训练方案配置方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种训练方案配置方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

记忆障碍指个人处于一种永久性或暂时性的不能记住或回忆信息的状态，通常由病理性或情境性的原因引起，其与老年性痴呆不同。老年性痴呆在疾病的早期、初期会有记忆障碍的表现，当记忆障碍达到一定程度并影响到日常生活能力的时候，就形成了老年性痴呆。

传统技术中，对于出现记忆障碍或者是记忆减退的人，需要进行记忆训练。一般的记忆训练的方式是通过人工的方式随机选择对应的训练方案来进行训练。然而，目前这样的人工随机选择训练方案的方式智能化水平较低，训练效果不佳。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高智能化水平的训练方案配置方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种训练方案配置方法，所述方法包括：

接收终端发送的评估数据，所述评估数据包括主要指标和分类指标；

根据所述主要指标和所述分类指标计算得到评估结果；

根据所述评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；

根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。

在其中一个实施例中，所述根据所述主要指标和所述分类指标计算得到评估结果，包括：

获取训练类型以及所述训练类型对应的比重；

根据所述主要指标、与所述训练类型对应的分类指标以及比重计算得到各个所述训练类型对应的评估结果。

在其中一个实施例中，所述根据所述评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个，包括：

根据各个所述训练类型所对应的评估结果，获取与所述训练类型对应的训练类型；

获取默认总时长以及各个训练类型的最高指标；分别计算所述最高指标以及对应的分类指标的第一距离，并计算所述第一距离的和作为第二距离；根据所述第一距离、所述第二距离以及所述默认总时长计算得到各个训练类型对应的训练时长；

获取各个训练类型对应的难度等级数量，并根据所述最高指标以及所述难度等级数量计算得到各个难度等级对应的参考指标；根据所述参考指标和所述评估结果确定训练难度。

在其中一个实施例中，所述根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案之后，包括：

对所述训练方案配置提醒方案，所述提醒方案包括提醒次数、提醒方式以及提醒内容中的至少一个；所述提醒方案用于指示服务器向终端发送提醒信息。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

接收终端根据所述训练方案进行训练的训练数据，所述训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；

根据所述训练数据计算得到训练结果。

在其中一个实施例中，所述根据所述训练数据计算得到训练结果，包括以下至少一种：

根据所述训练数据计算得到训练统计指标，所述训练统计指标包括训练类型以及训练时长；

根据训练数据计算得到训练详细指标，所述训练详细指标包括得分、排名、反应时间以及出错率中的至少一个；

根据所述训练数据计算训练趋势。

一种训练方案配置方法，所述方法包括：

通过预设主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据；

根据所述测试数据计算得到评估数据，所述评估数据包括主要指标和分类指标；

将所述评估数据发送至服务器；所述评估数据包括主要指标和分类指标；根据所述主要指标和所述分类指标计算得到评估结果；根据所述评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案；

接收所述服务器根据所述评估数据配置的训练方案。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取根据所述训练方案进行训练的训练数据，所述训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；

将所述训练数据发送至服务器。

在其中一个实施例中，所述获取根据所述训练方案进行训练的训练数据，包括：

获取当前正在训练的所述训练类型对应的训练时长；

记录当前正在训练的所述训练类型的开始时间；

判断在所述训练时长内，当前正在训练的所述训练类型的操作结果是否满足要求，若是满足要求，则获取当前时间作为结束时间，若不满足要求，则继续计时，直至达到所述训练时长。

在其中一个实施例中，所述训练类型包括多个训练动作；所述方法还包括：

启动与所述训练动作对应的分计时器，通过所述分计时器对所述训练动作的操作时间进行计时，并记录所述训练动作的操作结果；

将每个所述训练动作的训练数据缓存至缓存序列，直至达到所述训练时长时，将缓存序列中存储的训练数据上传至服务器；所述训练动作的训练数据包括操作时间和操作结果。

一种训练方案配置装置，所述装置包括：

第一接收模块，用于接收终端发送的评估数据，所述评估数据包括主要指标和分类指标；

评估结果计算模块，用于根据所述主要指标和所述分类指标计算得到评估结果；

训练指标计算模块，用于根据所述评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；

训练方案配置模块，用于根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。

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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一个实施例所述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例所述的方法的步骤。

