基于大数据的个人健康管理系统设计与实现
智慧 健康管理系统设计方案
智慧健康管理系统设计方案智慧健康管理系统是基于互联网技术和大数据分析的一种新型健康管理模式，通过收集个人的健康数据、提供健康咨询和辅导、进行健康评估和预防等功能，帮助用户管理和改善健康状况。
下面将介绍一个智慧健康管理系统的设计方案。
一、系统架构设计:智慧健康管理系统采用分布式架构，包括前端用户界面、服务端和数据库三个部分。
1. 前端用户界面：提供给用户使用和交互的界面，可以运行在电脑、手机等设备上，包括用户注册、登录、个人健康数据录入和查询、健康咨询和预约等功能。
2. 服务端：负责处理用户的请求，包括用户数据的收集和存储、数据分析和算法应用、与第三方机构的对接等功能。
3. 数据库：存储用户的健康数据、健康咨询知识库和各种算法模型等数据，支持快速查询和数据的安全存储。
二、系统功能设计:智慧健康管理系统包括以下几个主要功能模块。
1. 用户注册和登录：用户首先需要注册一个账号，并完成身体基本信息的录入，如年龄、性别、身高、体重等。
用户使用注册时设置的账号和密码进行登录。
2. 健康数据录入和查询：用户通过手机等设备，可以随时录入自己的健康数据，如血压、血糖、心率等。
系统将收集和存储这些数据，并可以对用户的健康数据进行查询和分析，提供个性化的健康建议。
3. 健康咨询和预约：用户可以通过系统向健康专家咨询问题，并根据自己的需求和健康状况进行预约。
系统将提供在线咨询和预约功能，方便用户获取专业的健康服务。
4. 健康评估和预测：系统可以根据用户的健康数据和历史记录，进行健康评估和预测，帮助用户了解自己的健康状况和风险，并提供相应的建议和预防措施。
5. 健康知识和教育：系统会根据用户的健康数据和兴趣爱好，定期推送健康知识和教育内容，帮助用户提高健康素养和健康管理能力。
6. 第三方对接：系统可以与医院、药店、运动设备等第三方机构对接，实现数据共享和互通，提供更全面的健康服务。
三、系统安全设计:智慧健康管理系统对用户隐私和数据安全保护非常重视。
基于大数据的运动健康监测与分析系统设计与实现
基于大数据的运动健康监测与分析系统设计与实现随着人们对健康生活的追求和健身意识的增强，越来越多的人加入到运动健康的行列中。
为了有效、科学地监测和分析运动健康数据，开发一个基于大数据的运动健康监测与分析系统成为迫切的需求。
本文将介绍该系统的设计与实现过程。
一、系统设计1.需求分析在进行系统设计之前，首先需要进行需求分析。
根据市场调研和用户反馈，我们总结出以下主要需求：（1）数据采集：系统需要能够采集用户的运动健康数据，包括运动步数、心率、睡眠质量等。
（2）数据存储：系统需要具备强大的数据存储能力，能够储存大量用户的数据，并保证数据的安全性和隐私保护。
（3）数据分析：系统需要能够对采集到的数据进行分析，提供个性化的健康建议和运动方案。
（4）数据可视化：系统需要能够将数据以图表等形式直观地展示出来，帮助用户更好地理解和分析自己的运动健康状况。
（5）智能推荐：系统需要根据用户的健康数据和运动习惯，智能推荐适合用户的运动计划和健康建议。
2.系统架构基于以上需求，我们设计了如下的系统架构：（1）数据采集层：包括运动手环、心率带等传感器设备，用于采集用户的运动健康数据，并通过蓝牙等方式将数据传输到系统服务器。
（2）数据存储层：采用分布式存储系统，将采集到的数据进行存储，保证数据的安全性和隐私保护。
同时，数据还可以备份到云平台，以防止数据丢失。
（3）数据处理层：将采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、异常检测等，然后进行数据分析和挖掘，例如运动模式识别、心率变化趋势分析等。
（4）数据展示层：通过数据可视化工具，将分析后的数据展示给用户，提供图表、曲线等形式，帮助用户更好地了解自己的运动健康状况。
