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基于大数据的MALS人体机能评估方法及系统与流程

泰然健康网
2025-08-01 06:04

本发明涉及人体机能评估，具体为基于大数据的mals人体机能评估方法及系统。

背景技术：

1、随着健康管理和运动科学的不断发展，如何科学、全面地评估人体机能成为了一个重要的研究方向，传统的人体机能评估方法大多基于静态指标，如静态血压、心率、体脂等，或仅关注运动过程中的某一阶段，这些方法在一定程度上能够反映个体健康状态，但由于缺乏对动态变化和综合影响的分析，往往难以全面、精准地评估人体机能的实际水平。

2、现有技术如公告号为：cn113506627b的发明专利申请公开的一种夜间人体生理机能评估方法及系统，步骤为：根据采集的人体体温等生理机能数据对不同时刻点的人体各系统机能状态做出综合预测与评定，能满足时间生物学数据分析、统计、分析计算，实现人体各种机能状态相位图及相互关系图等作图；通过人体生理生化节律参数关系模型，建立人体生物钟数据库，能根据采及生理特征数据，对特种人员夜间作战能力状态进行评估与预测；可为教员实施择时运动训练方案，调整队员的生物节律，提供了实验数据和理论依据；进而科学地增减运动量和变换训练手段，提高训练效率，最大限度地挖掘每个队员的生物运动潜能；能准确人为地微调队员的机能状态水平和时间，使他们的最佳竞技状态处于比赛关键时刻，同时有效地克服时差反应。

3、基于上述方案发现，现有技术存在的局限至少包括如下问题，首先，在现有的健康评估方法中，通常只注重静态数据或单一阶段的评估，难以全面反映人体机能的动态变化，很多方法仅依赖静态生理指标，忽视了运动后的机能状态，从而难以准确评估个体在不同活动状态下的健康状况，进而容易导致评估结果缺乏综合性和时效性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于大数据的mals人体机能评估方法及系统，解决了现有技术中存在的仅依赖静态数据、单一阶段评估，难以全面反映人体机能动态变化缺点的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于大数据的mals人体机能评估方法，包括以下步骤：获取待评估对象的人体机能数据，所述人体机能数据包括人体机能基础数据、在设定运动方式前的人体机能初始数据、以及在设定运动方式后的人体机能运动数据；对待评估对象的人体机能数据进行综合分析，得到待评估对象的人体机能基础评分指数、人体机能运动前评分指数、人体机能运动后评分指数、人体机能运动变化评分指数；对待评估对象的人体机能运动前评分指数、人体机能运动后评分指数、人体机能运动变化评分指数进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动评分指数，并结合待评估对象的人体机能基础评分指数进行综合分析，得到待评估对象的人体机能综合评分指数；将待评估对象的人体机能综合评分指数与预设的人体机能评估区间进行判断分析，得到待评估对象的人体机能评估等级。

3、进一步地，所述人体机能基础数据包括家族遗传风险评分、骨密度评分、体脂状态评分，所述人体机能初始数据包括静态血流分布指数、静态肌肉氧饱和度值、静态乳酸值、静态皮肤温度值、静态心率值、静态血压值、静态呼吸频率值、静态肌肉硬度值，所述人体机能运动数据包括运动血流分布指数、运动肌肉氧饱和度值、运动乳酸值、运动皮肤温度值、运动心率值、运动血压值、运动呼吸频率值、运动肌肉硬度值。

4、进一步地，计算待评估对象的人体机能综合评分指数的具体公式如下：其中，jnz为待评估对象的人体机能综合评分指数，e为自然常数，jcp为待评估对象的人体机能基础评分指数，δ1为数据库中存储的人体机能综合系数，jyd为待评估对象的人体机能运动评分指数，δ2为数据库中存储的人体机能运动系数，δ1+δ2＝1，π为圆周率。

5、进一步地，得到待评估对象的人体机能基础评分指数的具体步骤如下：对待评估对象的家族遗传风险评分、骨密度评分、体脂状态评分进行综合分析，得到待评估对象的人体机能基础评分指数；其中，计算待评估对象的人体机能基础评分指数的具体公式如下：其中，jcp为待评估对象的人体机能基础评分指数，ycf为待评估对象的家族遗传风险评分，ξ1为数据库中存储的遗传评分系数，gmd为待评估对象的骨密度评分，ξ2为数据库中存储的骨密度评分系数，tzz为待评估对象的体脂状态评分，ξ3为数据库中存储的体脂评分系数，ξ1+ξ2+ξ3＝1，e为自然常数。

