一种目标活动提醒的方法及装置
阅读：859发布：2020-05-12
专利汇可以提供一种目标活动提醒的方法及装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种目标活动提醒的方法及装置，以解决传统的患者的自我管理方式实施困难较大，没法有效的满足对患者进行提醒的问题；其中目标活动提醒的方法及装置包括：获取用户在预定时间段内的生活状态数据；根据所述生活状态数据，生成所述用户的日常生活规律数据；获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略；根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息。，下面是一种目标活动提醒的方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种目标活动提醒的方法，其特征在于，包括：
获取用户在预定时间段内的生活状态数据；
根据所述生活状态数据，生成所述用户的日常生活规律数据；
获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略；
根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息。
2.根据权利要求1所述的目标活动提醒的方法，其特征在于，在根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息之后，所述的目标活动提醒的方法还包括：
将所述提醒需求数据发送至移动健康平台，其中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、用药提醒及运动提醒。
3.根据权利要求1所述的目标活动提醒的方法，其特征在于，所述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据；
相应地，所述获取用户在预定时间段内的生活状态数据，包括：
获取所述用户佩戴的可穿戴设备采集的所述用户在预定时间段内的运动状态数据和休息状态数据；
获取所述用户使用的智能餐具采集的所述用户在预定时间段内的就餐状态数据，所述就餐状态数据至少包括就餐时长。
4.根据权利要求3所述的目标活动提醒的方法，其特征在于，所述获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略，包括：
根据所述日常生活规律数据中的目标活动时间，利用贝叶斯预测模型确定所述目标活动时间的先验分布；
根据所述目标活动时间的先验分布，对用户的目标活动的行为进行预测，得到预测结果；
获取所述用户的目标活动的提醒需求数据及所述预测结果，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
5.根据权利要求1所述的目标活动提醒的方法，其特征在于，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒，所述提醒策略至少包括饮食提醒策略、运动提醒策略及饮水提醒策略；
相应的，所述获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略，包括：
根据所述日常生活规律数据及所述饮食提醒，生成在所述饮食提醒的就餐开始提醒时间点到达时进行开始饮食、在所述就餐开始提醒时间点的第一预设时间长度之后进行结束饮食的饮食提醒策略，其中，所述就餐开始提醒时间点至少包括按照时间先后排序且具有时间间隔的第一时间点、第二时间点及第三时间点；
根据所述日常生活规律数据及所述运动提醒，生成在到达所述第一时间点之前，和/或在所述第三时间点之后进行预定运动量运动的运动提醒策略；
根据所述日常生活规律数据及所述饮水提醒，生成在所述第一时间点与所述第二时间点之间，以及在所述第二时间点与所述第三时间点之间进行预置饮水量饮水的饮水提醒策略。
6.一种目标活动提醒的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户在预定时间段内的生活状态数据；
生成模块，用于根据所述生活状态数据，生成所述用户的日常生活规律数据；
处理模块，用于获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略；
第一发送模块，用于根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息。
7.根据权利要求6所述的目标活动提醒的装置，其特征在于，还包括：
第二发送模块，用于将所述提醒需求数据发送至移动健康平台，其中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、用药提醒及运动提醒。
8.根据权利要求6所述的目标活动提醒的装置，其特征在于，所述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据；相应地，所述获取模块包括：
第一获取单元，用于获取所述用户佩戴的可穿戴设备采集的所述用户在预定时间段内的运动状态数据和休息状态数据；