（5）智能推荐层：根据用户的健康数据和运动习惯，利用机器学习和数据挖掘技术，智能地推荐适合用户的运动计划和健康建议。
二、系统实现基于上述设计，我们展开了系统的实现工作，主要包括以下几个方面：1.数据采集与传输通过运动手环、心率带等传感器设备，实现对用户运动健康数据的采集。
基于大数据分析的医疗健康管理系统设计与实现
基于大数据分析的医疗健康管理系统设计与实现一、引言随着科学技术的不断进步和社会的不断发展，人们对于健康的关注程度也越来越高。
传统的医疗模式已经无法满足人们的需求，而基于大数据分析的医疗健康管理系统则成为了一种新型的健康管理方式。
本文将介绍基于大数据分析的医疗健康管理系统的设计与实现。
二、系统设计2.1 系统架构基于大数据分析的医疗健康管理系统的系统架构主要包括以下四个方面：1）数据采集与处理：通过各种传感器、设备和应用程序，将患者的生理指标、医学影像、健康档案等数据集中采集，并进行处理和存储。
2）数据存储和管理：将采集得到的患者数据存储在云端，使用分布式存储和数据库技术，根据患者需求进行快速、可靠和安全的访问和管理。
3）数据分析与挖掘：对采集的数据进行分析和挖掘，发现患者的健康问题和风险，并提供个性化的诊断和预测模型。
4）信息推送和反馈：通过智能终端和移动应用程序，将健康档案、健康建议和诊疗方案等信息推送给患者，并收集反馈信息，进行调整和优化。
2.2 系统模块基于大数据分析的医疗健康管理系统包括以下几个模块：1）数据采集模块：通过各类传感器和设备，采集患者的生理指标、医学影像、健康档案等数据。
2）数据存储模块：将采集的数据存放在云端，使用分布式存储和数据库技术，实现快速、安全和可靠的数据存储和管理。
3）数据分析模块：对存储的数据进行分析和挖掘，建立患者的健康档案，提供健康指数评估、疾病预测和诊疗方案等个性化服务。
4）诊断和预测模块：利用机器学习和人工智能技术，建立患者的健康模型，在诊断和预测疾病方面提供引导和支持。
5）信息推送模块：将诊断和预测结果以及健康建议和诊疗方案等信息推送给患者，帮助患者实现全周期的健康管理和自我管理。
2.3 系统安全基于大数据分析的医疗健康管理系统是涉及到用户个人敏感信息的，因此系统安全至关重要。
在系统设计过程中，需要考虑以下几个方面：1）数据加密：对于用户敏感信息，进行加密处理，保证用户信息的安全。
基于大数据分析的健康管理系统设计与实现
基于大数据分析的健康管理系统设计与实现【引言】随着社会的快速发展和人们生活水平的提高，人们对健康管理的需求越来越高。
大数据技术的出现为健康管理系统的设计与实现提供了新的思路和方法。
本文将探讨基于大数据分析的健康管理系统的设计与实现，并介绍其在提供个性化健康建议、智能预警和数据保护等方面的优势。
【主体】一、系统设计与架构基于大数据分析的健康管理系统需要包括数据采集、存储、处理和分析等关键环节。
首先，要确保系统具备良好的数据采集能力，可以通过用户手持设备、传感器设备和医疗设备等方式来获取用户的健康数据，并将其实时传输到系统中。
其次，系统需要具备大规模数据存储和处理能力，以应对海量用户数据的积累和分析。
最后，系统必须具备强大的数据分析能力，利用机器学习和人工智能等技术，对健康数据进行深度挖掘和分析，为用户提供个性化的健康建议。
二、个性化健康建议基于大数据分析的健康管理系统可以根据用户的个人健康数据和生活习惯，为用户提供个性化的健康建议。
系统通过分析用户的运动、睡眠、饮食等数据，识别出其潜在的健康问题和风险因素，并根据用户的需求和目标，量身定制适合的健康方案。
例如，系统可以根据用户的身体指标和运动数据，推荐适合的运动方式和运动强度，进一步改善用户的健康状况。
个性化健康建议的提供将大大增强用户对健康管理的主动性和参与度。
三、智能预警基于大数据分析的健康管理系统可以通过实时分析用户的健康数据，提供智能预警功能。
