具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

如本文中所使用，根据上下文，术语“如果”任选地被解释为“当......时”、“在……时”、“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，根据上下文，短语“如果确定……”或“如果检测到(所陈述的条件或事件)时”或“响应于检测到(所陈述的条件或事件)”。

需要说明的是，使用个人可识别信息应遵循公认为满足或超过维护用户隐私的行业或政府要求的隐私政策和做法。具体地，个人可识别信息在管理和处理的过程中应当向用户明确说明授权使用的性质，以使无意或未经授权的访问或使用的风险最小化。

在本申请所处的应用环境可以由体检机构内设置的现场设备和设置在云端的云端设备组成。其中，现场设备用于对体检者进行体检并初步整理数据。云端设备与现场设备通过互联网络连接，用于将现场设备采集到的数据进行分析测算，再将数据回传到现场设备中。本申请介绍几种能够实现的实施环境，以图1和图2所示的实施环境为例进行说明。

请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种体检系统的系统架构图。在图1中，设备包括现场设备和云端设备。其中，现场设备包括控制终端111和体检设备112。控制终端111可以是体检设备112配套的专用电脑，也可是通用个人电脑(PC)。其中，若控制终端111采用通用个人电脑，则控制终端111中可以安装与体检设备112配套的软件，以便能够正常接收并处理体检设备112检测体检者而得到的数据。

在图1所示的架构中，云端设备包括云端服务器120。在一种可能的方式中，云端服务器120中运行有本申请所需的云端软件环境。在另一种可能的方式中，云端服务器还可以包括若干台实体服务器，每台服务器负责提供本申请所需的部分功能，本申请对此不作限定。

据此，一种体检系统可以包括如图1所示的控制终端111、体检设备112和云端服务器120。

请参见图2，图2是本申请实施例提供的另一种体检系统的系统架构图。在图2所示的系统架构中，体检机构中包括多套现场设备。一种可能的方式中，一套现场设备包括一台体检设备和一台控制终端。另一种可能的方式中，一套现场设备包括一台体检设备和多台控制终端。另一种可能的方式中，一套现场设备包括一台体检设备和多台控制终端。基于该实际运行场景，请参见图2提供的包括多套现场设备的系统架构。

图2包括第一组现场设备21、第二组现场设备22、第三组现场设备23和第四组现场设备24，以及云端服务器25。

其中，第一组现场设备21包括第一控制终端211和第一体检设备212。

第二组现场设备22包括第二控制终端221、第二体检设备222和第三体检设备223。

第三组现场设备23包括第三控制终端231、第四控制终端232和第四体检设备233。

第四组现场设备24包括第五控制终端241和第五体检设备242。

可选地，第一组现场设备21和第四组现场设备24的组成相同。该场景用于示意在实际应用中，多数的一套现场设备包括一台体检设备和一台控制终端。

需要说明的是，图1和图2所示的场景仅为本申请可能采用的多种体检系统中的两种可能的架构。在实际应用中，本申请的实施人还可能采用其它架构，本申请对此不做限定。

在一种可能的方式中，图1或图2所构成的系统可以是慢病全程管理系统。

在本申请中，控制终端和云端服务器将协同完成本申请提供的健康风险的评估方法。下面将首先分别以控制终端和云端服务器为执行主体，介绍健康风险的评估方法的执行过程。随后再将基于控制终端和云端服务器两端交互配合的实施过程，介绍本申请的实现流程。详情请参见后续介绍内容。

请参见图3，图3是本申请实施例提供的一种健康风险的评估方法的流程图。该健康风险的评估方法可以应用在图1或图2所示的控制终端中。在图3中，健康风险的评估方法包括：

步骤310，根据第一输入信息确定体检者的身份标识，第一输入信息是射频识别设备或输入组件读取的信息。

在本申请实施例中，控制终端中可以安装用于实现本申请的专用客户端。其中，专用客户端同时具备从体检设备中获取实测数据以及与云端服务器正常交互的功能。示意性的，专用客户端可以是云诊疗客户端。

在一种可能的应用方式中，控制终端可以通过射频识别设备获取第一输入信息。其中，射频识别设备可以通过有线的数据线缆与控制终端相连。射频识别设备可以读取射频识别卡中的信息。示意性的，射频识别卡包括但不限于身份证、员工标识卡(工牌)或体检标识设备。其中，体检标识设备可以是体检者在体检机构临时获取的，唯一对应体检者身份标识的设备。可选的，体检标识设备可以是手环、胸卡、指环或者臂带，本申请实施例不对体检标识设备的具体形态进行限定。