6、进一步地，得到待评估对象的人体机能运动前评分指数的具体步骤如下：对待评估对象的静态血流分布指数、静态肌肉氧饱和度值、静态乳酸值、静态皮肤温度值、静态心率值、静态血压值、静态呼吸频率值、静态肌肉硬度值分别进行标准化处理；对标准化处理后的待评估对象的静态血流分布指数、静态肌肉氧饱和度值、静态乳酸值、静态皮肤温度值进行综合分析，得到待评估对象的人体机能静态健康指数；对标准化处理后的待评估对象的静态心率值、静态血压值、静态呼吸频率值、静态肌肉硬度值进行综合分析，得到待评估对象的人体机能静态负担指数；对待评估对象的人体机能静态健康指数和人体机能静态负担指数进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动前评分指数；其中，计算待评估对象的人体机能静态健康指数、人体机能静态负担指数、人体机能运动前评分指数的具体公式如下：其中，qjk为待评估对象的人体机能静态健康指数，qxf为标准化处理后的待评估对象的静态血流分布指数，θ1为数据库中存储的静态血流分布系数，qjb为标准化处理后的待评估对象的静态肌肉氧饱和度值，θ2为数据库中存储的静态肌肉氧饱和系数，qrs为标准化处理后的待评估对象的静态乳酸值，θ3为数据库中存储的静态乳酸系数，qpw为标准化处理后的待评估对象的静态皮肤温度值，θ4为数据库中存储的静态皮肤温度系数，θ1+θ2+θ3+θ4＝1，qjf为待评估对象的人体机能静态负担指数，qxl为标准化处理后的待评估对象的静态心率值，ψ1为数据库中存储的静态心率系数，qxy为标准化处理后的待评估对象的静态血压值，ψ2为数据库中存储的静态血压系数，qxp为标准化处理后的待评估对象的静态呼吸频率值，ψ3为数据库中存储的静态呼吸频率系数，qjy为标准化处理后的待评估对象的静态肌肉硬度值，ψ4为数据库中存储的静态肌肉硬度系数，ψ1+ψ2+ψ3+ψ4＝1，qyd为待评估对象的人体机能运动前评分指数。

7、进一步地，得到待评估对象的人体机能运动后评分指数的具体步骤如下：对待评估对象的运动血流分布指数、运动肌肉氧饱和度值、运动乳酸值、运动皮肤温度值、运动心率值、运动血压值、运动呼吸频率值、运动肌肉硬度值分别进行标准化处理；对标准化处理后的待评估对象的运动血流分布指数、运动肌肉氧饱和度值、运动乳酸值、运动皮肤温度值进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动健康指数；对标准化处理后的待评估对象的运动心率值、运动血压值、运动呼吸频率值、运动肌肉硬度值进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动负担指数；对待评估对象的人体机能运动健康指数和人体机能运动负担指数进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动前评分指数；其中，计算待评估对象的人体机能运动健康指数、人体机能运动负担指数、人体机能运动前评分指数的具体公式如下：其中，hjk为待评估对象的人体机能运动健康指数，hxf为标准化处理后的待评估对象的运动血流分布指数，α1为数据库中存储的运动血流分布系数，hjb为标准化处理后的待评估对象的运动肌肉氧饱和度值，α2为数据库中存储的运动肌肉氧饱和系数，hrs为标准化处理后的待评估对象的运动乳酸值，α3为数据库中存储的运动乳酸系数，hpw为标准化处理后的待评估对象的运动皮肤温度值，α4为数据库中存储的运动皮肤温度系数，α1+α2+α3+α4＝1，hjf为待评估对象的人体机能运动负担指数，hxl为标准化处理后的待评估对象的运动心率值，β1为数据库中存储的运动心率系数，hxy为标准化处理后的待评估对象的运动血压值，β2为数据库中存储的运动血压系数，hxp为标准化处理后的待评估对象的运动呼吸频率值，β3为数据库中存储的运动呼吸频率系数，hjy为标准化处理后的待评估对象的运动肌肉硬度值，β4为数据库中存储的运动肌肉硬度系数，β1+β2+β3+β4＝1，hyd为待评估对象的人体机能运动前评分指数。

8、进一步地，得到待评估对象的人体机能运动变化评分指数的具体步骤如下：将标准化处理后的待评估对象的静态血流分布指数、静态肌肉氧饱和度值、静态乳酸值、静态皮肤温度值，分别结合标准化处理后的待评估对象的运动血流分布指数、运动肌肉氧饱和度值、运动乳酸值、运动皮肤温度值进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动健康变化指数；将标准化处理后的待评估对象的静态心率值、静态血压值、静态呼吸频率值、静态肌肉硬度值，分别结合标准化处理后的待评估对象的运动心率值、运动血压值、运动呼吸频率值、运动肌肉硬度值进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动负担变化指数；对待评估对象的人体机能运动健康变化指数和人体机能运动负担变化指数进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动变化评分指数。