系统可以根据用户的数据变化和历史记录，预测可能出现的健康问题，并及时向用户发出警示。
例如，系统可以通过分析用户的心率、血压等数据，发现用户可能存在心血管疾病的风险，并提前通知用户及时就医。
智能预警的功能不仅可以提高用户对个人健康的关注度，也可以及时发现和预防潜在健康问题的发生，从而降低疾病的风险。
四、数据保护与隐私在设计和实现基于大数据分析的健康管理系统时，数据保护与隐私是非常重要的考虑因素。
系统需要确保用户个人健康数据的安全性和隐私性。
基于大数据的健康管理系统设计
基于大数据的健康管理系统设计现代社会人们越来越注重健康管理，而随着大数据技术的发展，基于大数据的健康管理系统设计成为了一种创新的方式。
本文将从需求分析、系统设计和实施部署三个方面，详细介绍基于大数据的健康管理系统的设计。
首先，需求分析是系统设计的关键步骤之一。
在基于大数据的健康管理系统设计中，需求分析需要考虑以下几个方面。
一是用户需求。
用户需求是系统设计的出发点，要深入了解用户的健康需求，包括健康问题、健康监测、健康咨询等，以便为用户提供准确的健康管理服务。
二是数据需求。
基于大数据的健康管理系统需要收集和管理大量的健康数据，如个人基本信息、医疗记录、健康检测数据等。
因此，需求分析要确定需要采集的数据类型、数据来源以及数据存储和处理的方式。
三是功能需求。
系统设计需要根据用户需求，确定系统的核心功能，如个人健康档案管理、健康指标监测、健康风险评估、智能推荐等。
同时，还需要考虑系统的可拓展性，以便满足日益增长的功能需求。
四是安全需求。
基于大数据的健康管理系统处理敏感的个人健康数据，因此安全需求尤为重要。
需求分析要确定系统的安全措施，包括数据加密、访问控制、安全审计等，以保护用户的隐私和数据安全。
基于需求分析，接下来是系统设计阶段。
系统设计包括系统结构设计、数据模型设计、算法设计等多个方面。
首先，系统结构设计要确定系统的整体架构，包括前端和后端的设计。
前端设计要考虑用户界面的友好性和易用性，后端设计要实现数据的存储、处理和分析。
同时，还要考虑系统的可扩展性和性能优化。
其次，数据模型设计是基于大数据的健康管理系统设计的核心。
数据模型设计要根据需求分析阶段确定的数据类型和数据需求，设计合适的数据库结构和数据表。
同时，还需要考虑数据的关联性和数据的存储方式，以便为用户提供准确的健康管理服务。
最后，算法设计是基于大数据的健康管理系统设计的关键环节。
算法设计要根据需求分析阶段确定的功能需求，选择适合的算法和模型，以实现健康数据的分析和挖掘。
基于大数据的饮食营养健康管理系统设计与实现
基于大数据的饮食营养健康管理系统设计与实现饮食营养是人类健康的重要组成部分，而随着大数据技术的发展，利用大数据进行饮食营养健康管理成为可能。
本文将介绍基于大数据的饮食营养健康管理系统的设计与实现。
一、系统概述基于大数据的饮食营养健康管理系统旨在通过收集、分析和利用大数据，为用户提供个性化的饮食营养建议，帮助用户实现健康的饮食生活方式。
该系统将结合用户的个人信息、健康状况以及饮食习惯等数据，并借助先进的算法和技术，为用户提供科学、合理的饮食方案。
二、系统功能1. 用户信息管理：用户可以通过注册账号，并完善个人信息，包括性别、年龄、身高、体重等。
系统将根据用户提供的信息定制个性化的饮食方案。
2. 数据采集与分析：系统将收集用户的饮食记录、健康数据以及其他相关数据，如体重变化、运动量等。
通过运用大数据分析技术，系统能够深入挖掘用户的饮食习惯和身体状况，为用户提供有效的建议。
3. 饮食营养推荐：基于用户的个人信息和数据分析结果，系统可以为用户提供针对性的饮食营养推荐。
推荐内容包括合理的热量摄入、各种营养素的分配比例以及合适的食物选择。
用户还可以根据自己的口味和喜好进行适度调整。
4. 营养知识普及：系统将定期发布饮食营养的相关知识，包括食物的营养价值、健康饮食的原则等。
