一种健康画像的数据获取方法及云计算系统与流程

1.本发明涉及健康数据处理技术领域，特别是一种健康画像的数据获取方法及云计算系统。

背景技术：

2.元宇宙虚拟人与真实世界人一一对应，是真实世界个人医疗健康信息的数字化和虚拟呈现化。元宇宙虚拟人的医疗健康信息具有时间性、场景性和位置性特点。元宇宙医疗健康人是针对一种或多种模型下的人体健康数据的数据库，它能对个人目前的健康状况进行评估，也能检测个人出未来可能会增加的疾病风险。数据的来源不仅包括个人的健康状况还包括生活习惯，再根据收集的数据生成个人的健康画像。然而，目前的技术对个人健康数据的收集多来源于网络或医疗系统的数据或者是个人填报。网络的数据基本是基于个人填报，这些数据并不客观，会影响到个人健康的风险预测。而医院的病历或者医疗系统的数据或者体检数据，虽然是较为客观有效的数据，但这些数据并不是日常实时的数据，如个人样本较少，则会影响健康画像的完整性，使健康评估结果不客观、不全面、不多维。
3.个人的健康画像的生成，需要海量的多维度数据支撑，数据维度越丰富、数据越多，所生成的健康画像越全面、准确。而多维度的数据来源于不同的设备，而这些设备会同时产生的异构数据，同时上传的云服务器中容易引起网络阻塞、服务器崩溃等，造成数据流传输中断。而这些数据的上传过程中，也会经常发现数据缺失的情况，而数据的缺失，会最终影响全面和准确的元宇宙个人健康画像的生成。

技术实现要素：

4.本发明提出一种健康画像的数据获取方法及云计算系统，通过实时收集个人的身体数据和生活习惯、工作习惯的数据，对这些数据的算法处理，以获得更真实、更精确的健康画像，是通过如下技术方案实现的。
5.一种健康画像的云计算系统，包括云服务器及与云服务器通信连接的多个边缘服务器、以及与边缘服务器通信的多种终端，所述终端包括：医疗仪器、穿戴设备、智能用具、家居管理设备、办公设备、随身电子设备及智慧城市设备，其用于收集人体的生理数据、动作数据、医疗数据、生活方式数据和社交数据，服务器获取这些数据。
6.穿戴设备，包括手环、手表、眼镜、服饰、背包和首饰。
7.智能用具设备，包括牙刷、马桶、门锁、电子秤。
8.家居管理设备，用于与家用电器连接，获取家用电器的使用数据，与家居管理设备连接的设备包括：电视机、空调、空气净化器、照明设备。
9.随身电子设备，包括耳机。
10.办公设备，用于与办公用品连接、获取办公用品的使用数据，与办公设备连接的设备包括：计算机、考勤机。
11.智慧城市、智慧社区中的使能设备：例如城市摄像头、智能路灯、智能汽车、智慧工
业中的智能设备等。
12.医院中的各种医疗设备：例如mri、 ct 、b超等多种医疗设备。
13.一种健康画像的数据获取方法，将按照行为及时间节点获取终端的数据上传到服务器中，所述数据是一个或多个终端按时间标签收集的数据；所述云服务器识别和接收来自各终端发送的数据包，对设备的数据进行动态分级管理和判断数据是否缺失的预处理。
14.穿戴设备的服饰包括背心，所述背心实时获取人体的心率、呼吸频次、和血氧数据；手表或手环获取手臂摆动频率、步数；背包用于获取呼吸时肺活量变化数据，首饰包括项链和戒指，其中项链用于获取人体的颈部姿势。
15.智能用具设备的牙刷记录刷牙数据和检测口腔中的细菌含量，马桶用于检测尿液中的数据，门锁用于指静脉成像，生成图像文件；电子秤用于收集体重数据和体脂数据。
16.家居管理设备，与家用电器连接，收集来自家用电器的状态数据，状态数据包括：空调的温度和使用时长、电视的亮度、使用时长和声音大小，空气净化器的室内空气指数，照明设备的亮度。
17.随身电子设备中，耳机的麦克风用于收集说话的声音信号。
18.办公设备，用于获取工作的起止时间、工作时长数据。
19.云服务器识别和接收来自各终端发送的数据包。
20.路由器，与智能用具设备、办公设备及家居管理设备连接，用于将智能用具设备和家居管理设备获取的数据，传送给云服务器。
