健康小屋穿戴设备健康数据
1.一种健康小屋评分方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）健康数据的采集：从以下采集来源处收集数据，并通过数据上传存入至数据库：
社区与企业建设的健康小屋；
体检中心的体检数据；
健康档案数据；
穿戴设备的健康数据；
2）步骤1）中参与健康小屋评分的数据筛选方式为：
10天内有新检测数据，则不使用历史数据，只用新的检测数据计算总评分；
10天内没有新检测数据而只有历史数据，则取历史数据中各项新的数据，计算单项及总评分；
没有数据，则不参与评分；
10天内有新检测数据，但有数据的单项，权重和不到70，不参与评分；
3）计算单项健康小屋基础评分，选取常用的数据项为：
血压
血糖
BMI
骨密度
心血管
动脉硬化
人体成分
精神压力
血氧
4）步骤3）中的数据项健康小屋评分方法采用多种算法结合，包括：
等比法；
区间取值法；
加权平均法；
5）计算健康小屋综合评分：
单项权重：
占30的权重有：血压、血糖、BMI；
占20的权重有：人体成分、动脉硬化、心血管；
占5的权重有： 精神压力、骨密度，血氧；
综合评分 =（单项分数1×权重1+单项权重2×权重2+…）/(权重1 + 权重2 + …)
6）根据健康小屋综合评分算出用户的健康水平；
7）将终的健康小屋综合评分及健康水平显示在显示屏上，供用户查看。
2.根据权利要求1所述的健康小屋评分方法，其特征在于：所述步骤1）中数据的采集来源不限于步骤1）中所述的来源。
说明书
健康小屋评分方法
技术领域
本发明涉及信息技术领域和医疗健康领域，是一种健康小屋评分方法。
背景技术
随着互联网医疗信息技术的迅速发展，人们越来越关注能够准确反映个人身体素质的各项指标，政府、企业、个人都加大了对医疗健康的投入。健康小屋是以社区卫生服务中心为推广平台，通过在社区，企业建立系统、全面的健康自测体检体系， 以此来提高社区卫生服务质量，企业的员工的健康水平，并将对百姓的健康管理带向多样化、全面化、系统化、个性化、信息化方向发展。在对个人方面，各种健康方面的穿载设备层不出穷，根据各种体检的数据，如何算出一个合理健康小屋评分，让这个分数能充分反映个人的健康状况，一种健康小屋评分的算法应用而出。
结慢性病的防治要求，选取血压，血糖，BMI，骨密度，心血管，动脉硬化，人体成分，精神压力，血氧作为健康小屋评分的基础项，不同的基础项，采用不同的算法模型，算出基础项评分，再根据加权平均法，算出一个综合性的评分。
发明内容
为了克服上述缺陷，本发明提供了一种健康小屋评分方法。
本发明为了解决其技术问题所采用的技术方案是：1. 一种健康小屋评分方法，包括以下步骤：
1）健康数据的采集：从以下采集来源处收集数据，并通过数据上传存入至数据库：
a) 社区与企业建设的健康小屋；
b) 体检中心的体检数据；
c) 健康档案数据；
d) 穿戴设备的健康数据；
2）步骤1）中参与健康小屋评分的数据筛选方式为：
a) 10天内有新检测数据，则不使用历史数据，只用新的检测数据计算总评分；
b) 10天内没有新检测数据而只有历史数据，则取历史数据中各项新的数据，计算单项及总评分；
c) 没有数据，则不参与评分；
d) 10天内有新检测数据，但有数据的单项，权重和不到70，不参与评分；
3）计算单项健康小屋基础评分，选取常用的数据项为：
a) 血压
b) 血糖
c) BMI
d) 骨密度
e) 心血管
f) 动脉硬化
g) 人体成分
h) 精神压力
i) 血氧
4）步骤3）中的数据项健康小屋评分方法采用多种算法结合，包括：
a) 等比法；
b) 区间取值法；
c) 加权平均法；
5）计算健康小屋综合评分：
单项权重：
占30的权重有：血压、血糖、BMI；
占20的权重有：人体成分、动脉硬化、心血管；
占5的权重有： 精神压力、骨密度，血氧；
综合评分 =（单项分数1×权重1+单项权重2×权重2+…）/(权重1 + 权重2 + …)
6）根据健康小屋综合评分算出用户的健康状况5星评级，综合评份在90分与100分之间，评为5星级，在80分与90分之间，评为4星级，在60与70分之间评为3星级，在50与60分之间评为2星级，小于50的评为1星级。
7）将终的健康小屋综合评分与的健康状况星级显示在显示屏上，供用户查看。
作为本发明的进一步改进，所述步骤1）中数据的采集来源不限于步骤1）中所述的来源。
本发明的有益效果是：本发明的健康小屋评分方法选取血压，血糖，BMI，骨密度，心血管，动脉硬化，人体成分，精神压力，血氧作为健康小屋评分的基础项，不同的基础项，采用不同的算法模型，算出基础项评分，再根据加权平均法，算出一个综合性的评分，根据综合性的评分，能了解个人的健康状况，提醒用户需要关注自身的健康状况，合理安排的饮食以及适当参与运动。并引入健康小屋评分的排名机制，通过排名竞争来提高个人健康水平。