第二获取单元，用于获取所述用户使用的智能餐具采集的所述用户在预定时间段内的就餐状态数据，所述就餐状态数据至少包括就餐时长。
9.根据权利要求8所述的目标活动提醒的装置，其特征在于，所述处理模块包括：
确定单元，用于根据所述日常生活规律数据中的目标活动时间，利用贝叶斯预测模型确定所述目标活动时间的先验分布；
预测单元，用于根据所述目标活动时间的先验分布，对用户的目标活动的行为进行预测，得到预测结果；
第一生成单元，用于获取所述用户的目标活动的提醒需求数据及所述预测结果，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
10.根据权利要求6所述的目标活动提醒的装置，其特征在于，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒，所述提醒策略至少包括饮食提醒策略、运动提醒策略及饮水提醒策略；相应的，所述处理模块包括：
第二生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述饮食提醒，生成在所述饮食提醒的就餐开始提醒时间点到达时进行开始饮食、在所述就餐开始提醒时间点的第一预设时间长度之后进行结束饮食的饮食提醒策略，其中，所述就餐开始提醒时间点至少包括按照时间先后排序且具有时间间隔的第一时间点、第二时间点及第三时间点；
第三生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述运动提醒，生成在到达所述第一时间点之前，和/或在所述第三时间点之后进行预定运动量运动的运动提醒策略；
第四生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述饮水提醒，生成在所述第一时间点与所述第二时间点之间，以及在所述第二时间点与所述第三时间点之间进行预置饮水量饮水的饮水提醒策略。
一种目标活动提醒的方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及医疗信息测量、处理和通信领域，特别是涉及一种目标活动提醒的方法及装置。
背景技术
[0003] 1.通过便携式设备对用户生理数据(血压、血糖、血脂、心电等)进行居家采集和远程监控；
[0004] 2.通过社区等组织，对慢性病患者进行培训和管理，主要包括对患者进行知识普及和自我健康管理方法的培训。
[0006] 对于上述慢性病的自我健康管理来说，慢性病的自我健康管理具有长期性、复杂性及涉及日常生活诸多方面的特点。大多数行为与患者作息时间及生活规律相关，而传统的慢性病管理没法精确地提醒并帮助患者养成良好的生活习惯，用药提醒也是事先设定时间提醒患者，仅仅起到一个闹钟的作用，不能满足用户对服药时间与日常活动密切相关的病症进行管理的需求。同时，也由于患者的自我健康管理方式，完全靠个人自觉，因此实施困难较大，没法有效的满足对患者进行精确指导和提醒的需求。
发明内容
[0007] 本发明实施例的目的在于提供一种目标活动提醒的方法及装置，以解决传统的患者的自我管理方式实施困难较大，没法有效的满足对患者进行提醒的问题。
[0008] 为了实现上述目的，本发明实施例提供的目标活动提醒的方法，所述方法包括：
[0009] 获取用户在预定时间段内的生活状态数据；
[0010] 根据所述生活状态数据，生成所述用户的日常生活规律数据；
[0011] 获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略；
[0012] 根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息。
[0013] 其中，在根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息之后，所述的目标活动提醒的方法还包括：
[0014] 将所述提醒需求数据发送至移动健康平台，其中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、用药提醒及运动提醒。
[0015] 进一步的，所述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据；
[0016] 相应地，所述获取用户在预定时间段内的生活状态数据，包括：
[0017] 获取所述用户佩戴的可穿戴设备采集的所述用户在预定时间段内的运动状态数据和休息状态数据；
[0018] 获取所述用户使用的智能餐具采集的所述用户在预定时间段内的就餐状态数据，所述就餐状态数据至少包括就餐时长。
[0019] 进一步的，所述获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略，包括：
[0020] 根据所述日常生活规律数据中的目标活动时间，利用贝叶斯预测模型确定所述目标活动时间的先验分布；
[0021] 根据所述目标活动时间的先验分布，对用户的目标活动的行为进行预测，得到预测结果；
[0022] 获取所述用户的目标活动的提醒需求数据及所述预测结果，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