9、进一步地，计算待评估对象的人体机能运动健康变化指数、人体机能运动负担变化指数、人体机能运动变化评分指数的具体公式如下：

10、

11、其中，yjb为待评估对象的人体机能运动健康变化指数，hxf为标准化处理后的待评估对象的运动血流分布指数，qxf为标准化处理后的待评估对象的静态血流分布指数，为数据库中存储的血流分布变化系数，hjb为标准化处理后的待评估对象的运动肌肉氧饱和度值，qjb为标准化处理后的待评估对象的静态肌肉氧饱和度值，为数据库中存储的肌肉氧饱和变化系数，hrs为标准化处理后的待评估对象的运动乳酸值，qrs为标准化处理后的待评估对象的静态乳酸值，为数据库中存储的乳酸变化系数，hpw为标准化处理后的待评估对象的运动皮肤温度值，qpw为标准化处理后的待评估对象的静态皮肤温度值，为数据库中存储的皮肤温度变化系数，yjf为待评估对象的人体机能运动负担变化指数，hxl为标准化处理后的待评估对象的运动心率值，qxl为标准化处理后的待评估对象的静态心率值，η1为数据库中存储的运动心率系数，hxy为标准化处理后的待评估对象的运动血压值，qxy为标准化处理后的待评估对象的静态血压值，η2为数据库中存储的运动血压系数，hxp为标准化处理后的待评估对象的运动呼吸频率值，qxp为标准化处理后的待评估对象的静态呼吸频率值，η3为数据库中存储的运动呼吸频率系数，hjy为标准化处理后的待评估对象的运动肌肉硬度值，qjy为标准化处理后的待评估对象的静态肌肉硬度值，η4为数据库中存储的运动肌肉硬度系数，η1+η2+η3+η4＝1，ydb为待评估对象的人体机能运动变化评分指数。

12、进一步地，计算待评估对象的人体机能运动评分指数的具体公式如下：其中，jyd为待评估对象的人体机能运动评分指数，qyd为待评估对象的人体机能运动前评分指数，μ1为数据库中存储的运动前评分系数，hyd为待评估对象的人体机能运动后评分指数，μ2为数据库中存储的运动后评分系数，ydb为待评估对象的人体机能运动变化评分指数，μ3为数据库中存储的运动变化评分系数，μ1+μ2+μ3＝1。

13、基于大数据的mals人体机能评估系统，包括：数据获取模块、数据分析模块、综合分析模块、判断分析模块；所述数据获取模块，用于获取待评估对象的人体机能数据，所述人体机能数据包括人体机能基础数据、在设定运动方式前的人体机能初始数据、以及在设定运动方式后的人体机能运动数据；所述数据分析模块，用于对待评估对象的人体机能数据进行综合分析，得到待评估对象的人体机能基础评分指数、人体机能运动前评分指数、人体机能运动后评分指数、人体机能运动变化评分指数；所述综合分析模块，用于对待评估对象的人体机能运动前评分指数、人体机能运动后评分指数、人体机能运动变化评分指数进行综合分析，得到待评估对象的人体机能运动评分指数，并结合待评估对象的人体机能基础评分指数进行综合分析，得到待评估对象的人体机能综合评分指数；所述判断分析模块，用于将待评估对象的人体机能综合评分指数与预设的人体机能评估区间进行判断分析，得到待评估对象的人体机能评估等级。

14、本发明具有以下有益效果：

15、(1)、该基于大数据的mals人体机能评估方法，通过引入运动前后和静态数据的全面分析，突破了传统仅依赖静态健康数据的局限性，能够动态评估人体机能状态，特别是在运动后的机能变化方面，能够有效反映个体在不同活动状态下的健康状况，使得评估结果更加全面、科学，这种方法可以为个性化健康管理、运动方案设计以及疾病预防提供更为精准的数据支持，提升评估的实用性和及时性。

16、(2)、该基于大数据的mals人体机能评估方法，通过对运动前后的静态数据与运动数据进行标准化处理和综合分析，从而不仅可以评估个体在运动前后的健康状态，还能够精确计算运动对身体负担的变化，进一步揭示个体在运动中的适应能力和潜在健康问题，这种动态变化的细致评估，有助于提前发现潜在的健康风险，指导个体制定合理的运动与健康干预计划，从而有效提升运动效果与安全性。

17、(3)、该基于大数据的mals人体机能评估方法，通过结合人体的多维数据，如血流分布、肌肉氧饱和度、乳酸值等，综合分析静态和运动数据，为人体机能评分提供更为全面的参考，通过计算多个维度的变化并综合分析，确保了评估结果的准确性和可靠性，避免了单一数据指标容易导致的评估偏差，这种多维度的数据融合，不仅能为健康评估提供全面的科学依据，也有助于制定更精准的健康干预和运动推荐方案。

18、(4)、该基于大数据的mals人体机能评估系统，采用了数据获取、数据分析、综合分析和判断分析四大模块化设计，能够有效分担每个模块的任务，确保评估过程的高效性和准确性，数据获取模块专注于精准获取人体机能数据，而数据分析模块则进行全面的数据处理，综合分析模块通过多维度评估将各项数据融合，判断分析模块则依据综合评分得出最终评估等级，模块化的设计不仅简化了整个评估流程，还能根据不同需求进行灵活调整和优化，适应不同用户群体的健康管理需求，同时，该系统结构清晰、操作简便，便于健康管理人员或医生高效地进行操作，提高了整体评估的工作效率和实时响应能力。

19、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。