21.本发明的有益效果是：全方面且实时获取个人的理数据、动作数据、医疗数据、生活方式数据和社交数据，通过云服务器接收这些异构数据，由于收据来源是多维度的，因此在数据上传时，必须确定其数据上传的优先权，使得数据传输顺畅。通过对这些数据的预处理，判断数据是否缺失，从而重新获取缺失的数据，从而获取准全面的各类数据，便于生成准确的健康画像。
附图说明
22.图1是本发明的实施例中设备的云计算系统的结构示意图。
23.图2是本发明的实施例中健康画像的数据流结构示意图。
24.图3是本发明的实施例中对数据的动态分级管理的流程图。
25.图4是本发明的实施例中判断数据是否缺失的预处理流程图。
26.图5是本发明的实施例中数据流优先权示意图。
27.图6是本发明的实施例中的云计算系统的结构示意图。
具体实施方式
28.以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
29.如图1所示，一种健康画像云计算系统，包括服务器及与服务器通信连接的各种终端，所述终端包括：医疗仪器、穿戴设备、智能用具、家居管理设备、办公设备及随身电子设备。
30.医疗仪器：主要用于检测病理数据的各类仪器设备，例如mri、ct、 b超等多种医疗设备。
31.穿戴设备，包括手环、手表、眼镜、服饰、背包和首饰。
32.智能用具设备，包括牙刷、马桶、门锁、电子秤。
33.家居管理设备，用于与家用电器连接，获取家用电器的使用数据，与家居管理设备连接的设备包括：电视机、空调、空气净化器。
34.随身电子设备，包括耳机。
35.办公设备，用于与办公用品连接、获取办公用品的使用数据，与办公设备连接的设备包括：计算机、考勤机。
36.智慧城市设备：包括城市摄像头、智能路灯、智能汽车、智慧工业中的智能设备、电子哨兵，用于获取人的生活习惯数据。
37.其他设备，如健身设备、娱乐设备等提供的生理数据和生活习惯数据，可通过穿戴设备获取，这里不再介绍。但这些设备也是本发明实施例中的终端的组成部分。
38.在本发明的实施例中：服饰以贴身背心为例，贴身背心内设置有多个传感器，包括心率传感器、压电陶瓷声学传感器和压力传感器，心率传感器设置在背心内与心脏对应的位置，检测心脏的心率。
39.压电陶瓷声学传感器设置在贴身背心内的右肺对应的位置，用于侦测检测胸部肺部发出的任何声音；在压电陶瓷声学传感器旁设置压力传感器，当肺部呼吸时，产生的压力使得压力传感器产生数据，判断呼吸或说话时的肺活量。
40.在贴身背心的外部设置微型控制器，与各传感器通过电线连接，收集各传感器的电信号，通过微型控制器对该电信号放大、滤波后，转化成数字信号，通过微型控制器连接的无线模块，如蓝牙或者是微型wi-fi模块，将该数字信号经路由器或者是家居管理设备传送到服务器。
41.在本发明的实施例中：手环和手表可选择其一，主要包括：运动传感器、光学心率传感器、生物电阻抗传感器、皮电反应传感器、温度传感器、湿度传感器。
42.运动传感器，包括加速度传感器、陀螺仪、电子罗盘传感器，通过测量方向和加速度力量，判断设备是否移动，通过收集的数据匹配用户正在进行的运动类型，进而监测用户的步行数、卡路里消耗量等。
43.光学心率传感器是智能手环最常用的心率监测装置，当电容灯光射向皮肤，透过皮肤组织反射回的光被光敏传感器接受并转换成电信号再经过电信号转换成数字信号，再根据血液的吸光率就能测算出心率。
44.生物电阻抗传感器，可通过生物肌体自身阻抗来实现血液流动监测，并转化为具体的心率、呼吸率及皮电反应指数。
45.皮电反应传感器，用来测量人的唤醒度的，而唤醒度经过大量科研实验证明是和人的关注度和参与度紧密联系在一起的，通常配备在一些可以监测汗水水平的设备上。人体的皮肤电阻、电导随皮肤汗腺机能变化而改变，这些可测量的皮肤电改变称之为皮电活动（eda)。对心理上引起的汗腺活动进行测量，来研究与之相关的心理活动，可提供用户心情指数的重要依据。