[0023] 进一步的，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒，所述提醒策略至少包括饮食提醒策略、运动提醒策略及饮水提醒策略；
[0024] 相应的，所述获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略，包括：
[0025] 根据所述日常生活规律数据及所述饮食提醒，生成在所述饮食提醒的就餐开始提醒时间点到达时进行开始饮食、在所述就餐开始提醒时间点的第一预设时间长度之后进行结束饮食的饮食提醒策略，其中，所述就餐开始提醒时间点至少包括按照时间先后排序且具有时间间隔的第一时间点、第二时间点及第三时间点；
[0026] 根据所述日常生活规律数据及所述运动提醒，生成在到达所述第一时间点之前，和/或在所述第三时间点之后进行预定运动量运动的运动提醒策略；
[0027] 根据所述日常生活规律数据及所述饮水提醒，生成在所述第一时间点与所述第二时间点之间，以及在所述第二时间点与所述第三时间点之间进行预置饮水量饮水的饮水提醒策略。
[0028] 本发明实施例还提供的目标活动提醒的装置，包括：
[0029] 获取模块，用于获取用户在预定时间段内的生活状态数据；
[0030] 生成模块，用于根据所述生活状态数据，生成所述用户的日常生活规律数据；
[0031] 处理模块，用于获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略；
[0032] 第一发送模块，用于根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息。
[0033] 其中，所述的目标活动提醒的装置还包括：
[0034] 第二发送模块，用于将所述提醒需求数据发送至移动健康平台，其中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、用药提醒及运动提醒。
[0035] 进一步的，所述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据；相应地，所述获取模块包括：
[0036] 第一获取单元，用于获取所述用户佩戴的可穿戴设备采集的所述用户在预定时间段内的运动状态数据和休息状态数据；
[0037] 第二获取单元，用于获取所述用户使用的智能餐具采集的所述用户在预定时间段内的就餐状态数据，所述就餐状态数据至少包括就餐时长。
[0038] 进一步的，所述处理模块包括：
[0039] 确定单元，用于根据所述日常生活规律数据中的目标活动时间，利用贝叶斯预测模型确定所述目标活动时间的先验分布；
[0040] 预测单元，用于根据所述目标活动时间的先验分布，对用户的目标活动的行为进行预测，得到预测结果；
[0041] 第一生成单元，用于获取所述用户的目标活动的提醒需求数据及所述预测结果，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
[0042] 进一步的，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒，所述提醒策略至少包括饮食提醒策略、运动提醒策略及饮水提醒策略；相应的，所述处理模块包括：
[0043] 第二生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述饮食提醒，生成在所述饮食提醒的就餐开始提醒时间点到达时进行开始饮食、在所述就餐开始提醒时间点的第一预设时间长度之后进行结束饮食的饮食提醒策略，其中，所述就餐开始提醒时间点至少包括按照时间先后排序且具有时间间隔的第一时间点、第二时间点及第三时间点；
[0044] 第三生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述运动提醒，生成在到达所述第一时间点之前，和/或在所述第三时间点之后进行预定运动量运动的运动提醒策略；
[0045] 第四生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述饮水提醒，生成在所述第一时间点与所述第二时间点之间，以及在所述第二时间点与所述第三时间点之间进行预置饮水量饮水的饮水提醒策略。
[0046] 本发明实施例的上述技术方案的有益效果如下：
[0047] 本发明实施例的方案中，通过用户的生活状态数据，生成用户的日常生活规律数据，并结合提醒需求数据，生成用户的目标活动的提醒策略，最后根据提醒策略对用户进行提醒，这样可以对用户的目标活动进行实时提醒，帮助用户养成良好生活习惯。附图说明
[0048] 图1为本发明第一实施例的目标活动提醒的方法的流程示意图；
[0049] 图2为本发明第一实施例的日常活动规律预测的流程示意图；
[0050] 图3为本发明第二实施例的目标活动提醒的方法的流程示意图；
[0051] 图4为本发明第三实施例的目标活动提醒的装置的结构示意图。
具体实施方式
[0052] 为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