通过帮助用户了解饮食营养，提高用户的饮食意识和科学饮食水平。
5. 健康监测与预警：系统将根据用户的健康数据，如体重、血压、血糖等，实时监测用户的健康状况。
一旦发现异常情况，系统将及时发出预警提醒用户，并建议用户咨询医生或专业人士。
6. 数据隐私保护：系统将严格保护用户的个人数据隐私，遵守相关法律法规。
用户的数据只用于个性化健康管理和优化系统的服务，不会被用于其他商业用途。
三、系统实现1. 数据采集与存储：系统通过用户上传饮食记录、健康数据等方式采集数据，并将数据存储在数据库中。
同时，系统还可以通过数据接口与第三方健康设备（如智能手环、体重秤）进行数据交互。
基于智能手机的个人健康数据监测系统设计与实现
基于智能手机的个人健康数据监测系统设计与实现随着科技的不断发展，智能手机已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，我们的生活离不开它。
在现代社会中，健康成为了最为关注的话题之一。
为了满足人们对健康的需求，现在很多智能手机都已经具备了多种健康功能，例如测量心率、计算卡路里、睡眠监测等等。
不过，这些功能仅仅只是作为补充而存在，它们并不能提供整体的健康数据监测。
因此，设计和实现一种集成性更强的基于智能手机的个人健康数据监测系统显得尤为重要。
一、系统的设计思路在设计该系统之前，我们需要先确定其基本功能。
该系统主要包括以下几个方面：1.身体健康状况的实时监测2.健康数据的存储与分析3.建立健康档案4.健康方案推荐基于以上几个方面，我们可以将整个系统的设计思路总结为：数据采集->数据保存->数据分析->数据反馈二、系统的设计流程1. 数据采集数据采集是系统的核心环节。
在该环节中，我们需要通过智能手机上安装的各种传感器（如体温传感器、心率传感器、血氧传感器等），对用户的健康数据进行实时采集。
同时，我们还需要用户进行一些基础信息的输入，例如年龄、性别、身高、体重等等。
2. 数据保存在数据采集环节完成后，我们需要将其保存在云端服务器中。
该环节也是建立健康档案的核心环节，通过将用户的健康数据保存到云端服务器中，可以随时随地访问得到这些数据。
3. 数据分析数据分析环节是该系统的重点。
在这一环节中，我们需要通过多元分析技术对用户的健康数据进行处理。
通过对数据的分析，我们可以得到一些与健康相关的评估指标，例如体质指数、身体年龄等等。
同时，我们还可以结合用户的基本信息和健康数据，为用户推荐健康方案。
4. 数据反馈最后，我们需要将数据处理结果反馈给用户。
用户可以在智能手机上查看自己的健康档案，并得到诸如健康建议、预防疾病等信息。
同时，该应用还可以根据用户的健康情况进行提醒，例如提醒用户定期进行体检或健康检查等。
基于大数据分析的健康管理系统设计与开发
基于大数据分析的健康管理系统设计与开发近年来，人们对健康管理的需求日益增长，而随着大数据技术的迅速发展，基于大数据分析的健康管理系统成为一种创新的解决方案。
本文将论述基于大数据分析的健康管理系统的设计与开发，以满足人们对健康管理的需求。
一、引言随着生活水平的提高和医疗技术的进步，人们对健康的关注度逐渐增加。
然而，传统的健康管理方式面临着诸多问题，如信息不对称、预防措施不够全面等。
因此，基于大数据分析的健康管理系统应运而生，它能够从多个维度收集和分析个体的健康数据，为人们提供全面的个性化健康管理服务。
二、系统设计与功能1. 数据收集和存储基于大数据分析的健康管理系统通过手机APP或智能穿戴设备收集个体的健康数据，包括步数、心率、血压等。
这些数据将存储在云端数据库中，可随时访问和更新。
2. 数据分析和挖掘系统利用大数据分析技术，对收集到的健康数据进行深入的分析和挖掘。
通过建立合适的模型，系统可以预测个体的健康风险、提供个性化的健康建议，并自动向用户推送相关信息。