46.温度传感器主要用于检测用户表皮的温度，它通过与用户皮肤的直接接触，测量
出皮肤的表层温度。
47.湿度传感器主要用于检测用户皮肤的湿度，它通过测量皮肤水分的变化，实时反馈皮肤湿度。
48.手环和手表内置有无线通信模块和无线网络，可直接与服务器通信，将数据传送到服务器。
49.在本发明实施例中，眼镜内置加速度传感器、陀螺仪，可侦测头部的运动情况，如摇头，点头、仰头等动作。
50.对于不戴眼镜的用户体，可通过替代品，如头戴、帽子等替代。
51.在本发明实施例中，首饰是智能首饰，包括项链、戒指，是内置传感器、控制器和无线通信的智能装置。
52.如智能项链内置加速度传感器、陀螺仪，监测颈部姿势和运动，同时附带专门用于训练颈部的游戏，让用户更主动地活动颈部。如智能戒指，可内置血氧检测装置，监测血氧饱和度。
53.在本发明实施例中，智能用具设备是智能型日常家居用品，包括牙刷、马桶、门锁、电子秤，根据用品种类内置不同的传感器和无线通信装置，达到监测人体数据和传输数据的作用。
54.智能牙刷记录刷牙数据和检测口腔中的细菌含量，智能牙刷内置陀螺仪传感器、口腔空气传感器。陀螺仪传感器可收集刷牙习惯的数据。
55.口腔空气传感器，如传感器tgs2603，对低浓度异味，比如来自胺系列与废弃物、鱼类食物变质产生的硫化氢气体具有很高的灵敏度，通过敏感素子由集成的加热器以及在氧化铝基板上的金属氧化物半导体构成。如果空气中存在对象检测气体，该气体的浓度越高传感器的电导率也会越高。仅用简单的电路，就可以将电导率的变化转换成与该气体浓度相对应的信号输出。芯片数据处理单元将采集到的信号值与芯片内部设定的特征气体浓度阈值进行比对，通过判断病人口腔特征气体浓度是否超出阈值范围来确定病人是否患有相关疾病。
56.门锁，如指静脉门锁、在开锁时，可收集人体在开锁时的指静脉信息，从而获取当前的血氧饱和度。
57.马桶是一种检测尿液的马桶，马桶内侧底部安装尿液检测器，尿液检测器包括电极阵列，电极连接到马桶内的电路板上，电路板还配备有蓝牙模块和锂离子电池。电极分别能够检测尿液中的钾离子、钠离子、过氧化氢、尿酸和葡萄糖的含量。从而可获取尿液中的尿液酸碱度、尿比重（sg）、尿葡萄糖（glu）、尿钾值和尿钠值等数据。再通过蓝牙模块传送到家居管理设备。
58.电子秤用于收集体重数据和体脂数据，内置称重传感器，可检测体重和体脂数据。
59.在本发明的实施例中，家居管理设备是一个总的管理设备，可连接智能用具设备和智能家电。
60.家居管理设备，用于与家用电器连接，家用电器包括大家电和小家电，获取家用电器的使用数据，与家居管理设备连接的设备包括：电视机、空调、空气净化器、台灯。
61.家居管理设备是通过中继软件来实现家电设备的获取，可以由智能路由器来替代。先扫描wi-fi的设备id，通过一个socket线程，将缓存在家居管理设备中的数据，持续向
服务器转发。
62.大家电如电视机，家居管理设备获取电视机的使用时长、屏幕亮度和声音大小的数据。
63.空调使用的时长、温度、风速数据。空气净化器的使用时长、空气指数、干湿度等。智能台灯获取台灯使用时长、使用时间段、照度值、温值等数据。
64.上述数据可通过家居管理设备获取后，再通过路由器上传到服务器内。
65.随身电子设备，包括耳机、手机、电话手表等。
66.耳机，特别是蓝牙耳机，一般内置mic，mic用于采集用户的说话的声音，根据声音的音频数据、通过算法来获取声音的状态，说话声、呼吸声、咳嗽声、呃逆声等。说话声包括声音强弱、音以及说话的语速；呼吸声是否有力；咳嗽声的状况；呃逆声（打嗝）是否正常。
67.手机，利用手机内置的陀螺仪和加速传感仪计步，配合穿戴设备判断人体的行动状态，如站立、步行、坐、卧等姿态持续时间。
68.手机能连接服务器，与设备连接，获取设备的数据以及将这些数据上传到服务器。
