本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理,具體為一種心理健康評估監(jiān)測及ai預(yù)警區(qū)塊鏈存儲系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù):
1、傳統(tǒng)的單一評估方法難以滿足心理健康管理的需求。因此,亟需一種綜合、高效的心理健康監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),能夠整合多方數(shù)據(jù),進(jìn)行高效的計(jì)算與分析,確保學(xué)生心理健康安全。
2、現(xiàn)有公開申請專利cn113239050a,用于獲取包含個人信息和對應(yīng)的疾病信息的醫(yī)療數(shù)據(jù),同時獲取包含心率變異性檢測數(shù)據(jù)、心理評估量表的心理數(shù)據(jù),并存儲數(shù)據(jù)庫;同時使用數(shù)據(jù)整合方法整合醫(yī)療和心理數(shù)據(jù),并進(jìn)行分類、統(tǒng)計(jì)和分析,以供建立醫(yī)療數(shù)據(jù)與心理數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;但由于缺少多維度的心理數(shù)據(jù)分析,只從臨床角度判斷,容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析程度不足,具有一定的局限性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問題
2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提供了一種心理健康評估監(jiān)測及ai預(yù)警區(qū)塊鏈存儲系統(tǒng)及方法,具備準(zhǔn)確、實(shí)時、高效等優(yōu)點(diǎn),解決了傳統(tǒng)的單一評估方法難以滿足心理健康管理需求的問題。
3、(二)技術(shù)方案
4、為解決上述傳統(tǒng)的單一評估方法難以滿足心理健康管理需求的技術(shù)問題,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
5、本發(fā)明公開一種心理健康評估監(jiān)測及ai預(yù)警區(qū)塊鏈存儲方法,具體包括以下步驟:
6、s1、收集用戶心理健康數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本集q,并對樣本集q中的用戶心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的用戶心理健康數(shù)據(jù);
7、s2、設(shè)置樣本集q中用戶心理健康數(shù)據(jù)的各類行為數(shù)據(jù)權(quán)重,并基于設(shè)置的權(quán)重對樣本集q中的用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行量化;
8、s3、基于量化后的用戶心理健康數(shù)據(jù)以及設(shè)置行為數(shù)據(jù)權(quán)重構(gòu)建心理健康動態(tài)評估模型;
9、s4、基于構(gòu)建的心理健康動態(tài)評估模型對用戶的心理健康狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警;
10、s5、將監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果實(shí)時上傳至云端,并通過區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化存儲;
11、s51、冗余數(shù)據(jù)過濾;
12、s52、區(qū)塊鏈云存儲優(yōu)化。
13、本發(fā)明通過收集用戶心理健康數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本集q,并對樣本集q中的用戶心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,同時設(shè)置樣本集q中用戶心理健康數(shù)據(jù)的各類行為數(shù)據(jù)權(quán)重,并基于設(shè)置的權(quán)重對樣本集q中的用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行量化,進(jìn)而基于量化后的用戶心理健康數(shù)據(jù)以及設(shè)置行為數(shù)據(jù)權(quán)重構(gòu)建心理健康動態(tài)評估模型,并基于構(gòu)建的心理健康動態(tài)評估模型對用戶的心理健康狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警,最后將監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果實(shí)時上傳至云端,并通過區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化存儲,提高了心理健康評估監(jiān)測的實(shí)時性。
14、優(yōu)選地,所述收集用戶心理健康數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本集q,并對樣本集q中的用戶心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的用戶心理健康數(shù)據(jù)包括以下步驟:
15、s11、獲取用戶設(shè)備號以及測評數(shù)據(jù);
16、將設(shè)備號信息作為該用戶唯一識別信息;
17、s12、基于用戶唯一識別信息提取用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù);
18、s13、對用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
19、優(yōu)選地,所述基于用戶唯一識別信息提取用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù)包括以下步驟:
20、將所述歷史心理健康數(shù)據(jù)建立集合設(shè)定為n={n1,n2,n3,n4,...,nm},每項(xiàng)歷史心理健康數(shù)據(jù)包括:h={h1,h2,h3,h4};
21、其中,h表示為用戶歷史心理健康評測數(shù)據(jù)集合,h1表示用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)中自我測評數(shù)據(jù),h2表示用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)中用戶互評數(shù)據(jù),h3表示用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)中教師測評數(shù)據(jù),h4表示用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)中家長評測數(shù)據(jù),n表示為歷史心理健康數(shù)據(jù)集合,nm表示歷史心理健康數(shù)據(jù)集合中第m組心理健康數(shù)據(jù);