3. 健康管理和监控系统根据个体的健康数据评估个体的健康状况，并为用户制定健康管理计划。
用户可以通过系统追踪自己的健康指标，并及时了解自己的健康状况。
系统还提供定期的健康报告，为用户提供专业的健康管理意见。
4. 与医疗机构的对接健康管理系统与医疗机构进行数据共享和合作，为医生提供更全面、准确的健康数据。
医生可以通过系统监控患者的健康状况，并根据数据分析结果提供更精准的诊断和治疗方案。
三、系统开发与实施基于大数据分析的健康管理系统的开发和实施涉及多个环节，包括需求分析、系统设计、数据收集、数据分析和挖掘、系统测试和部署等。
以下是一些关键步骤：1. 需求分析：明确系统的功能需求和用户需求，确定系统的基本架构和功能模块。
2. 系统设计：基于需求分析结果，设计系统的数据库、界面和算法等。
3. 数据收集：开发手机APP或智能穿戴设备，实现数据的实时采集和传输。
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致力于建立起一个可交互操作的基础 建模，对管理对象健康状况综合衡量
服务及个人医疗生态系统，实现各种 与评估，例如，包括对高血压、糖尿
终端与各种医疗系统间的关键信息通 病、缺血性心血管疾病、代谢综合
信与共享，支持个人、医疗机构更好 征、肺癌患病风险评估与分析；形成
地管理健康，实现更高品质的个性化 个性化治疗方案：基于大数据应用的
体系和安全保障体系两大体系。 硬件网络基础层是指支撑整个区
域卫生信息化平台的硬件设备和网络 平台，是大数据综合健康服务平台的 基础设施和网络保障。数据中心层主 要是为了实现个人健康管理系统的数 据存储而设计，它需要解决数据存储 的内容、模型、结构、数据库管理软 件的选择等。数据整合层主要完成信 息资源的综合，将外接资源进行整 合并且提供访问优化和形成主题数 据库。数据交换层、业务服务层主 要实现个人健康管理系统的数据共 享、采集与交换，数据交换层是直 接与外部系统进行交互的技术层， 业务服务层是基于数据交换层，根 据相应的数据结构设计各种业务服务 组件来完成对平台数据的共享、采集 与存储。标准规范体系是大数据综合 健康服务平台中必须遵守和管理的数 据标准，是平台运行和应用的数据 基 础 。 安 全 保 障 体 系是保障整个平台
图2 基于大数据应用的个人健康管理系统技术架构
非常重要。 2.2.4 系统容量的扩充 区域电子健康 信息中心是一个数据量十分庞大的系 统，在设计时必须考虑对数据存储容 量的横向扩充。 2.2.5 系统处理能力的扩充 随着管理 系统使用者的逐步增加，系统将承受越 来越大的服务请求压力，如果不进行扩 充，系统最终会崩溃，导致产生很严重 的影响。系统将使用分布式服务和集群 等方式来实现处理能力的扩充。
系统研发与设计
System Development and Design
基于大数据的个人健康管理系统设计与实现
陈卓① 高忠军②
摘 要 通过分析目前健康管理过程中存在的问题，提出基于大数据应用的个人健康管理系统，能够对个人健康数据方
便、快捷、有效地持续监控和智能管理，通过基于大数据应用的个人健康管理系统对个人健康数据进行挖掘分析，实现全
群中有老年人、对从事健康相关行业 信息：根据体检项目对个人的健康信
有强烈兴趣的有志之士）提供健康管 息进行数据采集；健康与疾病评价：
理服务，健康管理机构将通过对相关 根据采集到的信息，结合个人的生活
人员的教育，深入生命产业价值链的 方式信息和生物学信息，利用综合健
人才储备、对终端客户资源管理，即 康管理系统将收集到的数据信息进行
随着科技发展和物联网技术的应 用与完善，将通过基于大数据应用的 个人健康管理系统实现实时实地的个 人健康信息化管理，其示意图见图4。
3 总结展望
随着人们对健康需求的不断提 升，尽管目前国内外还没有成熟的医 疗服务方式或健康管理方式的系统研 究，但“以健康为中心”的大健康观 念已经逐渐进入人们的心中，基于大 数据应用的个人健康管理必将得到更 加广阔的发展，将来也一定能够实现 个人健康系统智能化的管理。