69.电话手表的作用与智能穿戴设备中的手表作用相同。
70.办公设备，用于与办公用品连接、获取办公用品的使用数据，与办公设备连接的设备包括：计算机、考勤机。如考勤时间、电脑使用时长等。
71.作为本发明的替代方案，通过穿戴设备的定位芯片，获取办公地点，起止时间，作为办公时长。
72.通过穿戴设备获取坐姿的数据、如坐姿是否标准、坐时长。
73.通过穿戴设备的光线传感器，除获取睡眠时的环境亮度值外，还可以获取办公用计算机屏幕的亮度值和持续时间。
74.一种健康画像的实时数据获取方法，按行为及时间节点获取终端的数据，所述数据是一个或多个终端实时收集的数据，通过路由器或gprs模块上传到服务器中。
75.终端的数据包括：动作数据、生活方式数据、医疗数据、社交数据和交通信息数据。
76.服务器是云服务器和边缘服务器的统称，这里不作区分，在下文详细介绍。
77.动作数据的获取方式是：通过终端的陀螺仪、三轴加速传感器等，获取人体的动作、姿态数据，如站立状态及持续时间，坐着状态及持续时间，卧着状态及持续时间，卧着的姿势是平卧、侧卧及各持续的时间。
78.主要涉及的终端包括：穿戴设备中的服饰、手环、手表、项链等。
79.生活方式数据的获取方式是：通过定位芯片结合地图获取生活习惯的数据，先读取定位芯片的定位数据，读取地图上的该定位数据的位置信息，筛选定位停留一段时间内的数据。
80.通过上述数据，得知其生活习惯、有何爱好，常去的地方，停留的地方等等。
81.医疗数据来自医疗平台的医疗数据，如mri、ct、 b超等多种医疗设备，化验数据、体检数据等。
82.智慧城市设备，主要是遍布城市各角落的摄像头、电子哨兵侦测到的生活习惯数据和体温数据等。如通过摄像头和电子哨兵能轻易获取常去的地方，根据算法分析到人的生活习惯。
83.还可以获取气象水文数据和流行病学数据，气象数据和流行病数据会影响人的身
体健康，甚至影响人的生活习惯，如天气、日出时间会影响到人的作息时间，而流感会影响身体的健康，对形成人体健康画像的有一定的影响。
84.还包括智能汽车、智慧工业中的智能设备获取到的生活习惯数据和工作习惯数据等。
85.社交数据的获取方式是，通过终端获取聊天、游戏、互动的数据，聊天包括说话、语音聊天、视频聊天和文字聊天，聊天的方式和聊天时间通过终端上传到服务器，说话时产生的语音数据通过随身电子设备中的耳机来获取，语音聊天、视频聊天和文字聊天是通过手机、电话手表等设备获取。
86.交通数据，通过关联手机中的app，获取app中的乘车记录、骑行记录；或者是通过获取车辆的行驶信息，获取驾驶时长。
87.穿戴设备的服饰包括背心，所述背心实时获取人体的心率、呼吸频次、和血氧数据；手表或手环获取手臂摆动频率、步数；背包用于获取呼吸时肺活量变化数据，首饰包括项链和戒指，其中项链用于获取人体的颈部姿势。
88.智能用具设备的牙刷记录刷牙数据和检测口腔中的细菌含量，马桶用于检测尿液中的数据，门锁用于指静脉成像，生成图像文件；电子秤用于收集体重数据和体脂数据。
89.家居管理设备，与家用电器连接，收集来自家用电器的状态数据，状态数据包括：空调的温度和使用时长、电视的亮度、使用时长和声音大小，空气净化器的室内空气指数，照明设备的亮度。
90.随身电子设备中，耳机的麦克风用于收集说话的声音信号。
91.办公设备，用于与办公用品连接，获取工作的起止时间、工作时长数据。
92.在本发明的实施例中，服务器对各终端发送的多种数据、信息初步处理后存储。
93.由于设备发送到服务器的信息是针对个体的不间断的数据，其时间节点是每天的0点~23:59:59，这些数据量是非常庞大的，而且同一时间节点还有多个终端数据。
94.因此，服务器在获取终端的数据时，采用动态分级管理的方式，确定数据传输的优先级，使得大量数据在传输时，能保持顺畅。