附图说明
图1为本发明方法的流程示意图；
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明作进一步详述，该实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
1）健康数据的采集：从以下采集来源处收集数据，并通过数据上传存入至数据库：
a) 社区与企业建设的健康小屋；
b) 体检中心的体检数据；
c) 健康档案数据；
d) 穿戴设备的健康数据；
2）步骤1）中参与健康小屋评分的数据筛选方式为：
a) 10天内有新检测数据，则不使用历史数据，只用新的检测数据计算总评分；
b) 10天内没有新检测数据而只有历史数据，则取历史数据中各项新的数据，计算单项及总评分；
c) 没有数据，则不参与评分；
d) 10天内有新检测数据，但有数据的单项，权重和不到70，不参与评分；
3）计算单项健康小屋基础评分，选取常用的数据项为：
a）血压评分算法
收缩压： 80 90 105 120 180
得分: 40-------95--- 100-- -95------- 40
舒张压： 50 60 70 90 100
得分： 40-------95--- 100-- -95------- 40
血压分数： （收缩压得分 +舒张压得分）/ 2
b）血糖评分算法
血糖值： 2.8 3.9 5.0 6.1 11.1
得分： 40-------95--- 100-- -95------- 40
c）BMI评分算法
bmi： 15 18.5 19.3 23.9 32
得分： 40-------95--- 100-- --95------ 40
d）骨密度评分算法
T值： -3.0 -1 0 1 3.0
得分： 40-------95--- 100-- --95------ 85
e）动脉硬化评分算法
abi： 0.3 1 1.1 1.2 2.1
得分： 40-------95--- 100-- -95------- 40
f）心血管评分算法
把心血管分为29项，总分为100，每一项得分为3，有一项不在正常范围之内，就减去3分。
g）人体成分评分算法
PercentBodyFat(人身脂肪率)
隐形肥胖 脂肪过量 肥胖 低体重 标准体重 超重肌肉型 低脂肪低体重 低脂肪肌肉型 运动员型
0 18.5 23 3.0 （bmi）
得分：
隐形肥胖 85 ~ 95
脂肪过量 75 ~ 85
肥胖 55 ~ 65
低体重 65 ~ 75
标准体重 95 ~ 100
超重肌肉型 75 ~ 85
低脂肪低体重 60 ~ 65
低脂肪肌肉型 75 ~ 85
运动员型 85 ~ 95
h）血氧评分算法
指标数（95%取95） >= 95 得分= 100-|98-指标数|×2
85<指标数<95 得分=100-（95-指标数）×10
指标数<=85 得分=0
i）精神压力评分算法
取2组关键数值：
PLZS 疲劳指数
YLZS 压力指数
总得分=×10
例：
PLZS=89
YLZS=120
总得分=55分；
后计算健康小屋综合评分：
单项权重：
占30的权重有：血压、血糖、BMI；
占20的权重有：人体成分、动脉硬化、心血管；
占5的权重有： 精神压力、骨密度，血氧；
综合评分 =（单项分数1×权重+单项权重2×权重+…）/权重总和
综合评份在90分与100分区间，评为5星级，在80分与90分区间，评为4星级，在60与70分区间评为3星级，在50与60分区间评为2星级，小于50的评为1星级
将终的健康小屋综合评分显示在显示屏上，供用户查看。
例如：
一个人在近10天内测试一组数据，其中收缩压是110， 舒张压是90，空腹血糖是3.7， BMI是30。
根据发明的内容中，得知血压的权重是30， 血糖的权重是30， BMI的权重是30, 权重和是90分，超过70分，算法如下：
血压中收缩压分数：95 + |(110-120)|/(120-105) * 5 = 97
血压中舒张压分数：95 + |(90-90)|/(90-70) * 5 = 95
血压的评分 = 97 + 95 / 2 = 96
血糖的评分 = 40+ (3.7-2.8)/(3.9 – 2.8)*55=85
BMI的评分 = 40+ （25-32）/32-23.9 * 55 = 87
血压的权重是30， 血糖权重30 BMI权重 30
总的评分 = 30* 96+85 *30+87*30/(30+30+30) = 90
你的身体情况星级为5星级，请您继续保持。
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