[0053] 第一实施例
[0054] 如图1所示，本发明实施例的目标活动提醒的方法，包括：
[0055] 步骤101，获取用户在预定时间段内的生活状态数据。
[0056] 上述预定时间段内是根据用户需求确定的，具体可以是在当前及当天之前的任何时间段内。步骤101具体为获取用户当天及当天之前的生活状态数据，以便统计历史的生活状态数据。
[0057] 还有，上述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据。对没有病况的人群，也可以实现提醒的作用，方便了广泛应用。对于病况的人群，比如糖尿病人，需要测量血糖数据；比如脂肪肝病人，需要测量血脂数据，因此上述生活状态数据还包括血脂数据、血糖数据及用药数据，这样有利于对病况的人群的日常生活进行自我管理。以上仅仅是对生活状态数据的举例说明，在此不做限定，任何满足病况的人群所需监控的数据，均属于本发明实施例的生活状态数据的数据。这样通过获取多方面的生活状态数据，实现用户严格遵医嘱用药、合理膳食、科学运动以及及时进行病情监测等多方面的自我管理。
[0058] 步骤102，根据所述生活状态数据，生成所述用户的日常生活规律数据。
[0059] 在步骤102之后，根据所述日常生活规律数据，利用贝叶斯动态模型预测所述用户次日及所述次日之后的行为。以根据日常生活规律数据中的目标活动时间，确定该目标活动的时间先验分布，然后根据该时间先验分布及每天采集的用户的生活状态数据，利用贝叶斯动态模型逐日预测所述用户的目标活动的行为。
[0060] 步骤103，获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
[0061] 这里的用户的目标活动至少包括饮食、运动及休息。对于病况的人群，该目标活动还包括饮水及用药。
[0062] 还有，这里的提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒。对于不同的用户可以根据需求，生成不同的提醒需求数据。所述提醒需求数据还包括血糖提醒、血脂提醒及用药提醒，以满足病况的人群的需求。
[0063] 步骤104，根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息。
[0064] 这里的步骤104，定时定点的向所述用户发送提醒信息，这样防止遗漏重要信息，提高提醒用户的准确性及准时性。
[0065] 本发明实施例中，通过用户的生活状态数据，生成用户的日常生活规律数据，并结合提醒需求数据，生成用户的目标活动的提醒策略，最后根据提醒策略对用户进行提醒，这样可以对用户的目标活动进行实时提醒，帮助用户养成良好生活习惯。
[0066] 本发明实施例的目标活动提醒的方法，在步骤104之后，还包括：
[0067] 步骤105，将所述提醒需求数据发送至移动健康平台，其中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、用药提醒及运动提醒。
[0068] 本发明实施例中，通过将提醒需求数据发送至移动健康平台，以供移动健康平台的管理人员进行参考并对用户进行及时管理。
[0069] 本发明实施例的目标活动提醒的方法中，所述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据。相应地，所述步骤101包括：
[0070] 步骤1011，获取所述用户佩戴的可穿戴设备采集的所述用户在预定时间段内的运动状态数据和休息状态数据。
[0071] 上述可穿戴设备包括智能手环(该智能手环具有记录卡路里消耗，检测睡眠质量模拟自然醒，连接手机，设置闹钟，来电提醒，短信提醒等功能)，手机或平板电脑等易于随身携带的设备，其中该设备可以进行采集运动状态数据(运动状态数据至少包括运动时间及运动强度)和休息状态数据(休息状态数据至少包括起床时间及就寝时间)。具体的，将采集到的用户的休息状态数据及运动状态数据，可以发送至终端，以作为运动提醒策略进行参考。
[0072] 当然上述能够实现计步及运动强度监测的可穿戴智能设备，均属于本发明实施例的保护范围。
[0073] 步骤1012，获取所述用户使用的智能餐具采集的所述用户在预定时间段内的就餐状态数据，所述就餐状态数据至少包括就餐时长。
[0074] 上述智能餐具包括：智能筷子(该智能筷子带有加速度传感器和/或计时器，可通过对筷子的运动状态，能感知判断用户是否在就餐，在感知判断用户为就餐时，进行计时)、智能碗(该智能碗至少包括重量传感器、糖分传感器及淀粉传感器，能感知用户每餐食物的数量及营养成分)及智能水杯(该智能水杯包括重量传感器及温度传感器)。具体的，将采集到用户的摄入的食物量、糖分含量及盐分量，可以发送至终端，以作为饮食提醒策略进行参考。
[0075] 本发明实施例中，通过用户佩戴的可穿戴设备及智能餐具准确地采集到用户的目标活动的状态，提高了测量数据的准确性。
[0076] 本发明实施例的目标活动提醒的方法中，所述步骤103包括：
[0077] 步骤1031，根据所述日常生活规律数据中的目标活动时间，利用贝叶斯预测模型确定所述目标活动时间的先验分布；