在另一种可能的应用方式中，控制终端可以通过输入组件获取第一输入信息。需要说明的是，该输入组件是控制终端的输入设备，包括但不限于键盘、鼠标、手写板或麦克风。体检医生通过输入组件向控制终端输入第一输入信息。

在本例中，第一输入信息既可以是用于表征体检者的身份标识的本身，也可以是中间数据，该中间数据与体检者的身份标识之间具有预设的映射关系，该映射关系可以存储在控制终端中，使得控制终端能够根据中间数据得到体检者的身份标识。

可选的，第一输入信息还可以包括姓名、民族、性别、出生年月以及身份证号等。或者，第一输入信息还可以包括身高、体重、血压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇等，本申请实施例对此不作限定。

可选的，专用客户端支持在线升级。一种可能的升级方式中，专用客户端可以在正常运行的过程中在线升级。另一种可能的升级方式中，专用客户端需要在停止正常运行时进行升级。

步骤320，从体检设备中获取实测数据，实测数据是体检设备测定体检者得到的指定生理指标。

在本例中，控制终端能够从体检设备中获取到实测数据。其中，实测数据是体检设备对体检者进行体检而得到的生理指标。一种可能的场景中，体检设备对体检者进行体检，在得到的实测数据发送到配套的控制终端中。另一种可能的方式中，体检设备对从体检者身上采集的生物样本进行分析，分析结果传送到控制终端中。其中，生物样本包括但不限于体液、组织切片或固体分泌物等，本申请对此不做限定。

步骤330，从输入组件中获取第二输入信息，第二输入信息用于指示体检者的补充健康信息。

在本申请实施例中，控制终端将再从输入组件中获取第二输入信息。其中，该第二输入信息仍可以是体检医生输入到控制终端中的信息。该信息可以是体检医生通过问询的方式获得的。随后，体检医生将问询得到的第二输入信息录入控制终端。

在一种可能的实现方式中，第二输入信息可以用于反映体检者的生活习惯，该生活习惯能够表征体检者的补充健康信息。

在另一种可能的实现方式中，第二输入信息可以用于反映体检者的历史健康。例如，第二输入信息可以是既往疾病等。

在另一种可能的实现方式中，第二输入信息可以用于反映体检者所在家族的遗传健康状态。

步骤340，将实测数据、第二输入信息和身份标识发送至云端服务器。

在本申请实施例中，控制终端在得到实测数据、第二输入信息和身份标识之后，控制终端将会将上述信息发送至云端服务器。

一种可能的实现方式中，上述实测数据、第二输入信息和身份标识将被打包为一个数据包，打包后的数据包发送至云端服务器。

步骤350，接收云端服务器反馈的评估数据，评估数据用于评估体检者的健康风险。

在本申请实施例中，云端服务器在接收到实测数据、第二输入信息和身份标识后，将实测数据和第二输入信息一同进行处理，从而得到评估数据，该评估数据用于评估体检者的健康风险。

在一种可能的方式中，该评估数据可以直接附在体检报告中，提供给体检者。可选地，针对该评估数据，体检医生可以人工输入生活建议，以便体检者在生活中改善健康状况。

可选地，评估数据可以是十年心脑血管疾病发病风险评估结果。

综上所述，本申请能够令控制终端获取第一输入信息，进而据此确定体检者的身份标识，同时从体检设备中获取体检者的实测数据，再从输入组件中获取体检者的补充健康信息，最终将实测数据、补充健康信息和体检者的身份标识发送到云端服务器，最终接收到云端服务器经过风险评估后反馈的评估数据，该评估数据用于评估体检者的健康风险，从而实现了打通体检设备、控制终端和云端服务器之间的数据通道，使得体检数据能够直接接入云端服务器，同时能够综合体检者的补充健康信息获取更为贴近被测者的评估数据，提高了体检报告反映用户实际身体风险的效果。

请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种健康风险的评估方法的流程图。该健康风险的评估方法可以应用在图1或图2所示的云端服务器中。在图4中，健康风险的评估方法包括：