上述训练方案配置方法、装置、计算机设备和存储介质，通过终端发送的评估数据中的主要指标和分类指标计算得到评估结果，并根据评估结果自动计算训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个，从而根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案，这样不需要人工随机选择训练方案，可以提高训练方案配置的智能化水平。

附图说明

图1为一个实施例中训练方案配置方法的应用环境图；

图2为一个实施例中训练方案配置方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中训练方案配置方法的流程示意图；

图4为再一个实施例中训练方案配置方法的流程示意图；

图5为一个实施例中训练方案配置装置的结构框图；

图6为另一个实施例中训练方案配置装置的结构框图；

图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的训练方案配置方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信，服务器104可以访问数据库106。其中，终端102可以通过预设主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据，并根据测试数据计算得到评估数据，将评估数据发送至服务器104，评估数据包括主要指标和分类指标，其中服务器104根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。这样不需要人工随机选择训练方案，可以根据训练对象的不同自动选择合适方案，提高训练方案配置的智能化水平以及训练效果。

其中数据库106可以包括MySql和MongoDB，其中MySql主要存储的是患者的基本信息、患者的健康档案信息，系统的基础配置信息等。MongoDB主要存储的患者的游戏配置信息以及游戏记录，即统计单元中表述的各项基础数据指标。终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，其中终端中可以是以web方式或者是应用程序方式呈现的。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现，本申请中所需的程序、数据均从服务器加载，而服务器所需要的搭建的一些服务比如数据库、web服务均部署在服务器。其中服务器端可以设置负载均衡以及接口认证授权功能，以实现负载均衡和权限。服务器主要与终端联动以实现患者管理、量表评定功能、训练以及数据统计。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种训练方案配置方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S202：接收终端发送的评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标。

具体地，评估数据是终端根据主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据，并根据测试数据生成的。其中以主要指标计量表为主，分类指标补充表为辅，且优选地，分类指标补充表是从主要指标计量表的子集。其中可选地，分类指标补充表是从主要指标计量表中抽取出来的属于一种训练类型的测试方案的集合，例如试题的集合。

在其中一个实施例中，主要指标计量表包括韦氏记忆量表、中国临床记忆量表、蒙特利尔认知量表、简易认知状态检查表、AD8早期失智筛查表、痴呆简易筛查量表中的至少一个。分类指标补充表则是从韦氏记忆量表和中国临床记忆量表中抽取出来的属于特定训练类型的例如试题的测试方案的集合。

其中，服务器将主要指标计量表和分类指标补充表下发至终端，终端根据主要指标计量表和分类指标补充表进行测试评定得到评估数据，并将评估数据上传至服务器。

此外，需要说明的是，患者在医院期间，至少需要经过三次评估，分别为初期、中期、末期，每次评估均使用主要指标计量表和分类指标补充表的方式进行。其中需要说明的是，在初期需要通过所有的主要指标计量表和分类指标补充表进行评定，在中期和末期则仅需要通过主要指标计量表和对应的训练类型的分类指标补充表进行评定即可。

S204：根据主要指标和分类指标计算得到评估结果。

具体地，评估结果是与训练方案相关的，为了保证评估结果的准确性，服务器需要充分考虑主要指标和分类指标，例如终端首先根据各主要指标计量表对应的主要指标计算得到主要指标对应的评估结果，例如在统一计算空间后求取平均值，然后根据各个训练类型对应的主要指标和分类指标权重计算平均值和对应的分类指标的加权和以得到评估结果。

且为了保证评估结果的准确性，在得到主要指标后，服务器获取到预先设置的主要指标计量表对应的评估转换规则，然后根据该评估结果转换规则对主要指标进行转换得到属于同一计算空间的目标指标，最后将目标指标按照上述权重进行计算得到主要指标对应的评估结果，优先地，服务器计算目标指标的平均值作为主要指标对应的评估结果。