[0078] 步骤1032，根据所述目标活动时间的先验分布，对用户的目标活动的行为进行预测，得到预测结果；
[0079] 步骤1033，获取所述用户的目标活动的提醒需求数据及所述预测结果，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
[0080] 本发明实施例中，通过可穿戴设备采集预定时间的用户的日常活动规律，采用贝叶斯预测模块对用户的日常活动规律数据中的目标活动的先验分布，以对用户的目标活动时间进行预测。
[0081] 需要说明的是：如图2所示，假设采集20天用户的日常活动规律，根据采集的生活状态数据的目标活动时长，确定先验分布，具体利用常均值时间序列模型得出每日活动时间，具体如下(以下算法可以在终端完成，该终端包括手机和/或平板电脑)：
[0082] 观测方程：yt＝μt+v,v～N(0,V2)
[0083] 状态方程：μt＝μt-1+w,w～N(0,W2)
[0084] 初始信息：μ0|D0～N(m0,C02)
[0085] 其中，该观测方程是为了观测20天内每日的目标活动时间，yt是t时刻的观测值，μt2
是t时刻时间序列的平均水平，v是观测误差项或噪声项，假设该v服从均值为0，方差为V的正态分布；该状态方程反映了连续时间步骤内时间序列的演进过程，μt-1是t-1时刻时间序列的平均水平，w是状态误差项，假设w服从均值为0，方差为W2的正态分布；假设初始值μ0服从均值为m0，方差为C02的正态分布，具体初始值根据先验分布获取。
是t时刻时间序列的平均水平，v是观测误差项或噪声项，假设该v服从均值为0，方差为V的正态分布；该状态方程反映了连续时间步骤内时间序列的演进过程，μt-1是t-1时刻时间序列的平均水平，w是状态误差项，假设w服从均值为0，方差为W2的正态分布；假设初始值μ0服从均值为m0，方差为C02的正态分布，具体初始值根据先验分布获取。
[0086] 如图2所示，步骤21，初始先验分布获取：
[0087] 步骤211，假设采集20天用户的日常活动规律，具体是将智能手环检测用户就寝时间、起床时间、运动长度及运动强度，通过智能手环的蓝牙发送终端；
[0088] 将智能筷子记录用户每日三餐的开始时间和结束时间，通过智能筷子的蓝牙发送终端；
[0089] 步骤212，将上述过程持续进行20天，根据采集的数据得到先验分布：
[0090] 假设{x1,x2,…,xn}为采集到的数据，a为其均值，σ为其标准差，n为20，则：
[0091] m0＝a
[0092] C0＝σ2
[0093] V＝4σ
[0094] W＝2σ
[0095] 得到第0天的初始分布：μ0|D0～N(m0,C0)
[0096] 得到第t-1天的初始分布：(μt-1|Dt-1)～N(mt-1,Ct-1)
[0097] Dt-1是由D0(包括m0、c0、V、W)和观测值yt-1,yt-2,...y2,y1组成。
[0098] 如图2所示，步骤22，通过贝叶斯模型进行时间点预测：步骤221，确定第t-1天的后验分布；
[0099] 步骤222，确定第t天的先验分布；
[0100] 步骤223，根据以下的先验分布预测第t天的活动时间：
[0101] (yt|Dt-1)～N(ft,Qt)
[0102] 其中，ft＝mt-1
[0103] Qt＝Rt+V
[0104] Rt＝Ct-1+W，
[0105] 步骤224，根据第t天的观测值，得到μt的后验分布：(μt|Dt)～N(mt,Ct)，作为第t+1天的先验分布。
[0106] 其中，mt＝mt-1+Atet
[0107] Ct＝Atv
[0108] At＝Rt/Qt
[0109] et＝yt-ft
[0110] et成为一步超前预测误差，At是μt在Yt＝yt条件下的先验回归系数。
[0111] 本发明实施例中，根据可穿戴设备记录的用户目标活动时间，运用贝叶斯Bayes模型进行目标活动时间进行预测，为用户个性化的精确指导，帮助用户养成良好生活习惯。
[0112] 本发明实施例的目标活动提醒的方法中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒，所述提醒策略至少包括饮食提醒策略、运动提醒策略及饮水提醒策略，相应的，所述步骤103包括：
[0113] 步骤1035，根据所述日常生活规律数据及所述饮食提醒，生成在所述饮食提醒的就餐开始提醒时间点到达时进行开始饮食、在所述就餐开始提醒时间点的第一预设时间长度之后进行结束饮食的饮食提醒策略，其中，所述就餐开始提醒时间点至少包括按照时间先后排序且具有时间间隔的第一时间点、第二时间点及第三时间点。
[0114] 上述第一预设时间长度一般是根据用户的身体状态及医嘱进行确定的。在此第一预设时间长度的取值优选大于20分钟小于1小时，以防止饮食时间过短会增加胃的负担以及饮食时间过长不利于消化。
[0115] 上述第一时间点、第二时间点及第三时间点的确定是与医嘱有关。但具体在患者开始就餐时，利用智能筷子，采集用户就餐开始时间及就餐结束时间；首先打开智能筷子电源开关，当就餐开始时，智能筷子会运动，通过智能筷子上的加速度传感器探测到智能筷子开始运动时，智能筷子中的计时器进行计时或者智能筷子中的通信模块(比如蓝牙、NFC(Near Field Communication，近场通信)将当前时间通过蓝牙发给终端；在就餐结束时，一旦智能筷子停止运动时间(即，结束饮食)超过一定阈值(如，3分钟)，智能筷子将停止运动的时间点通过蓝牙发给终端。
