一种自动化个人健康评估及管理方法及系统

摘要

本发明涉及一种自动化个人健康评估及管理方法及系统，包括：健康监测及数据采集；基于采集的结果，进行健康评估；基于评估的结果，进行服务计划适配；基于适配的结果，按服务起止时间实施服务计划，并采集反馈信息；基于反馈信息的结果，执行参数调整；基于调整的结果，更新相关数据，在下次执行时，按调整后的参数实施。本发明，针对个人健康情况，借助机器智能自动采集数据，自动跟踪分析判断，自动量身定制、生成动态量表评估问题域，自动适配定制护理路径；降低成本提高效率，满足了个性健康评估需求，实现了服务规范化、标准化，实现了个性化健康评估及服务计划适配自组织。

说明书

技术领域

本发明涉及健康管理及服务技术领域，具体说是一种自动化个人健康评估及管理方法及系统。

背景技术

养老护理规范是由一系列约束性知识文件组成一个工作范围，养老护理路径是由一个时间任务顺序清单组成一个作业流程。传统的养老护理技术在面对服务对象时，通常是由经验丰富的护士针对老人具体情况，依据养老护理规范拟定护理计划，确定何时何地由何人完成何种照护服务即通过人工将养老护理规范变成养老护理路径。

2018年7月27日，中国专利局公开了“一种基于画像标签的老年人照护需求评估系统及方法”发明专利(申请号：201810154809.8)。该发明所述一种基于画像标签的老年人照护需求评估系统包括：评估需求选择模块；量表抽离模块；照护方案推荐模块；评估信息收集模块；评估结果处理模块；评估量表库，用于存储多个评估量表；照护方案库，用于存储多个照护方案；画像标签体系，包括基于所述评估量表库标签化的量表标签体系，基于所述照护方案库标签化的照护方案标签体系，以及实现量表标签与照护方案标签的关联。这种基于量表刻画的评估系统，用问答的方式采集老人信息，用量表的方式依据经验权重给每个评估答案事先估值，用答案积分的方式计算出量表评估值，用量表评估值作为量表标签适配照护方案，实现了评估过程的标签化和对护理行为的指导。

现有技术中存在以下问题有待解决：

问题1是养老护理的成本高、效率低、不能标准化。

服务对象不同，老人情况复杂，由人工分析判断凭借经验拟定护理路径成本高、效率低、不能标准化；护理路径不能标准化，因此，护理收费也不能标准化，导致养老护理服务收费混乱；人工随机和随意拟定的护理路径受主观意志经验能力影响带有许多不确定性甚至带有偏见、失误和私欲，养老护理服务缺乏收费标准，给国家拟定养老补助政策和制定养老保险方案造成障碍。因此，有必要研究如何借助机器智能自动分析判断、自动定制护理路径，降低成本提高效率；既满足个性健康评估需求，又做到服务规范化标准化管理。

问题2是固态量表问题域脱离实际不可确信。

各种评估量表的问题域都是事先凭经验设计的，不是针对特定被评估人量身定制的，量表的评估答案无客观约束性仅仅来自被评估人自我主观表述，重复评估会产生不同的评估结果，评估结果的不确定性会导致照护方案变更；关键问题是基于量表刻画的评估系统实际上是以量表为核心，不是以人为核心，量表以外的问题都不予考虑，量表以内的问题都无需补充验证，评估结果脱离实际，不可重复导致可信度低，让适配照护方案仅供参考不可操作。因此，有必要研究如何借助机器智能自动量身定制，生成动态量表评估问题域，实现个性化健康评估及服务计划适配自组织。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种自动化个人健康评估及管理方法及系统，针对个人健康情况，借助机器智能自动采集数据，自动跟踪分析判断，自动量身定制、生成动态量表评估问题域，自动适配定制护理路径；降低成本提高效率，满足了个性健康评估需求，实现了服务规范化、标准化，实现了个性化健康评估及服务计划适配自组织。

