一种基于食物钠离子浓度测量的人体血压健康监测方法

技术领域

本发明涉及血压健康监测技术领域，具体来说，涉及一种基于食物钠离子浓度测量的人体血压健康监测方法。

背景技术

高血压作为最常见的冠心病和主动脉夹层的最主要的危险因素，疾病的年轻化明显，已越来越受到全球关注。影响高血压发病的危险因素很多，主要分为2大类：遗传和环境。在环境因素中，高盐摄人目前被认为是导致高血压发生和发展的主要危险因素，钠作为人体必需的微量元素，钠在控制血压方面所起的重要作用一直以来都是研究的热点。钠摄人过量时，会造成机体细胞外液中阳离子的过量积聚而致使水钠潴留，致使机体血容量在一定程度升高，进而导致血压上升，使高血压患者血压处于较高水平，钠离子摄入过量会加重高血压征象。

随着21世纪的到来，人们饮食习惯和结构也随之变化，年轻人外出就餐频次多，厨师为了增加食物的口感，同时延长食材的保质期，他们在食物中放入过多食盐；患有高血压的年轻人群又不会重视且不易发觉，导致无法达到监督与防范的功能效果，这是年轻化心脑血管疾病高发的主要原因。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于食物钠离子浓度测量的人体血压健康监测方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。

为此，本发明采用的具体技术方案如下：

一种基于食物钠离子浓度测量的人体血压健康监测方法，该方法包括以下步骤：

S1、利用盐度测量仪对食物盐度进行测量，获取食物盐度数据；

S2、向智能终端输入食物盐度数据，并转换为钠离子浓度数据；

S3、所述智能终端结合用户健康数据进行对比分析，并反馈预警提醒；

S4、用户按周期测量血压，并分析当前周期内盐分摄入量与健康状态；

S5、生成周期性健康报告，并提供下一周期的健康建议与提醒。

进一步的，所述向智能终端输入食物盐度数据，并转换为钠离子浓度数据包括以下步骤：

S21、用户将所述食物盐度数据与食物商品信息输入至智能终端；

S22、所述智能终端获取商家信息并将食物浓度数据上传至监管部门；

S23、所述智能终端根据盐度与含钠量的转换关系将所述食物盐度数据转换为钠离子浓度数据，并进行本地存储。

进一步的，所述智能终端结合用户健康数据进行对比分析，并反馈预警提醒包括以下步骤：

S31、构建基于用户健康数据的高血压风险模型，输出原始风险数据；

S32、将所述钠离子浓度数据代入所述高血压风险模型，输出识别结果；

S33、根据所述识别结果向用户反馈饮食建议，实现预警提醒。

进一步的，构建基于用户健康数据的高血压风险模型，输出原始风险数据包括以下步骤：

S311、向所述智能终端输入用户体检测量的健康数据；

S312、根据用户的性别确定所述健康数据内各个参数的类型，并确定各个参数对应的回归系数；

S313、基于参数与其对应的回归系数构建针对用户个人的高血压风险模型，公式为：

h(t,X)＝h

式中，h(t,X)表示具有协变量X的用户在t时刻的风险函数；

h

β

X表示协变量，即健康数据中的参数；

X

S314、根据用户体检测量的具体的健康数据计算高血压风险模型的初始值，作为用户个人的原始风险数据。

进一步的，所述根据用户的性别确定所述健康数据内各个参数的类型，并确定各个参数对应的回归系数包括以下步骤：

S3121、当用户的性别为男性时，确定所述健康数据的参数类型为年龄、体质量指数、收缩压、血钠值、舒张压、空腹血糖及红细胞压积七个变量，且七个变量对应的回归系数分别为0.018、0.037、0.035、0.032、0.036、0.055及0.025；

S3122、当用户的性别为女性时，确定所述健康数据的参数类型为年龄、体质量指数、收缩压、血钠值、红细胞计数及高密度脂蛋白六个变量，且六个变量对应的回归系数分别为0.014、0.045、0.052、0.035、0.465及-0.345。