对于分类指标，其是根据训练类型进行分类的，例如按照记忆类型的不同分为感觉记忆评估、工作记忆评估、形象记忆评估等。其中，服务器在计算得到分类指标后，将每个训练类型的分类指标与之前的主要指标对应的评估结果结合得到一个最终的评估结果。例如，设主要指标对应的评估结果为M，主要指标对应的评估结果比重为MP，分类指标对应的评估结果为N，分类指标对应的评估结果比重为NP，则计算在该种训练类型中患者的评估结果为S＝M×MP+N×NP，例如主要指标得分为80(M＝80)，主要指标得分的比重为60％(MP＝0.6)，分类指标的得分为50(N＝50)，分类指标的得分比重为40％(NP＝0.4)，则评估结果S＝80*0.6+50*0.4＝68。相应地，服务器计算各个训练类型的患者的评估结果。需要说明的是，在计算得到主要指标的评估结果后，服务器可以通过分布计算的方式去计算各个训练类型的分类指标对应的评估结果，在此不做具体限制。

S206：根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个。

具体地，训练类型是指需要进行训练的记忆障碍的类型，例如工作记忆、抽象记忆、形象记忆、联结记忆、逻辑记忆等类型。其中服务器可以根据所计算的各个训练类型的患者的评估结果来判断是否需要该训练类型进行训练。例如服务器先获取到各个训练类型对应的判断阈值，然后将各个训练类型的评估结果与对应的判断阈值进行比较，若是评估结果小于等于判断阈值，则判定需要该训练类型。

训练时长是指对应的需要训练的训练类型所需要的最少的训练时间。其中对于每个患者都有一个默认的训练总时长，对于每个训练类型都具有一个最高指标，例如最高得分，服务器将计算每个训练类型对应的评估结果与最高得分的差距确定该训练类型的训练指标，然后对所有的差距进行归一化，并与最高指标相乘以确定每个训练类型所需要的训练时长。

训练难度是对应的需要训练的训练类型所需要的最高难度。其中，对于每个训练类型均包括多个难度等级，将患者的在分类指标中的具体得分与最高指标(也就是最高得分)比较，并通过规则限制和公式计算进而划分不同的难度等级。

在数据管理平台中，训练中的每个游戏已经划分为不同的训练难度等级，根据患者的主要指标和分类指标中的得分，与最高指标结合，通过一定的规则和公式计算，给患者分配一个合适的训练难度。具体地，首先：训练难度指在数据管理平台为每个游戏设置的不同的游戏训练参数，由不同的游戏训练参数组合成为不同的训练难度；其次：难度等级根据具体的规则和公式得出。

S208：根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。

具体地，服务器在计算得到上述训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个后，根据训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个进行训练方案的配置，从而生成与患者相对应的训练方案。

上述训练方案配置方法，通过终端发送的评估数据中的主要指标和分类指标计算得到评估结果，并根据评估结果自动计算训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个，从而根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案，这样不需要人工随机选择训练方案，可以提高训练方案配置的智能化水平。

在其中一个实施例中，根据主要指标和分类指标计算得到评估结果，包括：获取训练类型以及训练类型对应的比重；根据主要指标、与训练类型对应的分类指标以及比重计算得到各个训练类型对应的评估结果。

具体地，服务器先根据各个主要指标计量表得到的主要指标进行计算得到综合指标，也即主要指标对应的评估结果。然后获取训练类型以及训练类型对应的比重，最后根据该比重计算得到各个训练类型对应的评估结果。

例如设主要指标对应的评估结果为M，主要指标对应的评估结果比重为MP，分类指标对应的评估结果为N，分类指标对应的评估结果比重为NP，则计算在该种训练类型中患者的评估结果为S＝M×MP+N×NP。相应地，服务器计算各个训练类型的患者的评估结果。需要说明的是，在计算得到主要指标的评估结果后，服务器可以通过多线程的方式去计算各个训练类型的评估结果，在此不做具体限制。

上述实施例中，充分考虑了各个分类指标以及主要指标，从而使得计算得到的评估结果更加准确。

在其中一个实施例中，根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个，包括：根据各个训练类型所对应的评估结果，获取与训练类型对应的训练类型；获取默认总时长以及各个训练类型的最高指标；分别计算最高指标以及对应的分类指标的第一距离，并计算第一距离的和作为第二距离；根据第一距离、第二距离以及默认总时长计算得到各个训练类型对应的训练时长；获取各个训练类型对应的难度等级数量，并根据最高指标以及难度等级数量计算得到各个难度等级对应的参考指标；根据参考指标和评估结果确定训练难度。