[0116] 具体的，上述饮食提醒策略是根据医嘱并结合当日监测的饮食量及糖分量，盐分量等摄入情况生成的。如：“饮食状况良好，继续保持”；“您摄入的糖分过高，请注意！”等字样，并存储于终端上。
[0117] 步骤1036，根据所述日常生活规律数据及所述运动提醒，生成在到达所述第一时间点之前，和/或在所述第三时间点之后进行预定运动量运动的运动提醒策略。
[0118] 上述预置运动量是根据用户的身体状态及医嘱进行确定的，在此并不作限定。具体的，上述运动提醒策略是根据医嘱并结合当日监测的运动量生成的。如：“运动量已经达到，继续保持”；“如：“您的运动量偏小，请加强运动，达到8000步”等字样，并存储于终端上。
[0119] 步骤1037，根据所述日常生活规律数据及所述饮水提醒，生成在所述第一时间点与所述第二时间点之间，以及在所述第二时间点与所述第三时间点之间进行预置饮水量饮水的饮水提醒策略。
[0120] 上述预置饮水量是根据用户的身体状态及医嘱进行确定的，在此并不作限定。具体的，上述饮水提醒策略是根据医嘱及当日预测的起床时间、就寝时间、就餐时间等生成的。如：在起床时间时、就寝时间前半小时提醒饮用温水；在两餐之间，平均间隔提醒饮水两次。上述饮水提醒策略一般包括调整或保持的建议等；上述饮水提醒策略中的饮水时间点存储于终端上。
[0121] 上述饮食提醒策略、运动提醒策略及饮水提醒策略，均需要提醒预置提醒时长及预置次数。其中，所述预置提醒时长优选设置在5秒至5分钟的范围内，所述预置次数优选置在1次至10次的范围内，这样通过多次提醒及提醒一段时间，有利于用户及时执行提醒信息，帮助用户养成良好生活习惯。
[0122] 本发明实施例中，通过日常生活规律数据及提醒需求数据，对用户进行及时的提醒，帮助用户养成良好生活习惯。
[0123] 本发明实施例的目标活动提醒的方法中，所述提醒需求数据还包括血糖提醒，所述提醒策略还包括血糖监控提醒策略，相应的，所述步骤103步包括：
[0124] 步骤1038，根据所述日常生活规律数据及所述血糖提醒，在所述就餐开始提醒时间点的第一时间点之前及在所述第一时间点之后的第二预设时间长度内进行血糖监控提醒策略。
[0125] 上述第二预设时间长度一般是根据用户的身体状态及医嘱进行确定的，在此第一预设时间长度的取值优选在大于10分钟且小于2小时的范围内，以空腹及等待食物消化完全进行测量，提高了测量血糖的准确性。
[0126] 具体的，上述血糖监控提醒策略是根据医嘱，在就餐开始提醒时间点的第一时间点之前及在所述第一时间点之后的第二预设时间长度内进行血糖监测。如：根据当日预测的次日三餐开始时间，设定餐前10分钟提醒患者测量餐前血糖；在测血糖的当天，根据智能筷子发出的患者开始吃饭时间，设定推后1小时50分提醒患者10分钟后测血糖。
[0127] 本发明实施例中，通过对血糖的监控，有利于对慢性病(比如糖尿病)的人群(尤其是需要慢病管理的老年独居患者)，得到很好的提醒作用，帮助用户养成良好生活习惯。
[0128] 本发明实施例的目标活动提醒的方法中，所述提醒需求数据至少包括用药提醒，所述提醒策略至少包括用药提醒策略；相应的，所述步骤103包括：
[0129] 步骤1039，根据所述日常生活规律数据及所述用药提醒，按照预设用药提醒数据，生成所述用户的用药提醒策略，其中，所述预设用药提醒数据包括用药时间、药名称、药剂量、提醒时长及提醒次数。
[0130] 这里的预设用药提醒数据是指医生针对用户的病况提出的建议，比如：糖尿病人的每天应该食用的糖量。具体的，上述用药提醒策略是根据用户用药需求及医嘱，确定用药提醒的时间点以及需要服用的药物和剂量，并存储于终端上。如：餐前用药，需要在就餐前的半小时，则提醒时间定为开始就餐时间的前35分钟；与饭中服药，则提醒时间定为预测的开始就餐时间的前5分钟；其它类推。
[0131] 本发明实施例中，通过日常生活规律数据及用药提醒策略，对用户进行及时的提醒，帮助用户养成良好生活习惯。
[0132] 本发明实施例的目标活动提醒的方法中，步骤104中具体的用药提醒策略：如图2所示，步骤231，根据提醒需求数据及预测时间，生成提醒策略；步骤232，根据用药提醒策略，通过语音提醒向用户发送服药提醒的信息，其中，服药提醒的信息包括用药时间、药品名称、剂量；步骤233，确认用户是否收到提醒信息，在用户未确认已提醒信息，在预置提醒时长之后进行再次提醒(比如，每隔5分钟提醒一次)；若连续提醒多次(多次为2次至4次)后，用户仍未确认已提醒信息，则发出报警信号，同时接通预设的提醒电话，利用提醒电话提醒用户用药，并告知用户亲属或医生；步骤234，在用户确认已提醒信息之后结束提醒(表明已收到提醒信息)并记录用户行为；以通过他人进行监督提醒，帮助用户养成良好的生活习惯。
[0133] 每次用户确认服药后，记录“用户服药一次”；若连续两次报警后仍未确认服药，则停止提醒，同时记录“用户未服药”。定期形成用药记录并发送到健康管理平台。