进一步的，将所述钠离子浓度数据代入所述高血压风险模型，输出识别结果包括以下步骤：

S321、将实时获取的钠离子浓度数据替代所述健康数据中的血钠值；

S322、根据用户的性别选择相应的高血压风险模型，并代入替换后的健康数据与钠离子浓度数据中进行计算，输出识别结果。

进一步的，所述根据所述识别结果向用户反馈饮食建议，实现预警提醒包括以下步骤：

S331、若所述识别结果小于用户个人的原始风险数据，则表示该食物为健康食品，用户可根据个人喜好进行饮食；

S332、若所述识别结果大于用户个人的原始风险数据且小于预设阈值，则表示该食物为多盐食品，通过智能终端向用户发送消息，提醒用户注意饮食健康避免过量食用；

S333、若所述识别结果大于用户个人的原始风险数据且大于等于预设阈值，则表示该食物为高盐食品，通过智能终端向用户发送预警消息，提醒用户禁止食用。

进一步的，所述用户按周期测量血压，并分析当前周期内盐分摄入量与健康状态包括以下步骤：

S41、用户根据个人习惯选择测量周期，并按照周期定期进行血压测量，得到用户个人的血压值数据；

S42、所述智能终端自动记录存储用户各个周期的血压值数据，并绘制血压变化折线图；

S43、根据所述血压变化折线图判断与分析当前周期内用户的盐分摄入量与健康状态；

S44、根据所述血压变化折线图的变化斜率判断当前周期内用户盐分摄入指标，并输出饮食健康建议。

进一步的，所述根据所述血压变化折线图判断与分析当前周期内用户的盐分摄入量与健康状态包括以下步骤：

S431、若当前周期内所述血压变化折线图的走势升高且当前血压值数据低于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量正常且健康状态良好；

S432、若当前周期内所述血压变化折线图的走势升高且当前血压值数据高于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量偏多且健康状态处于高血压状态；

S433、若当前周期内所述血压变化折线图的走势降低且当前血压值数据低于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量偏低且健康状态良好；

S434、若当前周期内所述血压变化折线图的走势降低且当前血压值数据高于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量正常且健康状态处于高血压状态。

进一步的，所述根据所述血压变化折线图的变化斜率判断当前周期内用户盐分摄入指标，并输出饮食健康建议包括以下步骤：

S441、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为正且大于预设阈值时，则输出下一周期降低盐分摄入的饮食建议；

S442、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为正且小于预设阈值，则输出下一周期保持盐分摄入的饮食建议；

S443、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为负且大于预设阈值时，则输出下一周期保持盐分摄入的饮食建议；

S444、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为负且小于预设阈值时，则输出下一周期提高盐分摄入的饮食建议。

本发明的有益效果为：通过采用移动智能终端实时监测防护系统，配合对食物进行的实时盐度检测，形成及时全面的钠离子浓度检测体系，从而时刻保障用户饮食健康与盐分摄入量健康控制；其中，通过构建高血压风险模型，能够根据用户个人性别与健康数据形成定制化的计算模型，从而符合用户个人身体状态，同时通过融入食物钠离子浓度数据，能够有效结合食物所含盐分与人体健康数据，保证高血压风险计算的精确性与严谨性，从而生成科学合理的风险评估结果，进而输出科学合理的饮食建议，达到及时提醒与健康监测的功能效果，保障用户群体盐分摄入的安全健康。

此外，通过采用周期性血压值数据检测，能够全面记录用户正常生活状态下血压变化情况并进行科学分析，对用户近期血压变化进行可视化展示，且提供健康饮食建议，有效避免用户对饮食健康的忽视；本发明构建实时监测提醒、周期健康检测及未来建议推荐的方式，构建全面具体的血压安全监测防护系统，从而最大程度保障用户科学饮食与身心健康。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的一种基于食物钠离子浓度测量的人体血压健康监测方法的流程图。

