基于数字孪生的数据监测方法、装置、设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种基于数字孪生的数据监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取与人体健康相关的监测数据；按照数字孪生模型对所述监测数据进行分类，得到至少两个数据集合；所述数字孪生模型是对人体进行建模所形成的模型；在候选监测条件中，选取每个所述数据集合对应的目标监测条件；判断所述数据集合中的监测数据是否满足所述目标监测条件，得到判断结果，并将所述判断结果反馈至终端进行显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与人体健康相关的监测数据包括：通过数据集成获取与人体健康相关的原始监测数据；对所述原始监测数据进行数据清洗，得到清洗后的所述原始监测数据；对清洗后的所述原始监测数据进行数据开发，得到开发数据；将清洗后的所述原始监测数据和所述开发数据组成所述监测数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断结果包括满足、不满足和无法判断；所述方法还包括：当所述判断结果为满足或者不满足时，将所述判断结果反馈至终端，以使所述终端对所述判断结果进行显示；当所述判断结果为无法判断时，优化所述数字孪生模型，并在对所述数字孪生模型进行优化后返回所述按照数字孪生模型对所述监测数据进行分类的步骤进行迭代，直到得到的所述判断结果为满足或者不满足。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述数据集合中的监测数据是否满足所述目标监测条件，得到判断结果包括：从首个所述目标监测条件开始，依次通过每个所述目标监测条件对所述监测数据进行判断，直到得到的判断结果为满足，或者直到得到通过最后一个所述目标监测条件进行判断的判断结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述数据集合中的监测数据是否满足所述目标监测条件，得到判断结果包括：通过预测模型对所述数据集合中的监测数据进行评分，得到分值；当所述分值大于或等于预设分值时，确定所述监测数据满足所述目标监测条件，得到判断结果为满足；当所述分值小于所述预设分值时，确定所述监测数据不满足所述目标监测条件，得到所述判断结果为不满足。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标监测条件中包括至少两个监测子条件；所述判断所述数据集合中的监测数据是否满足所述目标监测条件，得到判断结果包括：根据各所述监测子条件对所述数据集合中的监测数据进行评分，得到分值；对所述分值进行加权求和，得到总分值；当所述总分值大于或等于预设值时，确定所述监测数据满足所述目标监测条件；当所述总分值小于所述预设值时，确定所述监测数据不满足所述目标监测条件。
7.一种基于数字孪生的数据监测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取与人体健康相关的监测数据；分类模块，用于按照数字孪生模型对所述监测数据进行分类，得到至少两个数据集合；所述数字孪生模型是对人体进行建模所形成的模型；选取模块，用于在候选监测条件中，选取每个所述数据集合对应的目标监测条件；判断模块，用于判断所述数据集合中的监测数据是否满足所述目标监测条件，得到判断结果，并将所述判断结果反馈至终端进行显示。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种基于数字孪生的数据监测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取与人体健康相关的监测数据；按照数字孪生模型对所述监测数据进行分类，得到至少两个数据集合；所述数字孪生模型是对人体进行建模所形成的模型；在候选监测条件中，选取每个所述数据集合对应的目标监测条件；判断所述数据集合中的监测数据是否满足所述目标监测条件，得到判断结果，并将所述判断结果反馈至终端进行显示。采用本方法能够提高数据监测的效率。高数据监测的效率。高数据监测的效率。


技术研发人员：顾大勇 王莹 黄海彬
受保护的技术使用者：深圳市第二人民医院（深圳市转化医学研究院）
技术研发日：2022.05.06
技术公布日：2022/7/29