步骤410，从控制终端中接收实测数据、第二输入信息和体检者的身份标识，实测数据是体检设备测定体检者得到的指定生理指标，第二输入信息用于指示体检者的补充健康信息。

在本申请中，云端服务器将从控制终端中接收实测数据、第二输入信息和体检者的身份标识。一种可能的方式中，上述三类数据将被打包在一个数据包中。云端服务器将从数据包中解析出上述三类数据。

可选地，控制终端和云端服务器之间传输上述数据，可以通过预先设定好的加密算法进行加密。

示意性的，有关实测数据和第二输入信息的相关介绍，可参见图3实施例中的相关内容，本处不再赘述。

步骤420，基于实测数据和第二输入信息，通过预设风险测定模型，得到对应的评估数据，评估数据用于评估体检者的健康风险。

在本例中，云端服务器将基于实测数据和第二输入信息，通过预设风险测定模型，计算得到对应的评估数据。

可选地，预设风险测定模型可以是预先训练得到的机器学习模型。

可选地，预设风险测定模型训练时采用的数据可以是体检者所在地区近n年内的体检数据。其中，n是正整数。

在本例中，评估数据可以包括分层数据。也即，评估数据可以按照等级给出。例如，一项指标分为低风险、中风险和高风险，则最终将按照等级给出。若一次需要评定的数据包括20种，则评估数据中包括20个数据。

需要说明的是，该评述数据既可以是整个体检报告中的一部分数据，也可以是全部的体检报告中的数据，本申请对此不作限定。

步骤430，将评估数据发送至控制终端中。

在本申请中，当云端服务器得到评估数据之后，云端服务器可将该数据返回至控制终端中。

在一种可能的方式中，云端服务器将评估数据和体检者的身份标识打包在一起，传输至控制终端中。

在另一种可能的方式中，云端服务器通过与控制终端建立的专用链路传输评估数据。

综上所述，本申请提供的由云端服务器执行的健康风险的评估方法，能够通过与控制终端之间的网络连接，直接获取有关体检者的实测数据和第二输入信息，通过预设风险测定模型计算得到评估数据。既节省了传统方案中需要体检医生人工抄录数据进行汇总测算的步骤，又能够在获取评估数据时考虑体检医生问询得到的第二输入信息，使得评估数据能够更加贴近反映用户的实际健康状况，提高了体检的效果。

基于图3和图4两个方案，本申请还可以通过结合云端服务器和控制终端参与的方案介绍本申请的一种落地的实施方式，详情请参见图6。

图5是本申请实施例提供的一种健康风险的评估方法的流程图。该健康风险的评估方法可以由图1或图2所示的云端服务器以及控制终端配合实现。在图5中，健康风险的评估方法包括：

步骤511，控制终端根据第一输入信息确定体检者的身份标识。

在本例中，步骤511的执行方式与步骤310的执行方式类似，此处不再赘述。

步骤512，控制终端从体检设备中获取实测数据。

在本例中，步骤512的执行方式与步骤330的执行方式类似，此处不再赘述。

步骤513，控制终端显示至少一个信息获取控件。

其中，信息获取控件用于获取指定类型的第二输入信息。

在本例中，控制终端可以提供有一个可交互的用户界面。该用户界面中可以包括至少一个信息获取控件。可选地，信息获取控件可以是选择菜单、复选框或者文本框中的至少一种。

步骤514，响应于信息获取控件被触发，控制终端获取指定类型的第二输入信息。

在本例中，信息获取控件被触发时，控制终端获取到指定类型的第二输入信息。可选的，指定类型用于指示第二输入信息的数据类型，既可以是逻辑值，也可以是数值。

在一种可能的情况中，第二输入信息包括正逻辑值或者负逻辑值。其中，正逻辑值表示真或正确，负逻辑值表示假或错误。例如，若指定类型的第二输入信息为是否有家族高血压史，该类型的第二输入信息只有2个值，正逻辑值表示存在家族高血压史，负逻辑值表示不存在家族高血压史。

