[发明专利]大数据心血管疾病风险监控系统

权利要求书

1.一种包括用户提供数据，数据管理，心血管疾病风险预测，风险预测结果分析评估和风险预测结果分析评估报告生成和呈现的大数据心血管疾病风险监控方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

(1)用户提供数据：用户(包括医疗机构)使用终端设备包括电脑(包括服务器)，手机，平板电脑通过网络(互联网和移动网)连接云计算服务器为大数据心血管疾病风险监控系统所提供的个人信息(包括血压，身高，体重和肥胖指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱化验数据的方法。

(2)数据管理：对用户提供的健康检查，体检，或就诊的个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱化验数据按照预测分析要求进行整合和转换。

(3)大数据心血管疾病风险预测：大数据心血管疾病风险监控系统使用个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱化验数据建立大数据心血管疾病风险预测，根据用户提供的个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱化验数据进行心血管疾病风险预测。

(4)心血管疾病风险预测结果分析评估：大数据心血管疾病风险预测系统根据大数据心血管疾病风险预测结果对用户进行心血管疾病风险分析评估。

(5)心血管疾病风险预测结果分析评估报告生成和呈现：大数据心血管疾病风险监控系统根据预测和分析评估结果生成和呈现给用户的心血管疾病风险预测结果分析评估报告的方法。

2.根据权利要求1所述的大数据心血管疾病风险监控系统方法，其特征在于，所述步骤(1)中用户通过登录大数据心血管疾病风险监控系统为监控心血管疾病风险，获取数据分析结果报告而提供个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱化验数据的方法。

3.根据权利要求1所述的大数据心血管疾病风险监控方法，其特征在于，所述步骤(2)中将用户提供的个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱数据整合转换成预测分析所需数据文件的方法。

4.根据权利要求1所述的大数据心血管疾病风险监控方法，其特征在于，所述步骤(3)中包括建立预测模型，根据用户个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱数据预测心血管疾病风险，帮助用户自我监控心血管疾病风险的方法。

5.根据权利要求1所述的大数据心血管疾病风险监控方法，其特征在于，所述步骤(3)中根据预测结果，对用户进行心血管疾病风险分析评估的方法。

6.根据权利要求1所述的大数据心血管疾病风险监控方法，其特征在于，所述步骤(4)中大数据心血管疾病风险监控系统根据预测和分析评估结果生成和呈现给用户终端显示器的分析结果报告，相关提示，或带有其他内容的页面。

7.一种大数据心血管疾病风险监控系统，其特征在于，所述的系统包括1个或多个带有内存，CPU处理器的云计算系统带有以下模块：

(1)数据管理模块：管理用户个人信息(包括血压，身高，体重，体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱数据。

(2)预测模型模块：预测模型根据用户提供的个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱数据对用户进行心血管疾病风险的预测。

(3)实时分析模块：分析模块对预测模型模块产生的预测结果进行实时分析对比评估。

(4)分析报告模块：根据预测模型模块的预测结果和实时分析模块的分析对比评估结果呈现给用户的心血管疾病风险分析评估结果报告。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述步骤(1)中数据管理模块包括用户提供个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱数据。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述步骤(2)中预测模型模块包括使用1或多个预测模型根据用户个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱数据对用户进行心血管疾病风险的预测。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述步骤(4)中预测报告模块根据数据管理模块用户提供的个人信息(包括血压，身高，体重和体质指数等)，血常规，血生化和心肌酶谱数据，预测模型模块的预测结果和实时分析模块的分析评估结果呈现给用户的心血管疾病风险分析评估结果。