具体地，本实施例中主要介绍训练类型、训练时长、训练难度的生成方式。

首先对于训练类型的介绍，上述评估结果是针对每个训练类型生成的，服务器可以直接判断对应训练类型的评估结果是否小于等于判断阈值，若是，则需要针对该训练类型进行训练。其中各个训练类型的判断阈值可以是服务器先获取到训练类型对应的最高指标，例如最高分，然后取其一部分，例如0.8倍的最高指标作为判断阈值，当每个训练类型的评估结果低于对应的判断阈值(比如s<0.8SF，其中，s为单个训练类型的具体得分，SF为最高指标(也就是最高得分))时，说明该患者需要加强该方面的训练，同时该方案的每个游戏也有不同的训练侧重点，这些侧重点也与评估中的训练类型一一对应，这时根据每个训练类型评估结果决定是否需要将这个训练类型关联的游戏加入到训练方案中。

其次，对于训练时长原则是患者的训练类型的评估结果的得分越低则分配给越多的训练时间，每个训练类型都有一个默认的训练时长，每个患者每天有一个默认的总训练时长，设为T。患者每个训练类型评估结果的得分距离最高得分的差值为Di＝SF-s，设本方案的训练分为n种类型，则训练类型得分距离最高得分的总差值为：

则每个训练类型的训练时长为

第三，对于训练难度假设已分配的某个训练类型对应某个游戏共有L个难度等级，服务器把患者得分也按照每

在其中一个实施例中，根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案之后，包括：对训练方案配置提醒方案，提醒方案包括提醒次数、提醒方式以及提醒内容中的至少一个；提醒方案用于指示服务器向终端发送提醒信息。

其中当患者进入本实施例的治疗系统中后，默认为患者开启了训练提醒功能，治疗医师和患者均有权限根据实际情况决定是否取消该消息提醒；提醒的方式为手机短信提醒、微信消息提醒或其他有效提醒方式。

当患者的训练提醒功能开启后，系统默认进行至少两次提醒，例如在早上8点与下午14点进行提醒，该提醒时间也可以由治疗医师或患者手动设定。

在第一次提醒时，系统查询该患者当天的训练安排，如有训练任务则按设定时间发送当天训练任务的提醒消息，否则不提醒。在第二次提醒中，系统先查询患者当天是否有训练的安排，如有训练安排并且患者的训练没有达到预定的训练时长，则向患者发送当天训练任务未完成的提醒消息，否则不提醒。

最后，患者的治疗医师可以根据患者的实际情况，对系统中分配的游戏类型、游戏时长、训练难度进行动态修改，使患者的训练更加合理有效。

在其中一个实施例中，上述训练方案配置方法还包括：接收终端根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；根据训练数据计算得到训练结果。

其中，服务器在配置了训练方案后，将训练方案下发至终端，终端根据训练方案进行训练以得到训练数据，并将训练数据上传至服务器，服务器可以将训练数据存储至数据库中，然后根据数据库中存储的训练数据进行分析整合以得到以更易被接受和理解的数据表格、数据图表内容表示的训练结果。

可选地，根据训练数据计算得到训练结果，包括以下至少一种：根据训练数据计算得到训练统计指标，训练统计指标包括训练类型以及训练时长；根据训练数据计算得到训练详细指标，训练详细指标包括得分、排名、反应时间以及出错率中的至少一个；根据训练数据计算训练趋势。

具体地，训练统计指标可以包括患者每天训练的游戏(也即训练类型)个数、单个游戏(也即训练类型)训练时长、训练总时长数据。

其中患者每天训练游戏个数、每个游戏训练次数、训练时长均可以从数据库中查询获取。设每个游戏的训练次数为n，每次训练的时间为S，则单个游戏的训练总时长为

对于训练详细指标，且可以包括得分、排名、反应时间以及出错率中的至少一个。

患者单个游戏的训练得分可以从数据库中直接获取。

当一次游戏结束时，设所有人在当前游戏中的已完成训练次数为M，其中得分在少于本次训练的次数为N，则患者本次训练的排名为

设本次训练第一次操作的记录时间为t1，最后一次操作的记录时间为t2，共操作次数为o，则本次训练患者的平均反应时间为

设本次训练正确操作次数为e1、错误操作次数为e2、未操作次数为e3，则本次游戏的出错率为

从数据库中获取此用户所有的训练记录，并将每次训练的记录按照以上方式转化为各项数据指标，然后将每个数据指标的集合写入分项的数据序列，最后以数据表格、折线图、柱状图以及其他形式展示出来。