95.如图3所示，将上述的设备按照设备是否在实时工作、终端内存的大小、终端所采集的数据对于描述健康画像的重要性等评价指标对设备进行动态分级管理，确定每个设备的数据传输的优先级，优先级越高，该终端的数据享有优先传输权，动态分级管理的方法如下：s1、当该终端在实时工作时，其数据传输优先级赋值为最大值10，否则为最小值0（10和0只是举例说明，可根据实际情况赋值）；s2、对比不同终端用于保存数据的剩余内存的大小，剩余内存越大，数据传输优先级赋值越低（如赋值为1）；剩余内存越小，数据传输优先级赋值越高（如赋值为10）；s3、根据终端所采集的数据对于描述健康画像的重要性，如穿戴设备获取的心率数据，数据传输优先级赋值为10，次重要的数据，如随身电子设备所采集的说话的声音信号，数据传输优先级赋值为9。一般的数据，如空调的温度和使用时长，数据传输优先级赋值为1，等等。
96.如图5所示，根据步骤s1至s3，服务器计算各种设备数据传输的优先级，优先级越大的终端，其数据优先传输。当数据传输优先级最高的设备的数据传输完毕后，服务器刷新
重新计算各种设备数据传输的优先级。
97.按医疗数据、生理数据、动作数据、生活方式数据和社交数据按优先级从高往下依次赋值为10~0的范围内。
98.在本发明的实施例中，服务器获取各终端的数据，还可以采用时隙aloha算法来实现，步骤如下：首先，建立多源异构数据模型，所获取的终端数据标记时间戳作为标签；其次，将时间分为多个离散的时隙，每个时隙长度等于或稍大于一个帧，标签只能在每个时隙的开始处发送数据，具体如下：步骤1、服务器先发送 query 指令规定帧长（时隙的个数）；步骤2、标签在帧长范围内随机地选择一个时隙响应服务器的指令并返回信息包，仅有一个标签返回信息包的时隙称为成功时隙，没有标签返回信息包的时隙称为空时隙，有 2 个或更多个标签返回信息包的时隙称为碰撞时隙，发生碰撞的标签会在下一帧继续尝试。
99.3）算法先根据前一帧的反馈（即观测值：碰撞时隙数量，空时隙数量和成功时隙数量，采用一定的标签估算方法来估算场区内的标签数量 n，并且据此选择一个合适的帧长度）。
100.4）终端以为下一轮识别的帧长，直到终端内的数据标签被全部识别完毕。
101.服务器将处理完的数据存储在服务器的数据库中。
102.终端将采集到的数据转化成数字信号，数字信号的数字包格式为：数据头+数据，数据头包括通用协议头、设备id、时间戳、数据类型，数据头后是数据。
103.通用协议头是标识数据表的起点，是用于区分数据协议还是指令协议，设备id是终端的代号，通常采用蓝牙模块或者wi-fi模块的唯一标识，数据保存在服务器时，根据设备id容易检索或查询数据。
104.由于有些终端配置有多个传感器，协议头还包括数据类型的字段，用于区分不同的数据。
105.如图2、6所示，基于以上对所述健康画像生成方法的描述，本发明还提供一种边缘计算系统。在本发明的一实施例中，边缘计算系统采用云、边、端协同的方式。
106.云是云服务器，云服务器包括：多个互相通信的控制节点和计算节点。
107.边是若干边缘服务器，每个边缘服务器包括镜像服务器、多个逻辑主机、微服务模块。
108.端是海量的设备，即海量的医疗仪器、穿戴设备、智能用具、家居管理设备、办公设备、随身电子设备、娱乐设备、健身设备或其他设备。
109.通过边缘服务器的控制节点、边缘服务器计算框架和微服务模块共同实现的，控制节点下发指令到计算框架的边缘集，操作微服务模块的服务，从而影响终端设备。
110.云服务器的负责监听控制节点的指令和事件下发到边缘服务器的镜像服务器，同时将边缘服务器的镜像服务器上报的状态信息和事件信息提交给控制节点。边缘服务器的镜像服务器负责接收云服务器的指令和事件信息，并执行相关指令和维护负载，同时将边缘服务器的状态信息和事件信息上报给云服务器。
111.微服务模块采集、过滤、存储和挖掘多种物联网终端设备的数据，也可以通过所管
理的微服务向多种物联网终端设备下发指令来对终端设备进行控制。