[0134] 步骤104中具体的运动提醒策略：
[0135] 根据运动提醒策略，在起床时间，以音频方式向用户发送运动提醒信息，其中，运动提醒信息包括运动时间长度、运动起始时间及运动强度；智能手环在检测到用户连续1小时未活动后，发送警示信息给终端，终端提醒用户活动；在晚餐时间结束后30分钟，终端音频提醒用户活动，帮助用户养成晚饭后活动的习惯。
[0136] 步骤104中具体的饮食提醒策略：
[0137] 根据饮食提醒策略，在就餐前以音频方式向用户发送饮食提醒信息，其中，所述饮食提醒信息包括饮食起始时间、饮食时长及饮食量。
[0138] 步骤104中具体的饮水提醒策略：
[0139] 根据饮水提醒策略，通过语音提醒向用户发送饮水提醒信息，其中，饮水提醒信息包括晨起饮水、两餐之间的至少一次饮水及睡前饮水。优选地根据饮水提醒方案，在起床时间之后，语音提醒用户晨起饮水；根据饮水提醒策略，在两餐之间，平均间隔提醒用户饮水两次；根据饮水提醒策略，在就寝时间前半小时，提醒用户睡前饮水。
[0140] 步骤104中具体的血糖监控提醒策略：
[0141] 根据血糖监控提醒策略，通过警报提醒用户餐前及餐后测量血糖。
[0142] 本发明实施例中，根据日常生活规律数据及目标活动的预测，结合用户的需求，对用户用药、运动、饮水等日常活动进行实时提醒，帮助用户养成良好生活习惯。
[0143] 本发明实施例以慢性病中的糖尿病的具体举例如下。
[0144] 糖尿病人的自我管理主要包括以下几个方面(控制饮食、适量运动、合理用药及定期监测)：
[0145] 首先，控制饮食：对于所有糖尿病患者，合理的饮食控制为最基础和最重要的治疗手段；适量运动：身体锻炼是糖尿病的基础治疗方法之一，糖尿病患者通过适当的运动锻炼，可明显改善糖尿病病情并保持正常的体重；合理用药：饮食、运动治疗效果不理想时，应及时在医生指导下合理应用口服抗糖尿病药及胰岛素；定期监测：应定期监测空腹血糖、餐后血糖及糖化血红蛋白。还应注意慢性并发症的监测。
[0146] 其次，需要如下智能家居设备为监测患者的日常活动，并进行实时提醒及监护：智能手环(或其它具有计步、运动强度监测的可穿戴智能设备)：用来记录用户的运动情况，包括运动量及运动强度。将用户的运动情况及时发送给终端；智能筷子：能够感知用户是否在就餐。智能碗：感知用户每餐食物的数量、营养成分，并发送给终端；终端：用于接收智能手环和智能碗筷发送的运动状态数据和就餐状态数据，通过贝叶斯模型预测用户的就餐时间，记录用户的运动情况、摄入食物数量和成分，根据自我管理计划进行饮食、用药及运动提醒，并将用户的用药、运动情况上传到健康管理平台。
[0147] 在上述设备的辅助下，通过预测患者日常生活活动时间，对用户进行精确提醒，实现用户对糖尿病病况的自我管理。
[0148] 第二实施例
[0149] 如图3所示，本发明实施例的整体实现流程举例如下。
[0150] 步骤301，用户的历史生活状态数据的采集；
[0151] 步骤302，根据采集的每日目标活动的数据(该目标活动的数据包括通过智能筷子发送就餐开始时间及结束时间、智能碗发送摄入食物量及手环发送的运动信息等)，利用贝叶斯预测模块对用户日常生活规律数据中的目标活动进行预测；
[0152] 步骤303，根据预测及采集的每日目标活动的数据，生成目标活动的提醒策略；
[0153] 步骤304，根据提醒策略及采集的每日目标活动的数据，向用户发布自我管理的提醒信息。
[0154] 本发明实施例中，通过用户的生活状态数据，生成用户的日常生活规律数据，并结合提醒需求数据，生成用户的目标活动的提醒策略，最后根据提醒策略对用户进行提醒，这样可以对用户的目标活动进行实时提醒，帮助用户养成良好生活习惯。
[0155] 第三实施例
[0156] 如图4所示，本发明实施例的目标活动提醒的装置，包括：
[0157] 获取模块401，用于获取用户在预定时间段内的生活状态数据。
[0158] 上述预定时间段内是根据用户需求确定的，具体可以是在当前及当天之前的任何时间段内。获取模块401进一步用于获取用户当天及当天之前的生活状态数据，以便统计历史的生活状态数据。
[0159] 还有，上述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据。对没有病况的人群，也可以实现提醒的作用，方便了广泛应用。对于病况的人群，比如糖尿病人，需要测量血糖数据；比如脂肪肝病人，需要测量血脂数据，因此上述生活状态数据还包括血脂数据、血糖数据及用药数据，这样有利于对病况的人群的日常生活进行自我管理。以上仅仅是对生活状态数据的举例说明，在此不做限定，任何满足病况的人群所需监控的数据，均属于本发明实施例的生活状态数据的数据。这样通过获取多方面的生活状态数据，实现用户严格遵医嘱用药、合理膳食、科学运动以及及时进行病情监测等多方面的自我管理。
[0160] 生成模块402，用于根据所述生活状态数据，生成所述用户的日常生活规律数据。
[0161] 处理模块403，用于获取所述用户的目标活动的提醒需求数据，并根据所述提醒需求数据和所述日常生活规律数据，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