22、設(shè)定每組心理健康數(shù)據(jù)為負(fù)責(zé)采集的人員登陸界面選擇題庫采集得到的。
23、優(yōu)選地,所述對用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括以下步驟:
24、設(shè)定每組心理健康數(shù)據(jù)的時間間隔閾值t,并在設(shè)定的時間間隔閾值內(nèi)對歷史心理健康數(shù)據(jù)各類測評收集到的具體時間進(jìn)行統(tǒng)計(jì);
25、設(shè)定每組心理健康數(shù)據(jù)在時間間隔閾值t內(nèi)的有效范圍;
26、設(shè)定心理健康數(shù)據(jù)有效范圍為[0,1,2,3,4,5];
27、基于設(shè)定的時間間隔閾值t和每組心理健康數(shù)據(jù)在時間間隔閾值內(nèi)的有效范圍對用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。
28、本發(fā)明通過實(shí)時采集用戶設(shè)備號以及測評數(shù)據(jù),并基于用戶唯一識別信息提取用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù),同時對用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提高了心理健康評估監(jiān)測的準(zhǔn)確性。
29、優(yōu)選地,所述設(shè)置樣本集q中用戶心理健康數(shù)據(jù)的各項(xiàng)評測數(shù)據(jù)權(quán)重,并基于設(shè)置的權(quán)重對樣本集q中的用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行量化包括以下步驟:
30、權(quán)重r=r1+r2+r3+r4,設(shè)定自我測評數(shù)據(jù)權(quán)重為r1,用戶互評數(shù)據(jù)為r2,教師測評數(shù)據(jù)權(quán)重為r3,家長評測數(shù)據(jù)權(quán)重為r4;
31、在設(shè)定的時間間隔閾值t內(nèi),基于設(shè)置的權(quán)重量化后的用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)為:
32、ui=r1×hi,1+r2×hi,2+r3×hi,3+r4×hi,4;
33、其中,ui表示用戶i量化后的用戶歷史心理健康數(shù)據(jù),hi,1表示用戶i的歷史心理健康數(shù)據(jù)中的自我測評數(shù)據(jù),hi,2表示用戶i的歷史心理健康數(shù)據(jù)中的用戶互評數(shù)據(jù),hi,3表示用戶i的歷史心理健康數(shù)據(jù)中的教師測評數(shù)據(jù),hi,4表示用戶i的歷史心理健康數(shù)據(jù)中的家長評測數(shù)據(jù)。
34、本發(fā)明通過設(shè)置樣本集q中用戶心理健康數(shù)據(jù)的各項(xiàng)評測數(shù)據(jù)權(quán)重,并對歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行量化,通過量化后的對歷史心理健康數(shù)據(jù)直觀表示用戶心理健康狀況,提高了用戶心理健康狀況表示的可靠性。
35、優(yōu)選地,所述基于量化后的用戶心理健康數(shù)據(jù)以及設(shè)置行為數(shù)據(jù)權(quán)重構(gòu)建心理健康動態(tài)評估模型包括以下步驟:
36、心理健康動態(tài)評估模型公式如下所示:
37、
38、其中,k表示心理健康動態(tài)評估模型計(jì)算得到的心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù)。
39、優(yōu)選地,所述基于構(gòu)建的心理健康動態(tài)評估模型對用戶的心理健康狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警包括以下步驟:
40、基于心理健康動態(tài)評估模型實(shí)時計(jì)算用戶的心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù);
41、設(shè)定心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù)閾值,當(dāng)計(jì)算出的心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù)小于等于閾值時,表示當(dāng)前用戶心理健康狀況危險,需要進(jìn)行報警;當(dāng)計(jì)算出的心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù)高于閾值時,表示當(dāng)前用戶心理健康狀況,繼續(xù)監(jiān)測。
42、本發(fā)明通過通過基于量化后的用戶心理健康數(shù)據(jù)以及設(shè)置行為數(shù)據(jù)權(quán)重構(gòu)建心理健康動態(tài)評估模型,同時設(shè)置心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù)閾值,基于設(shè)置的閾值通過心理健康動態(tài)評估模型監(jiān)測用戶心理健康狀態(tài)并預(yù)警提高了心理檢測的安全性。
43、優(yōu)選地,所述將監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果實(shí)時上傳至云端,并通過區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化存儲包括以下步驟:
44、s51、冗余數(shù)據(jù)過濾;
45、建立一個長度為g的數(shù)組,選取個哈希函數(shù)對上傳的監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果的每個數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,并將計(jì)算結(jié)果保存在數(shù)組中,其中,c表示哈希函數(shù)的個數(shù),η表示收集的心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)數(shù)量;
46、在哈希函數(shù)進(jìn)行計(jì)算過程中,當(dāng)兩組數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果一致時,對這兩組數(shù)據(jù)中的每個數(shù)據(jù)進(jìn)行對比;
47、當(dāng)對比結(jié)果一致時,設(shè)定當(dāng)前兩組數(shù)據(jù)為相同數(shù)據(jù);
48、當(dāng)兩組數(shù)據(jù)為相同數(shù)據(jù)時,對比兩組數(shù)據(jù)的采集時間,保留最近的一組數(shù)據(jù);