具体实施方式

根据本发明的实施例，提供了一种基于食物钠离子浓度测量的人体血压健康监测方法。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的基于食物钠离子浓度测量的人体血压健康监测方法，该方法包括以下步骤：

S1、利用盐度测量仪对食物盐度进行测量，获取食物盐度数据；

采用市面常见的移动时盐度测量仪，能够对食物盐度与温度进行精确测量，获取其中的盐度数据。

S2、向智能终端输入食物盐度数据，并转换为钠离子浓度数据，包括以下步骤：

S21、用户将所述食物盐度数据与食物商品信息输入至智能终端；

对于具有包装的食品，可直接将包装袋上面的钠离子含量进行输入；对于饭店内堂食食品，则采用测量仪进行测量，并输入检测得到的盐度数据与商家信息，上传监管部门后对商家进行监管。

S22、所述智能终端获取商家信息并将食物浓度数据上传至监管部门；

S23、所述智能终端根据盐度与含钠量的转换关系将所述食物盐度数据转换为钠离子浓度数据，并进行本地存储。

从高血压防治角度来说，食用含钠的食物和食用含盐食物效果是一样的即含钠≈含盐，常见预包装食品营养标签标注的一般为钠含量，可采用含盐量(mg)＝含钠量(mg)X2.5进行盐分与钠离子的转换，再转换为浓度数据。

S3、所述智能终端结合用户健康数据进行对比分析，并反馈预警提醒，包括以下步骤：

S31、构建基于用户健康数据的高血压风险模型，输出原始风险数据，包括以下步骤：

S311、向所述智能终端输入用户体检测量的健康数据；

S312、根据用户的性别确定所述健康数据内各个参数的类型，并确定各个参数对应的回归系数；

无论男性还是女性，年龄、体质量指数均为高血压的影响因素。年龄越大，体质量指数越高，发生高血压的可能性越大，在很多研究中，基线收缩压和舒张压也是高血压的预测因子基线收缩压或舒张压越高，将来发生高血压的可能性越大。空腹血糖与高血压之间的关系是多方面的，血糖水平可通过影响内皮依赖性血管舒张功能、氧化应激以及胰岛素抵抗等机制影响血压因此，血糖水平的控制和调节对预防高血压有重要意义。

所述根据用户的性别确定所述健康数据内各个参数的类型，并确定各个参数对应的回归系数，包括以下步骤：

S3121、当用户的性别为男性时，确定所述健康数据的参数类型为年龄、体质量指数、收缩压、血钠值、舒张压、空腹血糖及红细胞压积七个变量，且七个变量对应的回归系数分别为0.018、0.037、0.035、0.032、0.036、0.055及0.025；

S3122、当用户的性别为女性时，确定所述健康数据的参数类型为年龄、体质量指数、收缩压、血钠值、红细胞计数及高密度脂蛋白六个变量，且六个变量对应的回归系数分别为0.014、0.045、0.052、0.035、0.465及-0.345。

根据科学表明，钠摄入与血压的关系，每升高1克钠(2.5克食盐)摄入，收缩压升高2.11mmHg，舒张压升高0.78mmHg；同时钠摄入与血压关联性的大小与钠摄入水平有关(存在交互作用)：每日钠摄入超过5克钠(12.7克食盐)，每升高1克钠(2.5克食盐)摄入，收缩压升高2.58mmHg；每日钠摄入在3-5克钠(7.6-12.7克食盐)之间收缩压升高1.74mmHg；而钠摄入在3克钠(7.6克食盐)以下，收缩压升高0.74mmHg。