2 基于大数据应用的个人健康管理系统的架构设计
2.1 管理过程 通过对健康、亚健康、高危人群、疾病人群的数据分析与挑选，结合IT数据技术的支持，对个人的危险因素 进行全方面的监测、剖析、衡量，从而进行疾病预测、预防与管理[3]。个人健康管理的流程如图1所示。
基金项目：2012年电子信息产业发展基金项目-基于健康档案规范（HL7 RIM模型）的区域医疗信息集成管理系统研发及应用示范（编 号：工信部财[2012]407号 ） ①四川省达州市渠县人民医院，635200，四川省渠县渠江镇和平街88号 ②四川省医学数字影像与通讯（DICOM）标准工程实验室，611731，四川省成都市高新西区西源大道2006号
1 引言
随着中国逐步进入老龄化社会， 2012年老年人1.94亿，达到14.3%。2013年老年人2.02亿，达到14.8%，疾病的多 样化，慢性病的增多，导致医疗费用支出急剧上升[1-2]。基于大数据应用的个人健康管理系统是指通过相关设备，收集有 关人们所消耗的食物、睡眠质量、心理表现等生理或心理方面的行为数据，进行分析处理，以达到监测人们的身体状态的 目的，从而对人们的健康进行干预，提供个性化的健康实施方案，进行健康评估以及对人们的健康管理，降低医疗费用， 达到基于大数据的个人健康管理。
【收稿日期：2015-11-09】 【修回日期：2016-01-14】
（责任编辑：肖婧婧）
66·China Digital Medicine,Eec.2016,Vol.11,No.5
图4 随时随地的个人健康管理
所有功能的正常运行。
问卷调查：通过健康监测互联
2.3 基于大数据应用的个人健康管理系 网平台或手机App终端，完成健康危 统服务流程 个人健康管理系统为所有 险因素调查问卷；个人健康体检：系
对健康（健康管理、健康知识、健康 统将根据问卷调查信息，推荐最合适
相关服务等）有兴趣的人群（主体人 且被需要的健康体检项目；收集个人
64·China Digital Medicine,Eec.2016,Vol.11,No.5系 Nhomakorabea研发与设计
System Development and Design
图1 健康管理的流程
2.2 架构设计 根据个人健康管理的整 个全过程，对于个人健康管理系统进 行大体的设计。管理系统的设计不仅 需要对接区域医疗信息平台、第三方 检验/影像、主动医疗服务以及新农合 等已有医疗服务资源，同时还需要以 健康档案数据库为重要依据，实现个 性化诊疗、健康评估等关键技术，有 效开展健康管理、医疗咨询、移动健 康等服务的开发与运行平台，预防疾 病，防患于未然，降低医疗费用的支 出[4-5]。因此平台构架设计的主要目的 是建立一个能够容纳管理个人健康档 案的可扩充的、开放的、可持续发展 的构架。 2.2.1 管理方式方面的扩充 能够围绕 电子健康信息建立扩展新的健康管理 方式。从医疗服务者的角度看，可以 查询、调用以不同组织方式呈现出的个 人电子档案；从公共健康管理的角度来 说，可以建立不同的疾病监控系统。 2.2.2 存储健康信息方面的扩充 能够根 据每种存储信息的特点对信息内容进 行优化，但通过交换平台提供统一的接 口对新的健康信息可以和已有的健康信 息进行查询、对比以及调阅。能够在系 统中增加新的健康信息种类的存储，比 如新的医疗影像或检验结果。 2.2.3 接入方式的扩充 中心架构需要能 够扩充对各种接入方式的支持。单大 数据整合的健康服务平台的数据源 和用户全是各个医疗机构及个人用 户，所以能够接纳各种现有的和未 来的应用系统上的数据上传和使用
《中国数字医学》2016 年第 11 卷第 5 期 ·65
系统研发与设计
System Development and Design
