一种基于五维模型的身心健康态智能测评方法及系统

摘要

本申请提供一种基于五维模型的身心健康态智能测评方法及系统，包括：数据采集单元，数据预处理单元，人工智能训练平台；数据采集单元，用于采集用户的信息；数据预处理单元，用于计算各个主题及维度的总分，得到各个主题及维度的初始得分，将所述初始得分传输到人工智能训练平台；人工智能训练平台，根据数据采集单元的用户的信息输出各个主题、维度的计分权重；数据处理单元，用于通过各主题、维度的计分权重调整初始得分，输出调整后的各个主题及维度的分数，即初始量表分数。本申请提供的方案具有以下有益效果：能够帮助用户进行系统、全面的自我认识和评估；并给出用户个性化的身心健康态反馈，帮助用户优化身心健康态。

说明书

技术领域

本申请涉及医疗设备领域，特别涉及一种基于五维模型的身心健康态智能测评方法及系统。

背景技术

当前，随着人们生活质量的提高，生活速度的加快，人们越来越关注自己的健康状态。数据显示，我国约有8亿亚健康的人群、3亿慢病人群。因此尤需提升国民对健康进行自我监控和主导的意识，并研发相关的测评技术。

现代医学和现代心理学引进和研发了很多身心健康态测评的问卷和量表。然而这些问卷和量表是相对普适的，且多围绕某个专题展开，这样导致测评的问题量大且缺乏个性化；其次由于现代身心二元论的人体观使得身心测评处于分离状态，虽然评价健康态的指标越来越多，但是难以整合，从而增加了对健康态的整体理解的难度；此外，人体的健康态是复杂多层次的，当前的身心健康态测评谱狭窄，缺乏层次性，比如问卷或量表多数是针对疾病状态的评估，对于亚健康态以及更高健康态水平评估较少。

因此，构建一套综合量化身心健康态、兼具个性化与层次性、并给出整体综合的健康分析报告的智能测评体系是非常重要的，这可为人们提供个体化、综合化、智能化、便携化的健康态自查系统，协助人们进行自身健康态的监测和管理。

以下，是两个背景技术的例子：

案例1中国专利CN113571158A，公开了一种智慧智能AI智能心理健康检测与分析测评系统，该系统包括以下方法：S1、构建对特定人群心理健康进行检测的知识题库；S2、用户填写基本情况量表，系统根据基本情况量表的填写内容，自动生成用户画像数据；S3、从知识题库中查询出测试问题记录生成专用测试问题量表和通用测试问题量表；S4、系统获取量表的填写内容，并分别得到心理健康检测的第一结果和第二结果，并结合第一结果和第二结果，对用户的心理健康进行综合判定；S5、系统根据用户心理健康的综合判定结果，自动生成用户心理健康的检测报告，本申请提出的智能心理健康检测与分析测评系统具有检测过程方便、快捷、客观性好、准确性高的优点。

案例2中国专利CN107273420A，一种支持多维度、可自定义的心理测评量表生成系统，问卷模块是由一连串写好的小问题组成，用于收集被访问者的意见、感受、反应及对知识的认识，问卷模块包括题目模块、维度模块；题目模块包括所属维度、题干、题目类型、选项分数；维度模块用于维度解析条目，维度模块包括父维度、名称、权重、平均数/标准差，定义、高/低分指标；维度的表达就是为每一个考评维度的好、中、差三等拟出一条范例性的陈述句；问卷模块经过回答模块后进入打分模块。本申请解决了不同心理量表需要不同的程序编码问题，提供了一种通过UI界面的配置机制，支持添加0至4级量表维度的题目，增加了心理测评平台的灵活性和适用性。

背景技术的缺陷：实际上，人体的身心健康态是紧密相关、不可分离的，不同个体间健康态极具差异性且波动性很大。因此，需要对身心健康态进行综合、个性化、有层次的测评。

但现有的技术缺乏一套身心健康态的整体量化框架，这会导致用户难以整体理解自己的身心健康态。如案例1仅针对特定人群的心理健康进行检测，没有对身心健康态进行整体量化，也没有给出综合的分析结果。案例2也仅针对心理健康，且没有对问题和维度的筛选实现自动化和个性化。

