本發明公開基于大數據和人工智能的智慧養老用戶全周期跟蹤分析方法、系統及存儲介質，通過對養老機構內的所有養老用戶根據其對應的自理能力類型進行養老用戶分類，以此得到自理養老用戶和無自理養老用戶，并分別對各自理養老用戶和無自理養老用戶在設定的監測周期對其進行身體健康參數采集，從而據此評估各自理養老用戶和各無自理養老用戶在設定監測周期對應的身體健康系數，實現了對養老機構養老的養老用戶對應身體健康的全周期跟蹤分析，深入、細致化了養老機構對養老用戶的養老服務功能，大大彌補了目前養老機構養老服務較為粗放、細致程度不足的弊端，提高了養老用戶的養老體驗感，進而提升了養老機構的養老服務水平。

技術領域

本發明屬于養老分析技術領域，具體涉及基于大數據和人工智能的智慧養老用戶全周期跟蹤分析方法、系統及存儲介質。

背景技術

近年來,隨著我國老齡化程度的加劇和人們生活水平提高，我國傳統的養老方式和養老觀念向社會養老轉變,對養老服務機構的需求也迅速增加，由此導致對目前養老機構的數量和服務質量都提出了巨大的挑戰。

為了滿足養老用戶對養老機構在數量上的需求,一些公辦、民辦及社會組織開辦的養老機構大量涌現，能夠充分滿足養老用戶對養老服務機構的數量需求。但是目前大多養老機構對養老用戶的服務水平不高，這具體體現在現在養老機構對養老用戶提供的養老服務深入程度不夠，大多停留在對養老用戶的基本生活服務，沒有根據養老用戶的日常基本生活周期地對養老用戶的身體健康狀況進行跟蹤監測，導致無法及時獲知所有養老用戶的身體狀況，進而難以針對性的給出養護方案，使得養老機構養老服務較為粗放、細致程度不足，降低了養老用戶的養老體驗感。

發明內容

為了至少克服現有技術中的上述不足，本發明提出基于大數據和人工智能的智慧養老用戶全周期跟蹤分析方法、系統及存儲介質，通過對養老機構內的所有養老用戶在設定的監測周期對其進行身體健康參數采集，以此評估各養老用戶在設定監測周期對應的身體健康系數，深入、細致化了養老機構對養老用戶的養老服務功能，大大彌補了目前養老機構養老服務較為粗放、細致程度不足的弊端。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

第一方面，基于大數據和人工智能的智慧養老用戶全周期跟蹤分析方法，包括以下步驟：

S1.養老用戶身體自理能力評估：通過養老用戶身體自理能力評估模塊對入住養老機構養老的養老用戶進行入住時的身體自理能力評估，并根據評估結果確定身體自理能力類型，得到各養老用戶對應的身體自理能力類型；

S2.養老用戶分類：通過養老用戶分類模塊將相同身體自理能力類型對應的養老用戶進行歸類，得到有自理能力類型對應的各養老用戶和無自理能力類型對應的各養老用戶，其中有自理能力類型對應的養老用戶記為自理養老用戶，無自理能力類型對應的養老用戶記為無自理養老用戶，此時對各自理養老用戶進行編號，分別標記為1,2,...,i,...,n，同時對各無自理養老用戶進行編號，分別標記為1,2,...,j,...,m；

S3.自理養老用戶身體健康系數評估：根據自理養老用戶身體健康分析模塊在設定的監測周期內對各自理養老用戶每天對應的三餐進食量、身體素質參數、睡眠時長和戶外區域活動時長進行采集，并據此評估各自理養老用戶在設定監測周期對應的身體健康系數；

S4.無自理養老用戶身體健康系數評估：根據無自理養老用戶身體健康分析模塊在設定的監測周期內對各無自理養老用戶對應護理人員對其喂食時間的準時系數和每天對應的身體素質參數及睡眠時長進行采集，并據此評估各無自理養老用戶在設定監測周期對應的身體健康系數；