49、計(jì)算結(jié)束后,匯總計(jì)算后的監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果,得到過濾后的監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果;
50、s52、區(qū)塊鏈云存儲優(yōu)化。
51、優(yōu)選地,所述區(qū)塊鏈云存儲優(yōu)化包括以下步驟:
52、構(gòu)建y個數(shù)據(jù)區(qū)塊存儲過濾后的監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果,然后將y-1個區(qū)塊分配到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的y-1個存儲節(jié)點(diǎn)上;
53、設(shè)定上傳監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果的遵循規(guī)律;
54、
55、其中,py'表示第y個存儲節(jié)點(diǎn)的選擇概率,d表示存儲節(jié)點(diǎn)的間距,cov表示協(xié)方差;
56、進(jìn)一步地,計(jì)算存儲調(diào)度時間,并設(shè)定存儲調(diào)度時間閾值;
57、計(jì)算存儲調(diào)度時間公式如下所示:
58、tr=p'a'ta+p'b'tb;
59、其中,tr表示存儲調(diào)度時間,p'a'表示數(shù)據(jù)讀操作出現(xiàn)概率,p'b'表示數(shù)據(jù)寫操作出現(xiàn)概率,ta,tb分別表示數(shù)據(jù)讀操作和寫操作耗費(fèi)的時間;
60、進(jìn)一步地,基于計(jì)算存儲調(diào)度時間,實(shí)時調(diào)整各個區(qū)塊內(nèi)的存儲數(shù)據(jù)。
61、本發(fā)明通過通過冗余數(shù)據(jù)過濾和區(qū)塊鏈云存儲優(yōu)化方式,設(shè)置上傳監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果的遵循規(guī)律并計(jì)算存儲調(diào)度時間,通過計(jì)算的存儲調(diào)度時間,調(diào)整存儲數(shù)據(jù)位置,提高了數(shù)據(jù)存取的效率。
62、本發(fā)明還公開一種心理健康評估監(jiān)測及ai預(yù)警區(qū)塊鏈存儲系統(tǒng),用于實(shí)現(xiàn)心理健康評估監(jiān)測及ai預(yù)警區(qū)塊鏈存儲方法,系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、心理健康動態(tài)評估模塊、狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警模塊以及云存儲優(yōu)化模塊;
63、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于實(shí)時收集用戶心理健康數(shù)據(jù);
64、所述數(shù)據(jù)處理模塊用于對實(shí)時收集的用戶心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;
65、所述心理健康動態(tài)評估模塊用于根據(jù)處理后的心理健康數(shù)據(jù)構(gòu)建心理健康動態(tài)評估模型;
66、所述狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警模塊用于根據(jù)構(gòu)建的心理健康動態(tài)評估模型對用戶的心理健康狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警;
67、所述云存儲優(yōu)化模塊用于通過區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化存儲。
68、(三)有益效果
69、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明提供了一種心理健康評估監(jiān)測及ai預(yù)警區(qū)塊鏈存儲系統(tǒng)及方法,具備以下有益效果:
70、1、該發(fā)明通過收集用戶心理健康數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本集q,并對樣本集q中的用戶心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,同時設(shè)置樣本集q中用戶心理健康數(shù)據(jù)的各類行為數(shù)據(jù)權(quán)重,并基于設(shè)置的權(quán)重對樣本集q中的用戶歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行量化,進(jìn)而基于量化后的用戶心理健康數(shù)據(jù)以及設(shè)置行為數(shù)據(jù)權(quán)重構(gòu)建心理健康動態(tài)評估模型,并基于構(gòu)建的心理健康動態(tài)評估模型對用戶的心理健康狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警,最后將監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果實(shí)時上傳至云端,并通過區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化存儲,提高了心理健康評估監(jiān)測的實(shí)時性。
71、2、該發(fā)明通過實(shí)時采集用戶設(shè)備號以及測評數(shù)據(jù),并基于用戶唯一識別信息提取用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù),同時對用戶測評數(shù)據(jù)中的歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提高了心理健康評估監(jiān)測的準(zhǔn)確性。
72、3、該發(fā)明通過設(shè)置樣本集q中用戶心理健康數(shù)據(jù)的各項(xiàng)評測數(shù)據(jù)權(quán)重,并對歷史心理健康數(shù)據(jù)進(jìn)行量化,通過量化后的對歷史心理健康數(shù)據(jù)直觀表示用戶心理健康狀況,提高了用戶心理健康狀況表示的可靠性。
73、4、該發(fā)明通過基于量化后的用戶心理健康數(shù)據(jù)以及設(shè)置行為數(shù)據(jù)權(quán)重構(gòu)建心理健康動態(tài)評估模型,同時設(shè)置心理健康狀態(tài)評分?jǐn)?shù)據(jù)閾值,基于設(shè)置的閾值通過心理健康動態(tài)評估模型監(jiān)測用戶心理健康狀態(tài)并預(yù)警提高了心理檢測的安全性。
74、5、該發(fā)明通過冗余數(shù)據(jù)過濾和區(qū)塊鏈云存儲優(yōu)化方式,設(shè)置上傳監(jiān)測結(jié)果和預(yù)警結(jié)果的遵循規(guī)律并計(jì)算存儲調(diào)度時間,通過計(jì)算的存儲調(diào)度時間,調(diào)整存儲數(shù)據(jù)位置,提高了數(shù)據(jù)存取的效率。