针对当前身心健康测评没有整合的现状，本申请的目的基于人体五维模型，整合身心健康的测评框架，并给出整体综合的健康分析报告。

针对当前身心健康测评健康态层次狭窄的现状(主要局限于疾病态)，本申请划分不同健康态层次，对不同身心健康态的个体生成与其相适应的问题。

针对当前身心健康测评普适化、专题化，本申请对不同的个体生成与其健康态最相契合的指标及问题。

综上，本申请旨在构建五维模型的身心健康态个性化测评系统。以实现给不同用户智能推荐个性化身心健康态测评问卷，帮助用户认识和管理自身的健康状态。

发明内容

本申请的主要目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供了一种基于五维模型的身心健康态智能测评方法及系统，以解决现有技术不能实现个体健康态的整体评估和分析的问题。

本申请提供一种基于五维模型的身心健康态智能测评系统，包括：数据采集单元，数据预处理单元，人工智能训练平台；数据采集单元，用于采集用户的信息；数据预处理单元，用于计算各个主题及维度的总分，得到各个主题及维度的初始得分，将所述初始得分传输到人工智能训练平台；人工智能训练平台，根据数据采集单元的用户的信息输出各个主题、维度的计分权重；数据处理单元，用于通过各主题、维度的计分权重调整初始得分，输出调整后的各个主题及维度的分数，即初始量表分数。

更优的，所述数据采集单元，用于采集用户的信息，所述用户的基本信息包括且不限于用户的性别、年龄、居住地区、职业、既往病史。

更优的，所述数据采集单元，用于采集用户的信息，所述用户的信息包括五个维度，每个维度包含若干个主题，每个主题包含若干道题目，每道题目均有从0到满分的由低到高的数个分值，得到的各主题的分数。

更优的，所述五个维度，分别为“德”、“智”、“功”、“爱”、“康”，具体而言，“德”维度是与内在价值观相关的意识、活动，“智”维度是与理性思维相关的意识、活动，“功”维度是与外在价值观相关的意识、活动，“爱”维度是与情感、感性思维相关的意识、活动，“康”维度是与机体健康运行相关的意识、活动。

更优的，所述“德”维度的主题包括且不限于：道德规范、职责、制定目标、专注度、肺金健康态；“智”维度的主题包括且不限于：方法与技能、总结、学习交流、做计划、肾水健康态；“功”维度的主题包括且不限于：勤奋、效率、行动力、吃苦能力、成就感、成果、肝木健康态；“爱”维度的主题包括且不限于：人际交流、社交活动、休闲娱乐、心火健康态；“康”维度的主题包括且不限于：睡眠休息、起居、饮食、保健、缓解压力、脾土健康态。

更优的，所述数据处理单元得到初始量表分数后，计算各主题初始量表分数与该维度的主题平均分的距离，以及各维度初始量表分数与维度满分的距离；然后，计算各主题、维度的距离、与各主题、维度距离总和的比值，即各主题、维度的偏离度；通过各维度、各主题的偏离度计算每个维度、主题应该挑选的题目数量；从各主题对应分数范围附近的层次随机挑选题目，生成个性化测评量表。

更优的，所述人工智能训练平台获取个性化测评量表的得分；所述人工智能训练平台会根据包括且不限于受测者的年龄、性别、体质、性格和职业因素以及之前的测评记录来对人群进行亚类划分，进行学习和训练，输出各层次的计分权重；所述数据处理单元，根据所述输出的各层次的计分权重得到调整后的该各层次的反馈分数。

更优的，还包括可视化输出单元，用于显示包括且不限于用户填写初始量表的维度、主题的反馈和/或用户填写生成量表的各主题、层次的反馈。

本申请还包括一种基于五维模型的身心健康态智能测评方法，采集用户的信息；对采集的数据预处理，计算各个主题及维度的总分，得到各个主题及维度的初始得分，将所述初始得分传输到人工智能训练平台；人工智能训练平台根据数据采集单元的用户的信息输出各个主题、维度的计分权重；通过各主题、维度的计分权重调整初始得分，输出调整后的各个主题及维度的分数，即初始量表分数。