为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：

一种自动化个人健康评估及管理方法，其特征在于，包括：

步骤1，健康监测及数据采集；

步骤2，基于健康监测及数据采集的结果，进行健康评估；

步骤3，基于健康评估的结果，进行服务计划适配；

步骤4，基于服务计划适配的结果，按服务起止时间实施服务计划，并采集反馈信息；

步骤5，基于反馈信息的结果，执行参数调整，所述参数调整包括以下任意之一或部分或全部：

调整步骤1所述健康监测及数据采集的内容，

调整步骤2所述参与进行健康评估的健康监测及数据采集的内容，

调整步骤3所述参与进行服务计划适配的健康评估的结果的内容，

调整步骤4所述服务起止时间；

步骤6，基于执行参数调整的结果，更新相关数据，在下次执行步骤1-4时，按调整后的参数实施步骤1-4。

在上述技术方案的基础上，所述健康监测及数据采集，具体包括：

数据连续采集：通过直接穿戴在身上的便携式健康电子设备，连续采集个人健康数据；

数据选择采集：基于第一异常信息，触发数据选择采集，通过智能家居设备和/或可穿戴设备，选择性的采集与第一异常信息相关联的健康指标数据；

数据重点采集：基于第二异常信息，触发数据重点采集，通过个人自述和/或医疗诊断，重点获取并核实与第二异常信息相关联的不适症状指标数据和疾病指标数据。

在上述技术方案的基础上，所述基于健康监测及数据采集的结果，进行健康评估，具体包括：

获取健康监测及数据采集的结果，所述健康监测及数据采集的结果中，包含以下任意之一或部分或全部：个人健康数据，健康指标数据，不适症状指标数据，疾病指标数据；

将健康监测及数据采集的结果输入神经网络知识库，获取整体评估画板，根据个人情况填写整体评估画板，得到整体评估画像数据；

将整体评估画像数据输入神经网络知识库，获取专项评估画板，根据个人情况填写专项评估画板，得到专项评估画像数据；

将专项评估画像数据输入神经网络知识库，获取要素评估画板，根据个人情况填写要素评估画板，得到要素评估数据；

汇总整体评估画像数据、专项评估画像数据和要素评估数据后再次输入神经网络知识库对其中包含的症状相关信息和疾病相关信息进行精准识别，输出评估结果报告，所述评估结果报告分为：个人当前不适症状信息报告和个人当前疾病情况信息报告。

在上述技术方案的基础上，所述基于健康评估的结果，进行服务计划适配，具体包括：

将评估结果报告输入健康处方库，精准识别与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案；

基于解决方案确定服务计划，所述服务计划中包括服务起止时间；

所述解决方案划分为：针对用户当前需协助情况的生活照护、生活服务和专业护理解决方案，针对用户后续需协助情况的健康教育、风险防范、急救处置解决方案。

在上述技术方案的基础上，当与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案不唯一时，进一步包括：

步骤31，将个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息输入神经网络知识库，获取不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据；