对于训练趋势，其统计指标包括患者在每个治疗周期内(患者的训练周期一般包括治疗初期、治疗中期、治疗末期)的训练情况(如平均得分、平均反应时间、平均出错率中的至少一个)。

服务器首先从数据库中查询出用户的基础数据信息。然后计算出用户每次训练的各项指标，包括游戏得分S，反应时间T，出错率E；设患者在单个周期中某项游戏的训练次数为n，则在这个治疗周期内的总得分为

然后服务器将每个周期的平均得分写入得分的数据序列PS＝[PS1,PS2,PS3,……]，反应时间的数据序列PT＝[PT1,PT2,PT3,……]，出错率的数据序列PE＝[PE1,PE2,PE3,……]

最后以折线图、柱状图、饼状图等形式展示出来。

经过一段时间之后，根据这些指标的变化趋势，可以直观的反映出该患者的游戏训练效果的变化情况，同时与该患者在下一次评定中的评定成绩做关联对比，比如随着游戏的训练过程，用户的得分逐步提高、反应力加快、出错率降低，同时在下一次的评定中患者也可以得出更好的评定成绩。这样医生也可以了解到患者的游戏训练效果与评定成绩是否能够呈现正相关的关系，患者的记忆障碍程度是否同步得到相应的改善，并以此指导下一阶段患者的继续训练。也就是说服务器会把几次评定的成绩做成图表形式，用户的各项指标也做成图表的形式，然后通过这些可视化的数据给予医师反馈患者的记忆障碍情况是否随着游戏的训练得到延缓或改善。

在其中一个实施例中，如图3所示，提供了一种训练方案配置方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：

S302：通过预设主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据。

S304：根据测试数据计算得到评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标。

S306：将评估数据发送至服务器；服务器评估数据包括主要指标和分类指标；根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。

S308：接收服务器根据评估数据配置的训练方案。

其中，需要说明的是训练方案包含海底世界游戏、N-Back游戏、动物园游戏、命运星盘游戏、森林运动会游戏、目光如炬游戏、玩转卡牌游戏、快乐农场游戏、沙漠绿洲游戏等。训练的记忆能力包括工作记忆、抽象记忆、形象记忆、联结记忆、逻辑记忆等，也即对应的训练类型。

游戏训练难度一般包括容易、普通、困难三级模式，每个分级模式下细分为不同的难度等级，如果患者是在每次评定之后的初次训练，默认使用的是本训练方案自动匹配的难度等级；如果患者是在之前的训练基础上继续训练，则默认保持上一次的难度等级。

游戏的每个难度等级都可以进行自动化配置，包括训练的时间、训练的目标分数；患者单次正确操作的得分，患者单次操作失败或者不操作的扣分，患者操作错误或不操作的最大允许次数；游戏背景、游戏元素个数、游戏元素位置、游戏元素形状、游戏元素呈现时间、游戏元素的切换动画等设置。游戏中通过灵活的参数设置组合实现了不同的游戏难度等级，并以此来满足不同记忆障碍程度的患者进行有效训练。

患者在训练之前尤其是首次训练前，可查看游戏的详细使用说明，并且患者可以在允许范围内自动选择合适的游戏难度等级；患者也可以查看当前的游戏训练计划、游戏训练时长、训练进度等信息。

此处的可允许范围可以理解为：在一个游戏中，凡是小于患者达到的最大的难度等级，患者均可以任意选择训练。比如一个游戏有30个难度等级，本方案给与患者的初始难度等级为10，则患者可以在1～10级中选人任意一个难度训练，其他的难度等级处于未解锁状态，不可以被选择；当患者训练到15级的时候，患者就可以在1～15级中任意选择一个难度等级进行训练。

上述训练方案配置方法，通过终端发送的评估数据中的主要指标和分类指标计算得到评估结果，并根据评估结果自动计算训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个，从而根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案，这样不需要人工随机选择训练方案，可以提高训练方案配置的智能化水平。

在其中一个实施例中，上述训练方案配置方法还包括：获取根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；将训练数据发送至服务器。