[0162] 这里的用户的目标活动至少包括饮食、运动及休息。对于病况的人群，该目标活动还包括饮水及用药。
[0163] 还有，这里的提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒。对于不同的用户可以根据需求，生成不同的提醒需求数据。所述提醒需求数据还包括血糖提醒、血脂提醒及用药提醒，以满足病况的人群的需求。
[0164] 第一发送模块404，用于根据所述目标活动的提醒策略，向所述用户发送提醒信息。
[0165] 这里的第一发送模块404进一步用于定时定点的向所述用户发送提醒信息，这样防止遗漏重要信息，提高提醒用户的准确性及准时性。
[0166] 本发明实施例中，通过用户的生活状态数据，生成用户的日常生活规律数据，并结合提醒需求数据，生成用户的目标活动的提醒策略，最后根据提醒策略对用户进行提醒，这样可以对用户的目标活动进行实时提醒，帮助用户养成良好生活习惯。
[0167] 需要说明的是，本发明提供的装置是应用上述目标活动提醒的方法的装置，则上述目标活动提醒的方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。
[0168] 本发明又一实施例的目标活动提醒的装置还包括：
[0169] 第二发送模块，用于将所述提醒需求数据发送至移动健康平台，其中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、用药提醒及运动提醒。
[0170] 本发明又一实施例的目标活动提醒的装置中，所述生活状态数据至少包括：运动状态数据、休息状态数据和就餐状态数据。相应地，所述获取模块401包括：
[0171] 第一获取单元，用于获取所述用户佩戴的可穿戴设备采集的所述用户在预定时间段内的运动状态数据和休息状态数据。
[0172] 第二获取单元，用于获取所述用户使用的智能餐具采集的所述用户在预定时间段内的就餐状态数据，所述就餐状态数据至少包括就餐时长。
[0173] 本发明又一实施例的目标活动提醒的装置中，所述处理模块403包括：
[0174] 确定单元，用于根据所述日常生活规律数据中的目标活动时间，利用贝叶斯预测模型确定所述目标活动时间的先验分布；
[0175] 预测单元，用于根据所述目标活动时间的先验分布，对用户的目标活动的行为进行预测，得到预测结果；
[0176] 第一生成单元，用于获取所述用户的目标活动的提醒需求数据及所述预测结果，生成所述用户的目标活动的提醒策略。
[0177] 本发明又一实施例的目标活动提醒的装置中，所述提醒需求数据至少包括饮食提醒、运动提醒及饮水提醒，所述提醒策略至少包括饮食提醒策略、运动提醒策略及饮水提醒策略。相应的，所述处理模块403包括：
[0178] 第二生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述饮食提醒，生成在所述饮食提醒的就餐开始提醒时间点到达时进行开始饮食、在所述就餐开始提醒时间点的第一预设时间长度之后进行结束饮食的饮食提醒策略，其中，所述就餐开始提醒时间点至少包括按照时间先后排序且具有时间间隔的第一时间点、第二时间点及第三时间点。
[0179] 第三生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述运动提醒，生成在到达所述第一时间点之前，和/或在所述第三时间点之后进行预定运动量运动的运动提醒策略。
[0180] 第四生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述饮水提醒，生成在所述第一时间点与所述第二时间点之间，以及在所述第二时间点与所述第三时间点之间进行预置饮水量饮水的饮水提醒策略。
[0181] 本发明又一实施例的目标活动提醒的装置中，所述提醒需求数据还包括血糖提醒，所述提醒策略还包括血糖监控提醒策略，相应的，所述处理模块403包括：
[0182] 第五生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述血糖提醒，在所述就餐开始提醒时间点的第一时间点之前及在所述第一时间点之后的第二预设时间长度内进行血糖监控提醒策略进行血糖监控提醒策略。
[0183] 本发明又一实施例的目标活动提醒的装置中，所述提醒需求数据至少包括用药提醒，所述提醒策略至少包括用药提醒策略，相应的，所述处理模块403包括：
[0184] 第六生成单元，用于根据所述日常生活规律数据及所述用药提醒，按照预设用药提醒数据，生成所述用户的用药提醒策略，其中，所述预设用药提醒数据包括用药时间、药名称、药剂量、提醒时长及提醒次数。
[0185] 由于本发明实施例的目标活动提醒的装置，应用于终端，因此，本发明实施例还提供了一种终端，其中，上述目标活动提醒的装置的所述实现实施例均适用于该终端的实施例中，也能达到相同的技术效果。
[0186] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
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