步骤32，基于不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据，逐一对多个解决方案设定权重；

步骤33，根据多个解决方案的权重，进一步确定服务计划。

在上述技术方案的基础上，所述服务计划包括：护理诊断结论、护理预期目标、护理措施具体内容、护理评价方法；

所述护理措施具体内容包括：护理路径信息、任务分配信息；

所述护理路径信息包括：护理服务的时长、操作前任务明细、操作中任务明细、操作后任务明细；

所述任务分配信息包括：服务者、服务起止时间、服务结果、变异备注。

在上述技术方案的基础上，所述神经网络知识库，通过以下步骤生成：

通过大数据爬取诊疗护理规范文档或人工录入诊疗护理规范文档，形成文档知识库；

基于文档知识库对诊疗护理规范进行基于聚类的规则抽取，获得规则库，所述规则库中包括评估算法模型和服务算法模型；

基于文档知识库进行切词处理，获得基础字数据集和基础词数据集，将两个数据集合并形成语料库；

基于规则库对语料库中的基础字、基础词进行语意组装、语境组装和场景组装，得到健康场景库与服务场景库，汇总健康场景库与服务场景库即得到神经网络知识库；

所述健康处方库，通过以下步骤生成：

基于规则库对神经网络知识库的健康事件与服务事件进行逻辑关联处理，获得健康处方库；

所述逻辑关联处理是指：将健康事件与适配的服务事件进行关联，明确某一种健康事件对应的健康情况，可选择某一种服务事件对应的服务操作。

一种自动化个人健康评估及管理系统，用于实现上述方法，其特征在于，包括：

健康监测模块，用于获得健康基态监测数据，具体包括：

数据连续采集模块，用于连续采集个人健康数据，

数据选择采集模块，用于选择性的采集与第一异常信息相关联的健康指标数据，

数据重点采集模块，用于重点获取并核实与第二异常信息相关联的不适症状指标数据和疾病指标数据；

健康画像模块，用于基于健康监测及数据采集的结果，进行健康评估，具体包括：

整体评估模块，用于将健康监测及数据采集的结果输入神经网络知识库，获取整体评估画板，根据个人情况填写整体评估画板，得到整体评估画像数据，

专项评估模块，用于将整体评估画像数据输入神经网络知识库，获取专项评估画板，根据个人情况填写专项评估画板，得到专项评估画像数据，

要素评估模块，用于将专项评估画像数据输入神经网络知识库，获取要素评估画板，根据个人情况填写要素评估画板，得到要素评估数据，

评估结果模块，用于汇总整体评估画像数据、专项评估画像数据和要素评估数据后再次输入神经网络知识库对其中包含的症状相关信息和疾病相关信息进行精准识别，输出评估结果报告；

健康处方模块，用于基于健康评估的结果，进行服务计划适配，具体包括：

评估结果解析模块，用于将评估结果报告输入健康处方库，精准识别与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案，

服务计划模块，用于基于解决方案确定服务计划，所述服务计划中包括服务起止时间；

执行及反馈模块，用于基于服务计划适配的结果，按服务起止时间实施服务计划，并采集反馈信息；

参数调整模块，用于基于反馈信息的结果，执行参数调整，所述参数调整包括以下任意之一或部分或全部：

调整步骤1所述健康监测及数据采集的内容，

调整步骤2所述参与进行健康评估的健康监测及数据采集的内容，

调整步骤3所述参与进行服务计划适配的健康评估的结果的内容，

调整步骤4所述服务起止时间。

在上述技术方案的基础上，还包括：

阶段评估模块，用于当与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案不唯一时，将个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息输入神经网络知识库，获取不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据；

设定权重模块，用于基于不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据，逐一对多个解决方案设定权重；

服务计划管理模块，用于根据多个解决方案的权重，进一步确定服务计划，具体包括：

护理诊断结论管理模块、护理预期目标管理模块、护理措施具体内容管理模块、护理评价方法管理模块；

所述护理措施具体内容包括：护理路径信息、任务分配信息；

所述护理路径信息包括：护理服务的时长、操作前任务明细、操作中任务明细、操作后任务明细；

所述任务分配信息包括：服务者、服务起止时间、服务结果、变异备注。

在上述技术方案的基础上，还包括：

神经网络知识库生成及维护模块，用于汇总健康场景库与服务场景库以得到神经网络知识库，具体包括：

文档知识库生成模块，用于通过大数据爬取诊疗护理规范文档或人工录入诊疗护理规范文档，形成文档知识库，

规则库生成模块，用于基于文档知识库对诊疗护理规范进行基于聚类的规则抽取，获得规则库，

切词处理模块，用于基于文档知识库进行切词处理，获得基础字数据集和基础词数据集，将两个数据集合并形成语料库，

组装处理模块，用于基于规则库对语料库中的基础字、基础词进行语意组装、语境组装和场景组装，得到健康场景库与服务场景库；

所述健康场景库用于存储健康事件信息，

所述服务场景库用于存储服务事件信息；

健康处方库生成及维护模块，用于基于规则库对神经网络知识库的健康事件与服务事件进行逻辑关联处理，获得健康处方库，具体包括：

健康事件获取模块，用于获取健康事件信息，

服务事件获取模块，用于获取服务事件信息，

关联穷举模块，用于将健康事件与适配的服务事件进行关联，明确某一种健康事件对应的健康情况，可选择某一种服务事件对应的服务操作。

本发明所述的自动化个人健康评估及管理方法及系统，具有以下有益效果：

针对个人健康情况，借助机器智能自动采集数据，自动跟踪分析判断，自动量身定制、生成动态量表评估问题域，自动适配定制护理路径；降低成本提高效率，满足了个性健康评估需求，实现了服务规范化、标准化，实现了个性化健康评估及服务计划适配自组织。