更优的，所述采集用户的信息，所述用户的基本信息包括且不限于用户的性别、年龄、居住地区、职业、既往病史。

更优的，所述采集用户的信息，所述用户的信息包括五个维度，每个维度包含若干个主题，每个主题包含若干道题目，每道题目均有从0到满分的由低到高的数个分值，得到的各主题的分数。

更优的，所述五个维度，分别为“德”、“智”、“功”、“爱”、“康”，具体而言，“德”维度是与内在价值观相关的意识、活动，“智”维度是与理性思维相关的意识、活动，“功”维度是与外在价值观相关的意识、活动，“爱”维度是与情感、感性思维相关的意识、活动，“康”维度是与机体健康运行相关的意识、活动。

更优的，所述“德”维度的主题包括且不限于：道德规范、职责、制定目标、专注度、肺金健康态；“智”维度的主题包括且不限于：方法与技能、总结、学习交流、做计划、肾水健康态；“功”维度的主题包括且不限于：勤奋、效率、行动力、吃苦能力、成就感、成果、肝木健康态；“爱”维度的主题包括且不限于：人际交流、社交活动、休闲娱乐、心火健康态；“康”维度的主题包括且不限于：睡眠休息、起居、饮食、保健、缓解压力、脾土健康态。

更优的，得到初始量表分数后，计算各主题初始量表分数与该维度的主题平均分的距离，以及各维度初始量表分数与维度满分的距离；然后，计算各主题、维度的距离、与各主题、维度距离总和的比值，即各主题、维度的偏离度；通过各维度、各主题的偏离度计算每个维度、主题应该挑选的题目数量；从各主题对应分数范围附近的层次随机挑选题目，生成个性化测评量表。

更优的，获取个性化测评量表的得分；所述人工智能训练平台会根据包括且不限于受测者的年龄、性别、体质、性格和职业因素以及之前的测评记录来对人群进行亚类划分，进行学习和训练，输出各层次的计分权重；根据所述输出的各层次的计分权重得到调整后的该各层次的反馈分数。

更优的，可视化输出显示包括且不限于用户填写初始量表的维度、主题的反馈和/或用户填写生成量表的各主题、层次的反馈。

本申请的方案有益效果如下：本发明能够通过用户的基本信息及填写初始量表给用户生成身心健康态的个性化测评问卷，帮助用户进行系统、全面的自我认识和评估；并给出用户个性化的身心健康态反馈，帮助用户优化身心健康态。且随着用户与系统迭代的次数的增多，系统推荐的个性化身心健康态测评和反馈会提升准确性和适应性。

附图说明

本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1一种基于五维模型的身心健康态智能测评系统示意图；

图2本申请五维模型问题库的结构图示意图；

图3填写初始量表后，得到的各主题的分数示意图；

图4填写初始量表后，得到的五个维度的分数示意图；

图5生成量表1各维度、主题、层次需挑选题目数量示意图；

图6生成量表1各层次得分示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，各个实施例的技术特征之间可以相互组合，构成实现发明目的的实际方案，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“单元”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。并且，“系统”、“单元”可以由软件或者硬件实施，可以是实体或虚拟的具有该功能部分的称呼。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。各个实施例中的技术方案可以相互组合实现本申请的目的。

实施例一

一种基于五维模型的身心健康态智能测评系统，如图1所示，包括：数据采集单元，数据预处理单元，人工智能训练平台；数据采集单元，用于采集用户的信息；数据预处理单元，用于计算各个主题及维度的总分，得到各个主题及维度的初始得分，将所述初始得分传输到人工智能训练平台；人工智能训练平台，根据数据采集单元的用户的信息输出各个主题、维度的计分权重；数据处理单元，用于通过各主题、维度的计分权重调整初始得分，输出调整后的各个主题及维度的分数，即初始量表分数。

