(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210674556.3 (22)申请日 2022.06.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114758781 A (43)申请公布日 2022.07.15 (73)专利权人 武汉博科国泰信息技 术有限公司 地址 430000 湖北省武汉市江汉区江汉经 济开发区江旺路6号2 楼 (72)发明人 周校平　陈竹　章有智　 (74)专利代理 机构 北京壹川鸣知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 11765 专利代理师 田月广 (51)Int.Cl. G16H 50/30(2018.01) G06N 20/00(2019.01)G06F 16/36(2019.01) 审查员 叶颖惠 (54)发明名称 一种生成用户的健康画像方法和系统、 装置 及存储介质 (57)摘要 本说明书实施例提供一种生成用户的健康 画像方法和系统、 装置及存储介质， 该方法包括： 获取用户数据， 用户数据包括用户基本信息、 健 康数据、 生活习惯数据、 环境数据中至少一种； 基 于用户数据生成用户的健康画像并确定健康画 像的准确度， 其中， 健康画 像包括当前健康状况、 风险隐患、 预防干预措施中至少一种； 响应于接 收到的用户查询指令， 将健康画 像反馈至用户终 端。 权利要求书2页 说明书14页 附图6页 CN 114758781 B 2022.09.06 CN 114758781 B 1.一种生成用户的健康 画像的方法， 包括： 获取用户数据， 所述用户数据包括用户基本信息、 健康数据、 生活习惯数据、 环境数据 中至少一种； 基于所述用户数据生成用户的健康画像并确定所述健康画像的准确度； 所述健康画像 包括当前健康状况、 风险隐患、 预防干预措施中至少一种； 响应于接收到的用户查询指令， 将所述 健康画像反馈 至用户终端； 其中， 所述基于所述用户数据生成用户的健康 画像包括： 获取用户健康知识图谱； 所述用户健康知识图谱基于所述用户数据生成； 所述用户健 康知识图谱的节点包括： 用户节点、 健康关注点、 健康关注点辅助信息点； 所述用户健康知 识图谱的边包括第一类边、 第二类边、 第三类边； 所述第一类边用于连接所述用户节点与所 述健康关注点， 所述第二类边用于连接所述健康关注点与所述健康关注点辅助信息点， 所 述第三类边用于连接所述 健康关注点与所述 健康关注点； 基于健康预测模型对所述用户健康知识图谱的处理， 确定所述用户的当前健康状况预 测信息、 风险隐患预测信息； 所述 健康预测模型为机器学习模型； 基于所述当前健康状况预测信 息、 所述风险隐患预测信 息确定所述预防干预措施并生 成所述用户的所述 健康画像； 其中 所述健康预测模型包括： 嵌入层和预测层， 所述嵌入层包括GNN模型， 所述基于健康预 测模型对所述用户健康知识图谱的处理， 确定所述用户的当前健康状况预测信息、 风险隐 患预测信息包括： 基于所述节点的属性或所述 健康关注点将所述用户健康知识图谱分成多个子图  ； 基于所述嵌入层获取 所述多个子图对应的多个嵌入向量； 基于所述预测层对所述多个嵌入向量的处理得到所述当前健康状况预测信 息、 所述风 险隐患预测信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述基于所述用户数据生成用户的健康 画像包括： 基于所述 健康数据确定所述用户的当前健康状况及风险隐患； 基于所述生活习惯数据、 所述环境数据及所述当前健康状况、 所述风险隐患确定所述 预防干预措施。 3.根据权利要求1所述的方法， 所述健康画像的准确度包括所述用户的所述用户健康 知识图谱中的所述 健康关注点的准确度； 确定所述 健康画像的准确度包括： 基于所述用户的所述用户健康知识图谱中的所述健康关注点的准确度及权重， 确定所 述健康画像的准确度。 4.一种生成用户的健康 画像的系统， 包括： 获取模块， 用于获取用户数据， 所述用户数据包括用户基本信息、 健康数据、 生活习惯 数据、 环境数据中至少一种； 生成模块， 用于基于所述用户数据生成用户的健康画像并确定所述健康画像的准确 度； 所述健康画像包括当前健康状况、 风险隐患、 预防干预措施中至少一种； 反馈模块， 用于响应于接收到的用户查询指令， 将所述健康画像反馈至用户终端； 其 中，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114758781 B 2所述基于所述用户数据生成用户的健康 画像包括： 获取用户健康知识图谱； 所述用户健康知识图谱基于所述用户数据生成； 所述用户健 康知识图谱的节点包括： 用户节点、 健康关注点、 健康关注点辅助信息点； 所述用户健康知 识图谱的边包括第一类边、 第二类边、 第三类边； 所述第一类边用于连接所述用户节点与所 述健康关注点， 所述第二类边用于连接所述健康关注点与所述健康关注点辅助信息点， 所 述第三类边用于连接所述 健康关注点与所述 健康关注点； 基于健康预测模型对所述用户健康知识图谱的处理， 确定所述用户的当前健康状况预 测信息、 风险隐患预测信息； 所述 健康预测模型为机器学习模型； 基于所述当前健康状况预测信 息、 所述风险隐患预测信 息确定所述预防干预措施并生 成所述用户的所述 健康画像； 其中 所述健康预测模型包括： 嵌入层和预测层， 所述嵌入层包括GNN模型， 所述基于健康预 测模型对所述用户健康知识图谱的处理， 确定所述用户的当前健康状况预测信息、 风险隐 患预测信息包括： 基于所述节点的属性或所述 健康关注点将所述用户健康知识图谱分成多个子图  ； 基于所述嵌入层获取 所述多个子图对应的多个嵌入向量； 基于所述预测层对所述多个嵌入向量的处理得到所述当前健康状况预测信 息、 所述风 险隐患预测信息 。 5.根据权利要求 4所述的系统， 其特 征在于， 所述 生成模块还用于： 基于所述 健康数据确定所述用户的当前健康状况及风险隐患； 基于所述生活习惯数据、 所述环境数据及所述当前健康状况、 所述风险隐患确定所述 预防干预措施。 6.根据权利要求4所述的系统， 其特征在于， 所述健康画像的准确度包括所述用户的所 述用户健康知识图谱中的所述 健康关注点的准确度； 所述生成模块进一 步用于： 基于所述用户的所述用户健康知识图谱中的所述健康关注点的准确度及权重， 确定所 述健康画像的准确度。 7.一种生成用户的健康画像的装置， 其特征在于， 所述装置包括至少一个处理器以及 至少一个存 储器； 所述至少一个存 储器用于存 储计算机指令； 所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令 中的至少部分指令以实现如权利要求1 ~3中任意一项所述的方法。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储计算机指令， 当所述计算 机指令被处 理器执行时实现如权利要求1~3任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114758781 B 3