CN108231149A - 孕期健康信息推送方法、系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种孕期健康信息推送方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收用户终端上传的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，利用所述孕期数据生成孕期数据包；接收第一医生终端上传的诊疗数据，所述诊疗数据包括用户标识，利用所述诊疗数据生成诊疗数据包；将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库；对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；根据分析后的用户孕期数据和所述用户标识获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至与所述用户标识对应的用户终端。采用本方法能够针对不同的孕妇对其推送个性化的孕期健康信息。

Description

孕期健康信息推送方法、系统、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及互联网信息技术领域，特别是涉及一种孕期健康信息推送方法、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术

孕妇在孕期的营养对孕妇和孩子的健康十分重要，而孕妇在孕期容易出现妊娠期并发症，包括妊娠糖尿病、妊娠高血压、妊娠贫血等症状。因此，为了预防相关妊娠并发症的发生和保障母婴的健康，需要对孕妇的营养状况和健康状况进行实时、连续地监测和管理。随着医学科技的进步和互联网技术的发展，利用互联网技术可以收集大量的孕期相关的健康信息，并推送给用户，为孕妇提供营养和健康指导，以保障母婴的营养健康。

传统的方式中,一是孕妇必须到孕期营养门诊填写纸质版的膳食调查，医生人为统计数据和分析，还存在储存数据的问题，工作量大，效率低，孕妇的就诊时间长；二是随着互联网技术的发展，各个网站或应用程序可以向用户推荐大量孕期相关的健康信息，这些大量的孕期相关的健康信息是针对大多数用户的通用信息。然而传统的方式中，各个网站或应用程序向用户推荐的健康信息与用户自身的情况不符。用户无法识别哪些是自己需要获取的信息。因此，如何针对不同的孕妇对其推送个性化的孕期健康信息成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效地针对不同孕妇对其推送个性化的孕期健康信息的孕期健康信息推送方法、系统、计算机设备和存储介质。

一种孕期健康信息推送方法，所述方法包括：

接收用户终端上传的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，利用所述孕期数据生成孕期数据包；

接收第一医生终端上传的诊疗数据，所述诊疗数据包括用户标识，利用所述诊疗数据生成诊疗数据包；

将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库；

对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；

根据分析后的用户孕期数据和所述用户标识获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至与所述用户标识对应的用户终端。

在其中一个实施例中，所述将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库的步骤包括：

对所述孕期数据包和所述诊疗数据包分别进行加密；

利用所述加密后的数据包生成字节序列；

对所述字节序列进行加密认证，当认证通过后，将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至所述云数据库。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

对所述用户终端的用户标识和所述第一医生终端的医生标识进行验证；

当验证通过后，向所述用户终端和所述第一医生终端分别发送加密公钥，以使得所述用户终端利用对应的公钥对上传的孕期数据进行加密，所述第一医生终端利用对应的公钥对上传的与所述用户标识对应的诊疗数据进行加密。

在其中一个实施例中，所述对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析的步骤包括：

提取所述孕期数据对应的孕期数据变量和所述诊疗数据对应的诊疗数据变量；

对所述孕期数据变量和所述诊疗数据变量进行聚类分析，得到多个聚类结果；

对所述多个聚类结果内的孕期数据变量和诊疗数据变量分别进行组合，得到多个组合变量，所述组合变量包括多个组合的孕期数据变量和诊疗数据变量；

获取目标变量，利用所述目标变量对多个变量组合进行相关性检验；

当检验通过时，对所述组合变量添加特征标签；

利用添加特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成与所述用户标识对应的数据视图。

在其中一个实施例中，所述根据分析后的用户孕期数据获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至所述用户终端的步骤包括：

获取大量的孕期健康信息，对所述孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签；

提取所述孕期数据和所述诊疗数据中的关键词；

根据所述关键词与所述类别标签进行匹配，获取与所述关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息；

将所述孕期健康信息推送至所述用户终端。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

利用分析后的孕期数据和诊疗数据生成与所述用户标识对应的数据视图；

将分析后的用户孕期数据和诊疗数据以及所述数据视图发送至所述用户终端和第二医生终端，以使得所述第二医生终端生成与所述用户标识对应的健康管理方案。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

接收用户终端实时上传的监测数据，所述监测数据包括用户标识，利用所述监测数据生成监测数据包；

将所述监测数据包存储至所述云数据库；

获取所述云数据库中的监测数据，对所述监测数据进行大数据分析，得到分析后的监测数据；

将所述分析后的监测数据存储至所述云数据库，并将分析后的监测数据发送至所述第二医生终端，以使得所述第二医生终端根据所述分析后的监测数据调整所述健康管理方案；

接收所述第二医生终端上传的调整后的健康管理方案，将所述调整后的健康管理方案发送至与所述用户标识对应的用户终端。

一种孕期健康信息推送系统，所述系统包括：

用户终端，用于获取用户的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，将所述孕期数据上传至服务器；

第一医生终端，用于获取与所述用户标识对应的诊疗数据，并将所述诊疗数据上传至所述服务器；

服务器，用于接收用户终端上传的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，利用所述孕期数据生成孕期数据包；接收第一医生终端上传的诊疗数据，所述诊疗数据包括用户标识，利用所述诊疗数据生成诊疗数据包；将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库；对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；根据分析后的用户孕期数据和所述用户标识获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至与所述用户标识对应的用户终端。