附图说明

本发明有如下附图：

附图用于更好地理解本发明，利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。其中：

图1本发明所述自动化个人健康评估及管理方法的流程图。

图2本发明所述健康监测及数据采集的流程图。

图3本发明所述健康评估的流程图。

图4本发明所述服务计划适配的流程图。

图5本发明所述适配的解决方案不唯一的流程图。

图6本发明所述神经网络知识库生成的流程图。

图7本发明所述健康处方库生成的流程图。

图8本发明所述自动化个人健康评估及管理系统的架构图。

图9健康画像模块、健康处方模块、神经网络知识库和健康处方库之间的架构关系。

图10健康处方模块、阶段评估模块、设定权重模块、服务计划管理模块之间的架构关系。

图11神经网络知识库生成及维护模块的架构图。

图12健康处方库生成及维护模块的架构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。所述详细说明，为结合本发明的示范性实施例做出的说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

如图1所示，本发明给出了一种自动化个人健康评估及管理方法，包括以下步骤：

步骤1，健康监测及数据采集；

如图2所示，所述健康监测及数据采集，具体包括：

数据连续采集：通过直接穿戴在身上的便携式健康电子设备，连续采集个人健康数据；

数据选择采集：基于第一异常信息，触发数据选择采集，通过智能家居设备和/或可穿戴设备，选择性的采集与第一异常信息相关联的健康指标数据；所述第一异常信息来自于个人健康数据的异常分析；

数据重点采集：基于第二异常信息，触发数据重点采集，通过个人自述和/或医疗诊断，重点获取并核实与第二异常信息相关联的不适症状指标数据和疾病指标数据；所述第二异常信息来自于健康指标数据的异常分析；

通过所述健康监测及数据采集，获得个人健康数据、健康指标数据、不适症状指标数据和疾病指标数据，这些数据统称为健康基态监测数据；

作为可选择的实施方案之一，所述便携式健康电子设备内置传感器，例如可为智能手环、智能戒指、智能鞋垫、电子血压计、数字式体温计、呼吸加速度计以及血糖测试仪等，在佩戴或使用设备的过程中，规律且连续的直接采集从用户人体获取的个人健康数据，比如：体重、体温、血压、脉搏、呼吸、血氧饱和度、血糖等；

作为可选择的实施方案之一，所述智能家居设备同样内置传感器，可更为精准的采集健康指标数据，例如可为智能床垫、智能镜子、睡眠监测雷达、红外热像仪、医疗级远程心电监护仪、脉诊仪、体位加速度仪、体脂称、经络导平仪、智能健康监测一体机等，基于健康指标数据的异常，针对的、有选择的使用，短期或不定期的采集与个人健康数据的异常相关联的健康指标数据；

作为可选择的实施方案之一，所述个人自述通过远程在线视频终端，在受专业人员监督的情况下，进行针对性的、引导性的自述表达，并存储音视频数据及触屏交互操作数据，所述专业人员根据音视频数据及触屏交互操作数据重点获取并核实与健康指标数据的异常相关联的不适症状指标数据和疾病指标数据；

作为可选择的实施方案之一，所述医疗诊断，通过图像采集终端，采集医院出具的医疗单据的照片或扫描图，并对照片或扫描图进行OCR处理，通过专业人员或医疗单据解读引擎重点获取并核实与健康指标数据的异常相关联的不适症状指标数据和疾病指标数据；

作为可选择的实施方案之一，所述医疗单据解读引擎可通过基于深度学习的数据处理模型实施，非本发明重点，不再详述；

步骤2，基于健康监测及数据采集的结果，进行健康评估；

如图3所示，所述基于健康监测及数据采集的结果，进行健康评估，具体包括：

获取健康监测及数据采集的结果，所述健康监测及数据采集的结果中，包含以下任意之一或部分或全部：个人健康数据，健康指标数据，不适症状指标数据，疾病指标数据；

将健康监测及数据采集的结果输入神经网络知识库，获取整体评估画板，根据个人情况填写整体评估画板，得到整体评估画像数据；

将整体评估画像数据输入神经网络知识库，获取专项评估画板，根据个人情况填写专项评估画板，得到专项评估画像数据；

将专项评估画像数据输入神经网络知识库，获取要素评估画板，根据个人情况填写要素评估画板，得到要素评估数据；

汇总整体评估画像数据、专项评估画像数据和要素评估数据后再次输入神经网络知识库对其中包含的症状相关信息和疾病相关信息进行精准识别，输出评估结果报告，所述评估结果报告分为：个人当前不适症状信息报告和个人当前疾病情况信息报告；