其中，在训练过程中，终端通用性的记录的训练数据包括患者游戏训练的开始、结束时间；每一次的操作时间、每一次操作的得分；操作成功、操作失败、没有操作的记录。并将所获得的训练数据上传至服务器。

可选地，对于训练时间的获取在此进行重点说明，获取根据训练方案进行训练的训练数据，包括：获取当前正在训练的训练类型对应的训练时长；记录当前正在训练的训练类型的开始时间；判断在训练时长内，当前正在训练的训练类型的操作结果是否满足要求，若是满足要求，则获取当前时间作为结束时间，若不满足要求，则继续计时，直至达到训练时长。

具体地，游戏开始后，系统启动计时器Timer开始计时，Timer的最长时间为该游戏在当前难度下的训练时间，当在设定的训练时间结束之前，患者的错误次数已经达到最大的允许次数，则Timer停止计时，否则直到训练时间结束Timer停止计时，则Timer的开始和结束的时间点为本次游戏的开始和结束时间。

可选地，训练类型包括多个训练动作；方法还包括：启动与训练动作对应的分计时器，通过分计时器对训练动作的操作时间进行计时，并记录训练动作的操作结果；将每个训练动作的训练数据缓存至缓存序列，直至达到训练时长时，将缓存序列中存储的训练数据上传至服务器；训练动作的训练数据包括操作时间和操作结果。

对于一些训练类型其中的一个步骤需要有多个动作共同完成的情况，终端会另外创建分计时器timer，记录一个完整动作的完成时间；并且当该步骤未完成之前，Timer的训练时间已结束，这是Timer暂不结束计时，一直等待timer计时结束后，Timer同步结束计时。

每当患者执行一个操作时，终端记录该操作的时间点，以及操作的结果(操作成功、操作失败、未操作三种)，终端将此次操作记录保存进页面的缓存序列，直至系统计时器Timer结束，再通过API数据接口将数据上传至服务器的数据库中。

其次，在每个不同的游戏中，终端会进行针对性的数据记录，这些记录包含的信息包括位置、角度、形状、颜色、数字、声音、情绪等。比如在形象记忆中，终端会记录要求患者记忆的图形内容以及患者回忆时给出的答案内容；比如在空间记忆中，终端会记录已设定的位置信息，以及患者答案中的位置信息；在瞬时记忆中，终端会记录页面闪现的记忆元素，已经患者回答中包含的记忆元素及错误元素；比如在逻辑记忆中，终端会记录设定的数字、声音等信息，以及患者的答案信息等。

最后服务器根据数据库中存储的基础记录信息可以计算出患者在每个游戏中的反应时间、出错率、本次游戏的总得分；当天的训练进度等数据。

在游戏结束后，服务可以向终端发送训练结果信息，从而终端会展示患者的训练结果信息、详细操作记录信息；如果患者的训练得分超过过关设定值时，患者可以进入下一个难度等级继续挑战，否在将继续留在当前的难度等级继续训练；患者也可以根据自我需求在系统允许范围内来调整游戏的难度等级。

其中为了使得本领域技术人员充分理解本申请，请参见图4所示，图4为再一个实施例中的训练方案配置方法的流程图，在该实施例中，终端登录服务器，以获取患者的个人健康档案信息，如住院号、病程录、既往史、功能障碍类型等，服务器根据选择向终端下发主要指标计量表和分类指标补充表，例如在建立个人档案之后，由医生选择当前的患者适合使用计量表和分类指标补充表，而这些表是终端预先从服务器主动获取得到。终端根据主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据，并根据测试数据得到评估数据，将评估数据发送至服务器，评估数据包括主要指标和分类指标，从而服务器根据终端得到的评估数据计算得到训练方案，并将训练方案发送至终端，从而患者根据训练方案选择训练游戏进行训练，此外，服务器可以每天针对患者的训练计划和完成情况发送训练提醒，且患者每次训练完成后，终端都会将训练数据上传至服务器，服务器将其存储至数据库，数据库保存用户的训练数据。这样通过一段时间的训练，统计患者的训练趋势并给出统计报表，进而可以通过训练报表和下一次记忆力评定结果进行关联和比对，反馈患者整体的记忆障碍改善状况