图3 个人健康管理系统的总体服务流程
最终形成个性化的治疗方案；健康改 善与咨询指导：通过面对面/互联网/电 话/短信等给予“互动性的”健康指导 和改善计划；健康后续跟踪服务：根据 反馈信息，进行持续跟进健康追踪与监 控，实现个人健康个性化的管理。
健康服务。个人健康管理系统的总体 综合健康管理系统分析得到的综合数
服务流程如图3所示。
据，根据不同的个体进行健康干预，
参参考考文文献献 [1] 韦凤伶.个人健康管理系统的设计与实现 [D].成都:西南交通大学,2011:10-15． [2] 田小康.医学影像云服务平台基础架构研 究与实践[D].杭州:杭州师范大学,2012:2035. [3] 杨龙须.依托物联网及云计算技术提高 老龄慢性病管理服务质量[J].中国数字医 学,2012,7(8):22-25. [4] 孙蕾.基于云计算的海量数据存储技 术的研究及应用[D].成都:电子科技大 学,2012:10-20. [5] 刘鹏.基于iOS的个人健康管理系统客户 端的开发[D].大连:大连理工,2012:20-25.
人全程全方位的实时互动个人健康管理目标。
关键词 大数据 数据挖掘与分析 健康评估 健康管理
Doi:10.3969/j.issn.1673-7571.2016.05.020
[中图分类号] R319
[文献标识码] A
Design and Implementation of Personal Health Management System Based on Big Data / CHEN Zhuo, GAO Zhong-jun//China Digital Medicine.-2016 11(5): 64 to 66 Abstract This paper analyzes the health management process existing problems, propose big data applications based on personal health management system, capable of personal health data is easy, fast and effective ongoing monitoring and intelligent management, Mining analysis of personal health data through a personal health management system based on large data applications, to achieve allround throughout the full range of real-time interactive personal health management goals. Keywords big data, data mining and analysis, health assessment, health management Fund project 2012 Electronic Information Industry Development Fund Project-R&D and Application Demonstration of Regional Medical Information Integration Management System Based on Health Record Specifications (HL7 RIM Model) (No. MIIT Cai [2012] No. 407) Corresponding author Qu County People's Hospital of Dazhou, Qu County 635200, Sichuan Province, P.R.C.