为避免评估量表格式固定导致的问题，本申请基于神经网络知识库，根据健康监测及数据采集的结果，自动生成更具针对性的评估画板，用动态生成多层逻辑嵌套的、个性化的、可变的评估画板替代现有惯常使用的、格式固定的评估量表；

作为可选择的实施方案之一，所述整体评估画板用于评估用户当前的生活自理能力、精神认知能力、环境定位能力；

作为可选择的实施方案之一，所述专项评估画板用于评估用户当前的生理生活状况、健康情况，包括呼吸系统、循环系统、神经系统、运动系统、消化系统、泌尿生殖系统、内分泌系统的显性异常和隐性异常情况；

作为可选择的实施方案之一，所述要素评估画板用于评估症状相关信息和疾病相关信息，健康风险和疾病风险；

步骤3，基于健康评估的结果，进行服务计划适配；

如图4所示，所述基于健康评估的结果，进行服务计划适配，具体包括：

将评估结果报告输入健康处方库，精准识别与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案；

基于解决方案确定服务计划，所述服务计划中包括服务起止时间；

作为可选择的实施方案之一，所述解决方案划分为：针对用户当前需协助情况的生活照护、生活服务和专业护理解决方案，针对用户后续需协助情况的健康教育、风险防范、急救处置解决方案；

步骤4，基于服务计划适配的结果，按服务起止时间实施服务计划，并采集反馈信息；

步骤5，基于反馈信息的结果，执行参数调整，所述参数调整包括以下任意之一或部分或全部：

调整步骤1所述健康监测及数据采集的内容，

调整步骤2所述参与进行健康评估的健康监测及数据采集的内容，

调整步骤3所述参与进行服务计划适配的健康评估的结果的内容，

调整步骤4所述服务起止时间；

步骤6，基于执行参数调整的结果，更新相关数据，在下次执行步骤1-4时，按调整后的参数实施步骤1-4。

在上述技术方案的基础上，如图5所示，当与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案不唯一时，进一步包括：

步骤31，将个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息输入神经网络知识库，获取不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据；

步骤32，基于不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据，逐一对多个解决方案设定权重；

步骤33，根据多个解决方案的权重，进一步确定服务计划。

作为可选择的实施方案之一，所述服务计划包括：护理诊断结论、护理预期目标、护理措施具体内容、护理评价方法；

所述护理措施具体内容包括：护理路径信息、任务分配信息；

所述护理路径信息包括：护理服务的时长、操作前任务明细、操作中任务明细、操作后任务明细；

所述任务分配信息包括：服务者、服务起止时间、服务结果、变异备注。

在上述技术方案的基础上，如图6所示，所述神经网络知识库，通过以下步骤生成：

通过大数据爬取诊疗护理规范文档或人工录入诊疗护理规范文档，形成文档知识库；

基于文档知识库对诊疗护理规范进行基于聚类的规则抽取，获得规则库，所述规则库中包括评估算法模型和服务算法模型；

基于文档知识库进行切词处理，获得基础字数据集和基础词数据集，将两个数据集合并形成语料库；基础字和基础词组成第一级语言材料简称1级语料；

基于规则库对语料库中的基础字、基础词进行语意组装、语境组装和场景组装，得到健康场景库与服务场景库，汇总健康场景库与服务场景库即得到神经网络知识库；

所述语意组装是指：将语料库中的至少两个基础字组合、或至少两个基础词组合、或至少两个基础字和基础词组合，得到有特定含意的语意词组成第二级语言材料简称2级语料；例如：牙疼、头晕、发热等；

所述语境组装是指：将至少两个语意词组合，得到在特定环境下才有特定含意的语境词组成第三级语言材料简称3级语料；例如:自己洗澡、发热三天、头晕头痛嗜睡等；

所述场景组装是指：将至少两个语境词组合，得到在特定环境下依据特定条件发生特定事件的场景词组成第四级语言材料简称4级语料；例如:不能自己如厕，他人协助洗澡，他人帮助穿衣，高血压病史2年等；