应该理解的是，虽然图2-图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-图4中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种训练方案配置装置，包括：第一接收模块501、评估结果计算模块502、训练指标计算模块503和训练方案配置模块504，其中：

第一接收模块501，用于接收终端发送的评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标；

评估结果计算模块502，用于根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；

训练指标计算模块503，用于根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；

训练方案配置模块504，用于根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。

在其中一个实施例中，上述评估结果计算模块502包括：

比重获取单元，用于获取训练类型以及训练类型对应的比重；

评估结果计算单元，用于根据主要指标、与训练类型对应的分类指标以及比重计算得到各个训练类型对应的评估结果。

在其中一个实施例中，上述训练指标计算模块503包括：

训练类型计算单元，用于根据各个训练类型所对应的评估结果，获取与训练类型对应的训练类型；

训练时长计算单元，用于获取默认总时长以及各个训练类型的最高指标；分别计算最高指标以及对应的分类指标的第一距离，并计算第一距离的和作为第二距离；根据第一距离、第二距离以及默认总时长计算得到各个训练类型对应的训练时长；

训练难度计算单元，用于获取各个训练类型对应的难度等级数量，并根据最高指标以及难度等级数量计算得到各个难度等级对应的参考指标；根据参考指标和评估结果确定训练难度。

在其中一个实施例中，上述训练方案配置装置还包括：

提醒方案配置模块，用于对训练方案配置提醒方案，提醒方案包括提醒次数、提醒方式以及提醒内容中的至少一个；提醒方案用于指示服务器向终端发送提醒信息。

在其中一个实施例中，上述训练方案配置装置还包括：

第二接收模块，用于接收终端根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；

训练结果计算模块，用于根据训练数据计算得到训练结果。

在其中一个实施例中，上述训练结果计算模块用于计算以下至少一种：根据训练数据计算得到训练统计指标，训练统计指标包括训练类型以及训练时长；根据训练数据计算得到训练详细指标，训练详细指标包括得分、排名、反应时间以及出错率中的至少一个；根据训练数据计算训练趋势。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种训练方案配置装置，包括：第三接收模块601、评估数据计算模块602、第一发送模块603和第四接收模块604，其中：

第三接收模块601，用于通过预设主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据；

评估数据计算模块602，用于根据测试数据计算得到评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标；

第一发送模块603，用于将评估数据发送至服务器；服务器评估数据包括主要指标和分类指标；根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案；

第四接收模块604，用于接收服务器根据评估数据配置的训练方案。

在其中一个实施例中，上述训练方案配置装置还包括：

数据获取模块，用于获取根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；

第二发送模块，用于将训练数据发送至服务器。

在其中一个实施例中，上述数据获取模块包括：

训练时长获取单元，用于获取当前正在训练的训练类型对应的训练时长；

记录单元，用于记录当前正在训练的训练类型的开始时间；判断在训练时长内，当前正在训练的训练类型的操作结果是否满足要求，若是满足要求，则获取当前时间作为结束时间，若不满足要求，则继续计时，直至达到训练时长。