S313、基于参数与其对应的回归系数构建针对用户个人的高血压风险模型，公式为：

h(t,X)＝h

式中，h(t,X)表示具有协变量X的用户在t时刻的风险函数；

h

β

X表示协变量，即健康数据中的参数；

X

S314、根据用户体检测量的具体的健康数据计算高血压风险模型的初始值，作为用户个人的原始风险数据。

S32、将所述钠离子浓度数据代入所述高血压风险模型，输出识别结果，包括以下步骤：

S321、将实时获取的钠离子浓度数据替代所述健康数据中的血钠值；

S322、根据用户的性别选择相应的高血压风险模型，并代入替换后的健康数据与钠离子浓度数据中进行计算，输出识别结果。

S33、根据所述识别结果向用户反馈饮食建议，实现预警提醒，包括以下步骤：

S331、若所述识别结果小于用户个人的原始风险数据，则表示该食物为健康食品，用户可根据个人喜好进行饮食；

S332、若所述识别结果大于用户个人的原始风险数据且小于预设阈值，则表示该食物为多盐食品，通过智能终端向用户发送消息，提醒用户注意饮食健康避免过量食用；

S333、若所述识别结果大于用户个人的原始风险数据且大于等于预设阈值，则表示该食物为高盐食品，通过智能终端向用户发送预警消息，提醒用户禁止食用。

S4、用户按周期测量血压，并分析当前周期内盐分摄入量与健康状态，包括以下步骤：

S41、用户根据个人习惯选择测量周期，并按照周期定期进行血压测量，得到用户个人的血压值数据；

S42、所述智能终端自动记录存储用户各个周期的血压值数据，并绘制血压变化折线图；

S43、根据所述血压变化折线图判断与分析当前周期内用户的盐分摄入量与健康状态，包括以下步骤：

S431、若当前周期内所述血压变化折线图的走势升高且当前血压值数据低于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量正常且健康状态良好；

S432、若当前周期内所述血压变化折线图的走势升高且当前血压值数据高于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量偏多且健康状态处于高血压状态；

S433、若当前周期内所述血压变化折线图的走势降低且当前血压值数据低于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量偏低且健康状态良好；

S434、若当前周期内所述血压变化折线图的走势降低且当前血压值数据高于安全阈值时，则表明此周期内盐分摄入量正常且健康状态处于高血压状态。

S44、根据所述血压变化折线图的变化斜率判断当前周期内用户盐分摄入指标，并输出饮食健康建议，包括以下步骤：

S441、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为正且大于预设阈值时，则输出下一周期降低盐分摄入的饮食建议；

S442、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为正且小于预设阈值，则输出下一周期保持盐分摄入的饮食建议；

S443、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为负且大于预设阈值时，则输出下一周期保持盐分摄入的饮食建议；

S444、若当前周期内的血压变化折线图的斜率为负且小于预设阈值时，则输出下一周期提高盐分摄入的饮食建议。

S5、生成周期性健康报告，并提供下一周期的健康建议与提醒。

利用智能终端展示步骤S3与步骤S4中计算与分析识别的结果，包括对当前周期内食物的盐度数据，可视化的血压变化折线图及相关的盐分摄入量、健康状态数据等，用户可直接观察得到近期内的安全状况，另外还可看到未来的饮食建议，是否需要注意盐分的摄入量控制，自身是否处于高血压危害人群，从而有效保证自身的身心健康。

综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过采用移动智能终端实时监测防护系统，配合对食物进行的实时盐度检测，形成及时全面的钠离子浓度检测体系，从而时刻保障用户饮食健康与盐分摄入量健康控制；其中，通过构建高血压风险模型，能够根据用户个人性别与健康数据形成定制化的计算模型，从而符合用户个人身体状态，同时通过融入食物钠离子浓度数据，能够有效结合食物所含盐分与人体健康数据，保证高血压风险计算的精确性与严谨性，从而生成科学合理的风险评估结果，进而输出科学合理的饮食建议，达到及时提醒与健康监测的功能效果，保证用户群体盐分摄入的安全健康。

此外，通过采用周期性血压值数据检测，能够全面记录用户正常生活状态下血压变化情况并进行科学分析，对用户近期血压变化进行可视化展示，且提供健康饮食建议，有效避免用户对饮食健康的忽视；本发明构建实时监测预防、周期健康检测及未来建议推荐的方式，构建全面具体的血压安全监测防护系统，从而最大程度保障用户科学饮食与身心健康。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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。