本申请基于人体五维模型，创新了一套整合身心健康态指标的框架，形成对于个体健康态的整体评估和分析，帮助用户整体认识和理解自身的健康状态。

实施例二

本申请包括：数据采集单元，数据预处理单元，人工智能训练平台，数据处理单元，可视化输出单元，下文具体介绍，如图1所示。

所述数据采集单元，通过数据采集单元的信息录入界面采集用户的基本信息，如性别、年龄、居住地区、职业、既往病史等。

五维模型介绍，如图2所示，本申请基于五维模型开发了一套刻画人体身心健康态的问题库，包含五个维度，每个维度包含若干个主题，每个主题包含若干个对应不同主题分数范围的层次，每个层次又包含若干个题目。也可以是四维、三维、六维等，只要可以体现用户的所有道德、生活、学习、人际交往、行动力习惯，不限于五维，其他维度也是可以实现的。

五个维度，分别为“德”、“智”、“功”、“爱”、“康”，具体而言，“德”维度是与内在价值观相关的意识、活动，“智”维度是与理性思维相关的意识、活动，“功”维度是与外在价值观相关的意识、活动，“爱”维度是与情感、感性思维相关的意识、活动，“康”维度是与机体健康运行相关的意识、活动。

每个维度包含若干个主题，“德”维度的主题包括：道德规范、职责、制定目标、专注度、肺金健康态等；“智”维度的主题包括：方法与技能、总结、学习交流、做计划、肾水健康态等；“功”维度的主题包括：勤奋、效率、行动力、吃苦能力、成就感、成果、肝木健康态等；“爱”维度的主题包括：人际交流、社交活动、休闲娱乐、心火健康态等；“康”维度的主题包括：睡眠休息、起居、饮食、保健、缓解压力、脾土健康态等。

每个主题包含若干个的层次，每个层次包含若干个不同的题目。层次的划分根据各主题的健康内涵，将各主题的分数从0到100分划分为10个层次，也不局限10个层次，也可以其它的数个层次，代表各主题下由低到高的健康态。每个题目均包含从1分到5分的由低到高的5个整数分值，也可以0份到100分等由低到高的分值表达方式。

根据用户的基本信息，该系统生成初始量表，初始量表题目数量可由用户设置。

用户填写初始量表，初始量表包含5个维度，五分维度分别为德、智、功、爱、康。填写初始量表后，得到的各主题的分数，如图3所示；填写初始量表后，得到的五个维度的分数，如图4所示。

各主题包含若干随机挑选的不同健康态层次的题目。填写初始量表后，得到的各主题的分数，如图5所示。

所述数据预处理单元，计算初始量表各个主题及维度的总分，并且都换算成了百分制，得到各个主题及维度的初始得分，如图3所示。

以第j个主题为例，该主题包含m个题目，该主题的分数

其中，

以第k个维度为例，该维度包含y个主题，该维度的分数

其中，

通过人工智能训练平台输出初始量表的计分权重，具体如下：

将量表初始得分，即各个主题的分数

所述数据处理单元，通过各主题、维度的计分权重W

以第j个主题为例，调整后的该主题分数

其中，

以第k个维度为例，调整后的该维度分数

其中，

下一步，计算距离与偏离度，计算各主题分数

以第j个主题为例，该主题的距离

其中，

以第k个维度为例，该维度的距离

其中，所有维度的满分均为100分。

然后，计算各主题、维度的距离

以第k个维度为例，该维度的偏离度

第k个维度包含y个主题，其中第j个主题的偏离度

下一步，计算个性化测评量表的题目数量，通过各维度、各主题的偏离度

以第k个维度为例，该维度的题目数量

其中，N为该测评量表的总题目数量，由用户设置。

第k个维度包含y个主题，其中第j个主题的题目数量

从各主题对应分数范围附近的两个层次以及主题对应分数范围的层次，一共三个层次中随机挑选题目，如图5所示。

第k个维度的题目数量

然后，生成个性化测评量表，输出分数。按照测评量表各维度、主题的题目数量在量表题库随机挑选题目，随机挑选的题目进入量表填写界面，供用户进一步填写，计算各主题不同层次的分数，并换算为百分制。