在其中一个实施例中，训练类型包括多个训练动作；上述数据获取模块还包括：

启动单元，用于启动与训练动作对应的分计时器，通过分计时器对训练动作的操作时间进行计时，并记录训练动作的操作结果；

缓存单元，用于将每个训练动作的训练数据缓存至缓存序列，直至达到训练时长时，将缓存序列中存储的训练数据上传至服务器；训练动作的训练数据包括操作时间和操作结果。

关于训练方案配置装置的具体限定可以参见上文中对于训练方案配置方法的限定，在此不再赘述。上述训练方案配置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储训练数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种训练方案配置方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种训练方案配置方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图7和8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收终端发送的评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标；根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的根据主要指标和分类指标计算得到评估结果，包括：获取训练类型以及训练类型对应的比重；根据主要指标、与训练类型对应的分类指标以及比重计算得到各个训练类型对应的评估结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个，包括：根据各个训练类型所对应的评估结果，获取与训练类型对应的训练类型；获取默认总时长以及各个训练类型的最高指标；分别计算最高指标以及对应的分类指标的第一距离，并计算第一距离的和作为第二距离；根据第一距离、第二距离以及默认总时长计算得到各个训练类型对应的训练时长；获取各个训练类型对应的难度等级数量，并根据最高指标以及难度等级数量计算得到各个难度等级对应的参考指标；根据参考指标和评估结果确定训练难度。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案之后，包括：对训练方案配置提醒方案，提醒方案包括提醒次数、提醒方式以及提醒内容中的至少一个；提醒方案用于指示服务器向终端发送提醒信息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：接收终端根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；根据训练数据计算得到训练结果。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的根据训练数据计算得到训练结果，包括以下至少一种：根据训练数据计算得到训练统计指标，训练统计指标包括训练类型以及训练时长；根据训练数据计算得到训练详细指标，训练详细指标包括得分、排名、反应时间以及出错率中的至少一个；根据训练数据计算训练趋势。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：通过预设主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据；根据测试数据计算得到评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标；将评估数据发送至服务器；服务器评估数据包括主要指标和分类指标；根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案；接收服务器根据评估数据配置的训练方案。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；将训练数据发送至服务器。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的获取根据训练方案进行训练的训练数据，包括：获取当前正在训练的训练类型对应的训练时长；记录当前正在训练的训练类型的开始时间；判断在训练时长内，当前正在训练的训练类型的操作结果是否满足要求，若是满足要求，则获取当前时间作为结束时间，若不满足要求，则继续计时，直至达到训练时长。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时涉及训练类型包括多个训练动作；处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：启动与训练动作对应的分计时器，通过分计时器对训练动作的操作时间进行计时，并记录训练动作的操作结果；将每个训练动作的训练数据缓存至缓存序列，直至达到训练时长时，将缓存序列中存储的训练数据上传至服务器；训练动作的训练数据包括操作时间和操作结果。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收终端发送的评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标；根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的根据主要指标和分类指标计算得到评估结果，包括：获取训练类型以及训练类型对应的比重；根据主要指标、与训练类型对应的分类指标以及比重计算得到各个训练类型对应的评估结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个，包括：根据各个训练类型所对应的评估结果，获取与训练类型对应的训练类型；获取默认总时长以及各个训练类型的最高指标；分别计算最高指标以及对应的分类指标的第一距离，并计算第一距离的和作为第二距离；根据第一距离、第二距离以及默认总时长计算得到各个训练类型对应的训练时长；获取各个训练类型对应的难度等级数量，并根据最高指标以及难度等级数量计算得到各个难度等级对应的参考指标；根据参考指标和评估结果确定训练难度。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案之后，包括：对训练方案配置提醒方案，提醒方案包括提醒次数、提醒方式以及提醒内容中的至少一个；提醒方案用于指示服务器向终端发送提醒信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：接收终端根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；根据训练数据计算得到训练结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的根据训练数据计算得到训练结果，包括以下至少一种：根据训练数据计算得到训练统计指标，训练统计指标包括训练类型以及训练时长；根据训练数据计算得到训练详细指标，训练详细指标包括得分、排名、反应时间以及出错率中的至少一个；根据训练数据计算训练趋势。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：通过预设主要指标计量表和分类指标补充表接收测试数据；根据测试数据计算得到评估数据，评估数据包括主要指标和分类指标；将评估数据发送至服务器；服务器评估数据包括主要指标和分类指标；根据主要指标和分类指标计算得到评估结果；根据评估结果计算得到训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个；根据计算得到的训练类型、训练时长、训练难度中的至少一个配置得到训练方案；接收服务器根据评估数据配置的训练方案。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取根据训练方案进行训练的训练数据，训练数据包括每个训练类型对应的开始时间、结束时间、每个训练类型中的训练时间和训练结果中的至少一个；将训练数据发送至服务器。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的获取根据训练方案进行训练的训练数据，包括：获取当前正在训练的训练类型对应的训练时长；记录当前正在训练的训练类型的开始时间；判断在训练时长内，当前正在训练的训练类型的操作结果是否满足要求，若是满足要求，则获取当前时间作为结束时间，若不满足要求，则继续计时，直至达到训练时长。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时涉及训练类型包括多个训练动作；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：启动与训练动作对应的分计时器，通过分计时器对训练动作的操作时间进行计时，并记录训练动作的操作结果；将每个训练动作的训练数据缓存至缓存序列，直至达到训练时长时，将缓存序列中存储的训练数据上传至服务器；训练动作的训练数据包括操作时间和操作结果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。