所述健康场景库用于存储健康事件信息，

所述服务场景库用于存储服务事件信息；

如图7所示，所述健康处方库，通过以下步骤生成：

基于规则库对神经网络知识库的健康事件与服务事件进行逻辑关联处理，获得健康处方库；

所述逻辑关联处理是指：将健康事件与适配的服务事件进行关联，明确某一种健康事件对应的健康情况，可选择某一种服务事件对应的服务操作。

本发明进一步给出了一种自动化个人健康评估及管理系统，用于实现上述方法，如图8、图9所示，包括：

健康监测模块，用于获得健康基态监测数据，具体包括：

数据连续采集模块，用于连续采集个人健康数据，

数据选择采集模块，用于选择性的采集与第一异常信息相关联的健康指标数据，

数据重点采集模块，用于重点获取并核实与第二异常信息相关联的不适症状指标数据和疾病指标数据；

健康画像模块，用于基于健康监测及数据采集的结果，进行健康评估，具体包括：

整体评估模块，用于将健康监测及数据采集的结果输入神经网络知识库，获取整体评估画板，根据个人情况填写整体评估画板，得到整体评估画像数据，

专项评估模块，用于将整体评估画像数据输入神经网络知识库，获取专项评估画板，根据个人情况填写专项评估画板，得到专项评估画像数据，

要素评估模块，用于将专项评估画像数据输入神经网络知识库，获取要素评估画板，根据个人情况填写要素评估画板，得到要素评估数据，

评估结果模块，用于汇总整体评估画像数据、专项评估画像数据和要素评估数据后再次输入神经网络知识库对其中包含的症状相关信息和疾病相关信息进行精准识别，输出评估结果报告；

健康处方模块，用于基于健康评估的结果，进行服务计划适配，具体包括：

评估结果解析模块，用于将评估结果报告输入健康处方库，精准识别与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案，

服务计划模块，用于基于解决方案确定服务计划，所述服务计划中包括服务起止时间；

执行及反馈模块，用于基于服务计划适配的结果，按服务起止时间实施服务计划，并采集反馈信息；

参数调整模块，用于基于反馈信息的结果，执行参数调整，所述参数调整包括以下任意之一或部分或全部：

调整步骤1所述健康监测及数据采集的内容，

调整步骤2所述参与进行健康评估的健康监测及数据采集的内容，

调整步骤3所述参与进行服务计划适配的健康评估的结果的内容，

调整步骤4所述服务起止时间。

在上述技术方案的基础上，如图10所示，还包括：

阶段评估模块，用于当与个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息适配的解决方案不唯一时，将个人当前不适症状信息和/或疾病情况信息输入神经网络知识库，获取不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据；

设定权重模块，用于基于不适症状严重程度评估数据和/或疾病发展阶段评估数据，逐一对多个解决方案设定权重；

服务计划管理模块，用于根据多个解决方案的权重，进一步确定服务计划，具体包括：

护理诊断结论管理模块、护理预期目标管理模块、护理措施具体内容管理模块、护理评价方法管理模块；

所述护理措施具体内容包括：护理路径信息、任务分配信息；

所述护理路径信息包括：护理服务的时长、操作前任务明细、操作中任务明细、操作后任务明细；

所述任务分配信息包括：服务者、服务起止时间、服务结果、变异备注。

在上述技术方案的基础上，如图11所示，还包括：

神经网络知识库生成及维护模块，用于汇总健康场景库与服务场景库以得到神经网络知识库，具体包括：

文档知识库生成模块，用于通过大数据爬取诊疗护理规范文档或人工录入诊疗护理规范文档，形成文档知识库，

规则库生成模块，用于基于文档知识库对诊疗护理规范进行基于聚类的规则抽取，获得规则库，

切词处理模块，用于基于文档知识库进行切词处理，获得基础字数据集和基础词数据集，将两个数据集合并形成语料库，

组装处理模块，用于基于规则库对语料库中的基础字、基础词进行语意组装、语境组装和场景组装，得到健康场景库与服务场景库；

所述健康场景库用于存储健康事件信息，

所述服务场景库用于存储服务事件信息；

如图12所示，健康处方库生成及维护模块，用于基于规则库对神经网络知识库的健康事件与服务事件进行逻辑关联处理，获得健康处方库，具体包括：

健康事件获取模块，用于获取健康事件信息，

服务事件获取模块，用于获取服务事件信息，

关联穷举模块，用于将健康事件与适配的服务事件进行关联，明确某一种健康事件对应的健康情况，可选择某一种服务事件对应的服务操作。

本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。