步骤515，控制终端将实测数据、第二输入信息和身份标识发送至云端服务器。

在本例中，步骤515的执行方式与步骤340的执行方式类似，此处不再赘述。

相应的，云端服务器从控制终端中接收实测数据、第二输入信息和体检者的身份标识。

步骤516，云端服务器基于实测数据和第二输入信息，通过预设风险测定模型，得到对应的评估数据。

在本例中，步骤516的执行方式与步骤420的执行方式类似，此处不再赘述。

步骤517，云端服务器将评估数据发送至控制终端中。

相应的，控制终端接收云端服务器发送的评估数据。

步骤518，控制终端获取评估数据的风险等级。

在本例中，控制终端能够从评估数据中读取到其风险等级的属性，并将风险等级缓存下来。

步骤519，控制终端根据风险等级显示对应的生活建议信息，生活建议信息用于指示体检者的规范生活起居。

在本例中，控制终端中预先存储有不同风险等级对应的生活建议信息。控制终端将根据风险等级显示对应的生活建议信息。例如，风险等级分为高中低三个等级，分别对应着生活建议一、生活建议二和生活建议三。因此，控制终端将根据风险等级自动显示对应的生活建议信息。其中，该生活建议信息可以显示在控制终端的屏幕中，也可以作为体检报告的一部分生成在体检报告中。

步骤520，控制终端从输入组件中获取第三输入信息，第三输入信息用于修改评估数据或用于补充评估数据。

在本申请的一个可选的实施例中，控制终端除了能够自动生成生活建议信息，还能够再次通过输入组件获取第三输入信息。其中，第三输入信息既可以用于修改评估数据，也可以用于补充评估数据。一种可能的实现方式中，第三输入信息还可以用于修改生活建议信息或者补充生活建议信息。

示意性的，本申请所提供的健康风险的评估方法，能够针对心血管八种主要病种(包括高血压、糖尿病、高血脂病、冠心病、卒中、房颤、心衰以及肥胖)进行筛查，有效对体检者的身体状况进行高质量的监控，在降低体检医生的工作量的同时，提高了体检数据的准确性和出报告的速度。

示意性的，若本申请采用的是云诊疗客户端，则控制终端能够将体检报告打印出来。其中，体检报告包括评估数据。

综上所述，本申请能够通过与控制终端之间的网络连接，直接获取有关体检者的实测数据和第二输入信息，通过预设风险测定模型计算得到评估数据。既节省了传统方案中需要体检医生人工抄录数据进行汇总测算的步骤，又能够在获取评估数据时考虑体检医生问询得到的第二输入信息，使得评估数据能够更加贴近反映用户的实际健康状况，提高了体检的效果。

综上所述，本申请能够令控制终端获取第一输入信息，进而据此确定体检者的身份标识，同时从体检设备中获取体检者的实测数据，再从输入组件中获取体检者的补充健康信息，最终将实测数据、补充健康信息和体检者的身份标识发送到云端服务器，最终接收到云端服务器经过风险评估后反馈的评估数据，该评估数据用于评估体检者的健康风险，从而实现了打通体检设备、控制终端和云端服务器之间的数据通道，使得体检数据能够直接接入云端服务器，同时能够综合体检者的补充健康信息获取更为贴近被测者的评估数据，提高了体检报告反映用户实际身体风险的效果。

图6是本申请一个示例性实施例提供的云端服务器的结构框图，如图1所示，该云端服务器包括处理器620和存储器640，所述存储器640中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器620加载并执行以实现如本申请各个方法实施例所述的健康风险的评估方法。

处理器620可以包括一个或者多个处理核心。处理器620利用各种接口和线路连接整个云端服务器600内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器640内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器640内的数据，执行云端服务器600的各种功能和处理数据。可选的，处理器620可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器620可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器620中，单独通过一块芯片进行实现。

存储器640可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。可选的，该存储器640包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器640可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器640可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储下面各个方法实施例中涉及到的数据等。

图7是本申请一个示例性实施例提供的控制终端的结构框图，如图1所示，该控制终端包括处理器720和存储器740，所述存储器740中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器720加载并执行以实现如本申请各个方法实施例所述的健康风险的评估方法。

处理器720可以包括一个或者多个处理核心。处理器720利用各种接口和线路连接整个控制终端700内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器740内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器740内的数据，执行控制终端700的各种功能和处理数据。可选的，处理器720可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器720可集成中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器720中，单独通过一块芯片进行实现。

存储器740可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。可选的，该存储器740包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器740可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器740可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储下面各个方法实施例中涉及到的数据等。

本申请实施例还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上各个实施例由控制终端执行的所述的健康风险的评估方法。

本申请实施例还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上各个实施例由云端服务器执行的所述的健康风险的评估方法。

需要说明的是：上述实施例提供的健康风险的评估装置在执行健康风险的评估方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的健康风险的评估装置与健康风险的评估方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的能够实现的示例性的实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。