112.本系统的数据流的传输方向为采集层、中继层、接收层和存储层。服务器的数据流方向是接受层和存储层，识别和接收来自各终端发送的数据流，数据流由若干按时间戳排序的数据包组成。根据数据包的时间戳和设备号分段缓存。
113.路由器，用于数据中继，与智能用具设备、办公设备及家居管理设备等设备连接，用于将智能用具设备和家居管理设备获取的数据，传送给服务器。
114.路由器是将无法连接到因特网的设备连接到边缘服务器，由边缘服务器的微服务模块接受收据或者发送指令，通过路由器中转。
115.同样具有数据中继功能的设备还包括手机、平板电脑等。
116.如图4所示，由于用户使用习惯、传感器性能等因素的限制, 终端采集到的健康画像数据经常含有一定的缺失。缺失数据的出现将严重影响后续健康画像的处理以及健康画像模型的建立。为此，服务器对各个终端上传的数据进行预处理，判断是否存在缺失现象。当服务器检测到终端上传的数据存在缺失时，采用生成对抗网络对缺失的数据进行插值，提高插值的智能化水平。具体实现方法如下：s11、在服务器的数据库中，对穿戴设备所获取的数据按相似度进行分类，如根据心率的变化，分为心率比较平缓的用户及心率变化剧烈的用户；根据运动轨迹和运动步数，分为运动用户及非运动用户等。类似的，对智能用具及其他终端所采集的数据按相似度进行分类。
117.s12、当服务器检测到某个终端上传的数据存在缺失时，首先判断该数据属于哪种类型的数据（如心率数据、运动数据等）。如判断为心率数据，在此基础上，采用贝叶斯分类算法，判断该存在缺失的数据是属于心率比较平缓还是属于心率变化剧烈。根据分类结果，选择合适的数据库并基于生成对抗网络对缺失数据进行插值。
118.s13、生成对抗网络主要包括生成模型和判别模型。在判别模型的学习过程中，把缺失数据作为附加条件，与生成模型的生成数据同时作为输入，目的是让判别模型能够自主学习到相应缺失状态下对应的目标恢复，并能以较高的概率判别数据的来源，进而影响生成模型的训练。
119.s14、在生成对抗网络的训练过程中，通过使用 wasserstein 距离来衡量生成模型和判别模型之间数据分布的差异。wasserstein距离可以看作是运输问题中最小运输路径求解。因此，基于生成对抗网络的健康画像数据插值从深度学习的角度在不对数据进行人为干预的情况下，使网络通过学习提取数据的特征，从而实现数据插值智能化。
120.元宇宙虚拟人的医疗健康信息具有时间性、场景性和位置性特点，需要关于人的大量信息，比较客观的人体数据是医疗仪器输出的病理数据，与人体接触频繁的设备产生的生理数据、动作数据、生活习惯数据，以及其他设备产生的人体状态的数据、社交数据，这些数据是构成元宇宙虚拟人的健康画像的组成部分，这些数据的有效存储是全面、客观、正确塑造健康画像的关键。因此，本发明提及的存储时前期的预处理是非常关键的，数据按优先级依次上传以及对缺失数据进行侦测和及时补充，是塑造全面、客观、多维的元宇宙虚拟人健康画像的关键。
121.以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、
等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种健康画像的数据获取方法，其特征在于，将按照行为及时间节点获取终端的数据上传到服务器中，所述数据是一个或多个终端按时间标签收集的数据；所述服务器识别和接收来自各终端发送的数据包，对设备的数据进行动态分级管理和判断数据是否缺失的预处理。2.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，所述终端为不同类型的设备，其用于收集人体的生理数据、动作数据、医疗数据、生活方式数据和社交数据；所述终端包括：穿戴设备、智能用具设备、家用电器、随身电子设备和办公设备，终端将采集到的数据转化成数字信号；所述数字信号的数字包格式为：数据头和数据，其中，数据头包括通用协议头、设备id、时间戳、数据类型。