是：1. 一種健康小屋評分方法，包括以下步驟：
1）健康數據的采集：從以下采集來源處收集數據，并通過數據上傳存入至數據庫：
a) 社區與企業建設的健康小屋；
b) 體檢中心的體檢數據；
c) 健康檔案數據；
d) 穿戴設備的健康數據；
2）步驟1）中參與健康小屋評分的數據篩選方式為：
a) 10天內有新檢測數據，則不使用歷史數據，只用新的檢測數據計算總評分；
b) 10天內沒有新檢測數據而只有歷史數據，則取歷史數據中各項新的數據，計算單項及總評分；
c) 沒有數據，則不參與評分；
d) 10天內有新檢測數據，但有數據的單項，權重和不到70，不參與評分；
3）計算單項健康小屋基礎評分，選取常用的數據項為：
a) 血壓
b) 血糖
c) BMI
d) 骨密度
e) 心血管
f) 動脈硬化
g) 人體成分
h) 精神壓力
i) 血氧
4）步驟3）中的數據項健康小屋評分方法采用多種算法結合，包括：
a) 等比法；
b) 區間取值法；
c) 加權平均法；
5）計算健康小屋綜合評分：
單項權重：
占30的權重有：血壓、血糖、BMI；
占20的權重有：人體成分、動脈硬化、心血管；
占5的權重有： 精神壓力、骨密度，血氧；
綜合評分 =（單項分數1×權重1+單項權重2×權重2+…）/(權重1 + 權重2 + …)
6）根據健康小屋綜合評分算出用戶的健康狀況5星評級，綜合評份在90分與100分之間，評為5星級，在80分與90分之間，評為4星級，在60與70分之間評為3星級，在50與60分之間評為2星級，小于50的評為1星級。
7）將終的健康小屋綜合評分與的健康狀況星級顯示在顯示屏上，供用戶查看。
作為本發明的進一步改進，所述步驟1）中數據的采集來源不限于步驟1）中所述的來源。
本發明的有益效果是：本發明的健康小屋評分方法選取血壓，血糖，BMI，骨密度，心血管，動脈硬化，人體成分，精神壓力，血氧作為健康小屋評分的基礎項，不同的基礎項，采用不同的算法模型，算出基礎項評分，再根據加權平均法，算出一個綜合性的評分，根據綜合性的評分，能了解個人的健康狀況，提醒用戶需要關注自身的健康狀況，合理安排的飲食以及適當參與運動。并引入健康小屋評分的排名機制，通過排名競爭來提高個人健康水平。
附圖說明
圖1為本發明方法的流程示意圖；
具體實施方式
為了加深對本發明的理解，下面將結合實施例對本發明作進一步詳述，該實施例僅用于解釋本發明，并不構成對本發明保護范圍的限定。
1）健康數據的采集：從以下采集來源處收集數據，并通過數據上傳存入至數據庫：
a) 社區與企業建設的健康小屋；
b) 體檢中心的體檢數據；
c) 健康檔案數據；
d) 穿戴設備的健康數據；
2）步驟1）中參與健康小屋評分的數據篩選方式為：
a) 10天內有新檢測數據，則不使用歷史數據，只用新的檢測數據計算總評分；
b) 10天內沒有新檢測數據而只有歷史數據，則取歷史數據中各項新的數據，計算單項及總評分；
c) 沒有數據，則不參與評分；
d) 10天內有新檢測數據，但有數據的單項，權重和不到70，不參與評分；
3）計算單項健康小屋基礎評分，選取常用的數據項為：
a）血壓評分算法
收縮壓： 80 90 105 120 180
得分: 40-------95--- 100-- -95------- 40
舒張壓： 50 60 70 90 100
得分： 40-------95--- 100-- -95------- 40
血壓分數： （收縮壓得分 +舒張壓得分）/ 2
b）血糖評分算法
血糖值： 2.8 3.9 5.0 6.1 11.1
得分： 40-------95--- 100-- -95------- 40
c）BMI評分算法
bmi： 15 18.5 19.3 23.9 32
得分： 40-------95--- 100-- --95------ 40
d）骨密度評分算法
T值： -3.0 -1 0 1 3.0
得分： 40-------95--- 100-- --95------ 85
e）動脈硬化評分算法
abi： 0.3 1 1.1 1.2 2.1
得分： 40-------95--- 100-- -95------- 40
f）心血管評分算法
把心血(xue)管分(fen)為(wei)29項，總分(fen)為(wei)100，每(mei)一項得(de)分(fen)為(wei)3，有一項不在正常范圍之內，就減(jian)去3分(fen)。
g）人體成分評分算法
PercentBodyFat(人身脂肪率)
隱形肥胖 脂肪過量 肥胖 低體重 標準體重 超重肌肉型 低脂肪低體重 低脂肪肌肉型 運動員型
0 18.5 23 3.0 （bmi）
得分：
隱形肥胖 85 ~ 95
脂肪過量 75 ~ 85
肥胖 55 ~ 65
低體重 65 ~ 75
標準體重 95 ~ 100
超重肌肉型 75 ~ 85
低脂肪低體重 60 ~ 65
低脂肪肌肉型 75 ~ 85
運動員型 85 ~ 95
h）血氧評分算法
指標數（95%取95） >= 95 得分= 100-|98-指標數|×2
85<指標數<95 得分=100-（95-指標數）×10
指標數<=85 得分=0
i）精神壓力評分算法
取2組關鍵數值：
PLZS 疲勞指數
YLZS 壓力指數
總得分=×10
例：
PLZS=89
YLZS=120
總得分=55分；
后計算健康小屋綜合評分：
單項權重：
占30的權重有：血壓、血糖、BMI；
占20的權重有：人體成分、動脈硬化、心血管；
占5的權重有： 精神壓力、骨密度，血氧；
綜合評分 =（單項分數1×權重+單項權重2×權重+…）/權重總和
綜合評份在90分與100分區間，評為5星級，在80分與90分區間，評為4星級，在60與70分區間評為3星級，在50與60分區間評為2星級，小于50的評為1星級
將終的健康小屋綜合評分顯示在顯示屏上，供用戶查看。
例如：
一個人在近10天內測試一組數據，其中收縮壓是110， 舒張壓是90，空腹血糖是3.7， BMI是30。
根據發明的內容中，得知血壓的權重是30， 血糖的權重是30， BMI的權重是30, 權重和是90分，超過70分，算法如下：
血壓中收縮壓分數：95 + |(110-120)|/(120-105) * 5 = 97
血壓中舒張壓分數：95 + |(90-90)|/(90-70) * 5 = 95
血壓的評分 = 97 + 95 / 2 = 96
血糖的評分 = 40+ (3.7-2.8)/(3.9 – 2.8)*55=85
BMI的評分 = 40+ （25-32）/32-23.9 * 55 = 87
血壓的權重是30， 血糖權重30 BMI權重 30
總的評分 = 30* 96+85 *30+87*30/(30+30+30) = 90
你的身體情況星級為5星級，請您繼續保持。
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