[发明专利]一种基于个人数字孪生网络数据分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于个人数字孪生网络数据分析方法，其特征在于，所述方法应用于数字孪生网络系统，所述系统包括边缘服务器、个人健康服务器和电子医疗记录系统，所述方法包括：

通过组合模式构建个人生命周期生理数据结构存储至个人健康服务器；

获取个人实时生理数据，以键值时间戳的格式存储至边缘服务器；

对所述个人实时生理数据进行训练生成用于与电子医疗记录系统联调的学习模型；

将所述用于与电子医疗记录系统联调的学习模型与所述个人健康服务器通过API接口建立关联关系。

2.根据权利要求1所述的基于个人数字孪生网络数据分析方法，其特征在于，所述个人生命周期生理数据包括具有相同生命周期的个人实时数据、器官生理状态数据和人物特征数据，所述通过组合模式构建个人生命周期生理数据的结构存储至个人健康服务器，包括：

将所述器官生理状态数据与人物特征数据进行组合，其中，人物特征数据至少包括DNA数据、指纹数据和瞳孔数据的一种或多种的组合；

通过所述个人实时数据包含的器官名称，关联同一个人生命周期生理数据中的器官生理状态数据。

3.根据权利要求2所述的基于个人数字孪生网络数据分析方法，其特征在于，所述边缘服务器包括MongoDB数据库，所述获取个人实时生理数据，以键值时间戳的格式存储至边缘服务器，包括：通过智能穿戴设备获取个人实时生理数据；

将所述个人实时生理数据以年-月-日-小时的键值时间戳格式，存储至MongoDB数据库中。

4.根据权利要求3所述的基于个人数字孪生网络数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据健康状态分级标签对所述器官生理状态数据进行分类；

将分类后的器官生理状态信息存储至所述个人生命周期生理数据中。

5.根据权利要求1-4任一项所述的基于个人数字孪生网络数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预置的存储周期对每一器官生理状态数据进行正态分布统计生成概率值；

将所述存储周期中的最大概率值作为当前存储周期的历史数据进行保存。

6.一种基于个人数字孪生网络数据存储系统，其特征在于，所述系统包括：

智能穿戴设备，用于获取个人实时生理数据；

边缘服务器，用于将所述个人实时生理数据以键值时间戳的格式存储；

个人健康服务器，用于通过组合模式构建个人生命周期生理数据结构；

模型训练模块，用于对所述个人实时生理数据进行训练生成用于与电子医疗记录系统联调的学习模型；

调用模块，用于将所述用于与电子医疗记录系统联调的学习模型与所述个人健康服务器通过API接口建立关联关系。

7.根据权利要求6所述的基于个人数字孪生网络数据存储系统，其特征在于，所述个人生命周期生理数据包括具有相同生命周期的个人实时数据、器官生理状态数据和人物特征数据，

所述个人健康服务器实现为：将所述器官生理状态数据与人物特征数据进行组合，其中，人物特征数据至少包括DNA数据、指纹数据和瞳孔数据的一种或多种的组合；通过所述个人实时数据包含的器官名称，关联同一个人生命周期生理数据中的器官生理状态数据。

8.根据权利要求7所述的基于个人数字孪生网络数据存储系统，其特征在于，所述边缘服务器包括MongoDB数据库，所述边缘服务器实现为：

将所述个人实时生理数据以年-月-日-小时的键值时间戳格式，存储至MongoDB数据库中。

9.一种利用如权利要求6-8任一项所述的基于个人数字孪生网络数据存储系统进行个人健康服务器调用的方法，其特征在于，所述方法包括：接收调用个人健康诊断指令，获取与所述个人健康诊断指令关联的个人数字孪生网络数据存储系统的API接口；

获取与选择的个人ID对应的器官名称；

获取与选择的时间段戳关联的个人实时生理数据；

通过所述个人实时生理数据获取个人健康服务器。

10.基于个人数字孪生网络数据存储装置，其特征在于，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-5任一项所述的基于个人数字孪生网络数据分析方法。