3.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，所述服务器对设备的数据进行动态分级管理，先划分数据传送的优先级，所述优先级是按照设备是否在实时工作、终端内存的大小、数据重要性的评价指标，服务器确定每个设备的数据传输的优先级，优先级越高，所述终端的数据享有优先传输权。4.根据权利要求3所述的数据获取方法，其特征在于，所述动态分级管理的方法，包括如下步骤：所述终端在实时工作时，其数据传输优先级赋值为最大值，否则为最小值；服务器对比不同终端用于保存数据的剩余内存的大小，剩余内存越大，数据传输优先级赋值越低；剩余内存越小，数据传输优先级赋值越高；服务器根据终端所采集的数据对于描述健康画像的重要性，按医疗数据、生理数据、动作数据、生活方式数据和社交数据，数据传输优先权从高到低赋值。5.根据权利要求4所述的数据获取方法，其特征在于，所述服务器计算各种设备数据传输的优先级，优先级越大的终端，其数据优先传输；当数据传输优先级最高的设备的数据传输完毕后，服务器刷新重新计算各种设备数据传输的优先级。6.根据权利要求1所述的数据获取方法，其特征在于，所述服务器对各个终端上传的数据进行预处理，判断是否存在缺失现象，当服务器检测到终端上传的数据存在缺失时，采用生成对抗网络对缺失的数据进行插值，提高插值的智能化水平。7.根据权利要求6所述的数据获取方法，其特征在于，所述插值的具体实现方法包括如下步骤：步骤1、在服务器的数据库中，对其中的穿戴设备所获取的数据按相似度进行分类，类似的，对智能用具及其他终端所采集的数据按相似度进行分类；步骤2、当服务器检测到某个终端上传的数据存在缺失时，首先判断该数据属于哪种类型的数据，根据分类结果，选择合适的数据库并基于生成对抗网络对缺失数据进行插值；步骤3、生成对抗网络主要包括生成模型和判别模型，在判别模型的学习过程中，把缺失数据作为附加条件，与生成模型的生成数据同时作为输入；步骤4、在生成对抗网络的训练过程中，通过使用 wasserstein 距离来衡量生成模型和判别模型之间数据分布的差异。8.一种健康画像的云计算系统，其特征在于，采用边缘计算系统逻辑架构，实现云、边、
端协同，其包括云服务器及与云服务器通信连接的多个边缘服务器、以及与边缘服务器通信的多种终端；云服务器包括：多个互相通信的控制节点和计算节点；每个边缘服务器包括镜像服务器、多个逻辑主机、和微处理模块；终端包括：医疗仪器、穿戴设备、智能用具、家居管理设备、办公设备、随身电子设备、娱乐设备、健身设备。9.根据权利要求8所述的云计算系统，其特征在于，所述云服务器负责监听控制节点的指令和事件下发到边缘服务器的镜像服务器，同时将边缘服务器的状态信息和事件信息提交给控制节点；所述镜像服务器负责接收云服务器的指令和事件信息，并执行相关指令和维护负载，同时将边缘部分的状态信息和事件信息上报给云服务器。10.根据权利要求8所述的云计算系统，其特征在于，所述微处理模块管理多种设备，通过微服务采集、过滤、存储和挖掘多种设备的数据，还通过微服务向多种设备下发指令来对设备进行控制。

技术总结

本发明提供一种健康画像的数据获取方法及云计算系统。所述的健康画像的数据获取方法，将按照行为及时间节点获取终端的数据上传到服务器中，所述数据是一个或多个终端按时间标签收集的数据；所述服务器识别和接收来自各终端发送的数据包，对设备的数据进行动态分级管理和判断数据是否缺失的预处理。本发明的有益效果是：全方面且实时获取个人的理数据、动作数据、医疗数据、生活方式数据和社交数据；在数据上传时，服务器必须确定其数据上传的优先权，使得数据传输顺畅。通过对这些数据的预处理，判断数据是否缺失，从而重新获取缺失的数据，从而获取准全面的各类数据，便于生成准确的健康画像。的健康画像。的健康画像。