以第j个主题的第i个层次为例，该层次包含n个题目，该层次的分数

其中，

将个性化量表得分传输到人工智能训练平台。人工智能训练平台会根据受测者的年龄、性别、体质、性格和职业等因素以及之前的测评记录来对人群进行亚类划分。特别的是，当同一位用户多次测评后，他自己的数据集就构成了一个个性化的亚类。根据不同的亚类，进行学习和训练，输出各层次的计分权重W

以第j个主题的第i个层次为例，调整后的该层次分数

其中，

所述可视化输出单元，通过可视化输出单元展示用户该次填写初始量表的维度、主题得分及相应的反馈，并根据用户设置的测评题目数量生成个性化测评量表，展示用户填写生成量表的各主题、层次得分及相应反馈。

该方法对96名受测者的身心健康态进行了测评，累计使用次数501次；结果显示，该方法能够为用户生成个性化的测评量表，帮助用户更准确地认识自己的身心健康态。

图2为本申请德智功爱康，五维模型问题库的结构图。图3-图6为某用户进行测评的分析与反馈结果。图3为用户填写初始量表后，根据公式(1)和公式(3)计算得到的各主题的分数。图4为用户填写初始量表后，根据公式(2)和公式(4)计算得到的五个维度的分数。图5为用户填写初始量表后，根据公式(5)-(10)计算得到个性化量表各维度、主题、层次的题目数量。图6为用户填写个性化量表后，根据公式(11)、(12)计算得到个性化量表各层次的分数。

具体的，首先用户填写基本情况信息(如年龄、性别、职业等)，系统据此推荐初始量表。初始量表题目的数量，可以由用户自主设置(须大于30道题)。

系统计算得到的初始量表的结果，如图3、图4所示。根据五个维度的得分，可以判断用户五个维度的平衡情况。从图4可以看出，该名用户主要是在“德”“功”“智”这三个维度上的得分相对较低。通过各主题的得分，可以进一步判断该用户在这些维度上，存在问题的具体主题。如图3所示，该名用户主要是在“德”维度的“职责”主题、“康”维度的“起居”主题、“智”维度的“做计划”主题存在问题。

进一步，根据初始量表反馈的初步结果，系统可以生成适用于该用户的个性化量表，进一步测评这些短板维度、主题的深层次根源。该量表的总题目数，可以由用户自主设置。图5展示了该用户选择生成50道题目的个性化量表在各维度、主题、层次上的题目数量分布情况。

最后，用户填写系统生成的个性化量表后，会计算得到相关主题的各层次的得分，如图6所示。相比初步量表的结果，个性化量表的结果可以更进一步判断出相关主题在不同层次上的得分，帮助用户对自身健康态有更深入的理解和认识。

一种基于五维模型的身心健康态智能测评方法与一种基于五维模型的身心健康态智能测评系统一一对应，解释说明同系统。

本申请提出的方案，能够帮助用户整体地认识自身身心健康态，而且个性化地生成与用户身心健康态相匹配的测评量表，随着测评次数的增多，测评会越来越准确，建立用户个性化的测评体系。

本申请实施例可能带来的有益效果包括但不限于：

1.基于人体五维模型，创新了一套整合身心健康态指标的框架，形成对于个体健康态的整体评估和分析，帮助用户整体认识和理解自身的健康状态。

2.基于人体五维模型，划分健康态层次，构建多层次的健康态评价标准，从而为处于不同层次的个体提供更加合适的评估内容，以及帮助用户看到自己现在所处的健康态水平，以及明晰下一阶段健康态提升的目标。

3.根据用户记录的信息和健康档案，从多维多层次的问题库中选取与用户健康状态相适应的维度和层次的问题。实现个性化地智能推荐问题，帮助用户建立身心健康态个性化的指标体系和评估内容，帮助用户精简问题回答数量、节约时间。

4.且随着用户记录和测评次数的增多，一方面测评问题库也将随之更新成长，另一方面相关的权重参数矩阵也会优化，越来越贴近用户的生活和特点，实现测得越来越准的效果。

需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。