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，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

接收用户终端上传的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，利用所述孕期数据生成孕期数据包；

接收第一医生终端上传的诊疗数据，所述诊疗数据包括用户标识，利用所述诊疗数据生成诊疗数据包；

将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库；

对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；

根据分析后的用户孕期数据和所述用户标识获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至所述用户标识对应的用户终端。

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以下步骤：

接收用户终端上传的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，利用所述孕期数据生成孕期数据包；

接收第一医生终端上传的诊疗数据，所述诊疗数据包括用户标识，利用所述诊疗数据生成诊疗数据包；

将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库；

对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；

根据分析后的用户孕期数据和所述用户标识获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至所述用户标识对应的用户终端。

上述孕期数据管理方法、系统、计算机设备和存储介质，服务器接收用户终端上传的孕期数据后，该孕期数据包括用户标识，利用孕期数据生成孕期数据包。服务器同时还接收第一医生终端上传的诊疗数据，该诊疗数据包括用户标识，利用诊疗数据生成诊疗数据包，并将孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库。服务器通过对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据，由此能够有效地对用户的孕期数据和诊疗数据进行有效地分析，从而分析出用户的健康状况。服务器根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息，并将孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端。通过对用户的孕期相关数据进行有效地分析，从而能够使得用户获取到与用户的健康状况相符合的孕期健康信息，进而能够针对不同的用户的健康状况对其推送个性化的孕期健康信息。

附图说明

图1为一个实施例中孕期健康信息推送方法的应用环境图；

图2为一个实施例中孕期健康信息推送方法的流程示意图；

图3为一个实施例中孕期健康信息推送方法的界面示意；

图4为一个实施例中孕期健康信息推送系统的结构框图；

图5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。

本申请提供的孕期健康信息推送方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，用户终端102通过网络与服务器104进行通信，第一医生终端106通过网络与服务器104进行通信。其中，用户终端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，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，第一医生终端106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。服务器104接收用户终端102上传的孕期数据，孕期数据包括了用户标识，服务器104利用孕期数据生成与用户标识对应的孕期数据包。服务器104还接收第一医生终端106上传的诊疗数据，诊疗数据也包括了用户标识，并利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。服务器104并将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库中。服务器104对云数据库中的孕期数据和诊疗数据及逆行大数据分析，从而能够得到分析后的用户孕期数据。服务器104根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息，并将该孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端102。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种孕期健康信息推送方法，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：

步骤202，接收用户终端上传的孕期数据，孕期数据包括用户标识，利用孕期数据生成孕期数据包。

用户终端上安装了应用程序，用户可以利用用户终端的应用程序记录用户在孕期各个阶段产生的孕期数据。其中，孕期数据包括用户利用用户终端输入的基本信息，基本信息包括但不限于用户的身高、体重、年龄、末次月经等基本信息。用户还可以利用健康检测设备自行在家进行常规的体测，健康检测设备对孕妇进行检测后将检测的体征数据上传至用户的用户终端。例如可以利用便携式体成分分析仪、血压计、血糖仪和胎心仪等设备检测孕妇的体重、血压、血糖和胎心等。孕期数据还包括健康设备上传的体征数据，用户终端利用基本信息和体征数据生成用户的孕期数据，并将用户的孕期数据上传至服务器，孕期数据中包括了用户标识。

服务器接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据生成与用户标识对应的孕期数据包。

步骤204，接收第一医生终端上传的诊疗数据，诊疗数据包括用户标识，利用诊疗数据生成诊疗数据包。

用户可能曾在多个医院进行体检过，用户每次就医结束后，第一医生终端根据用户标识将对应的诊疗数据上传至服务器。服务器接收到第一医生终端上传的诊疗数据后，根据诊疗数据中携带的用户标识利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。

步骤206，将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。

步骤208，对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据。

服务器生成与用户标识对应的孕期数据包和诊疗数据包后，将孕期数据包和诊疗数据包储至云数据库中。进一步地，服务器还可以在接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据生成与用户标识对应的电子档案，并将接收到第一医生终端上传的诊疗数据存储至于用户标识对应的电子档案中，同时将电子档案存储至云数据库中。服务器同时将用户的孕期数据和诊疗数据存储至云数据库中，能够有效地对用户的相关数据进行备份。

服务器对接收到与用户标识对应的孕期数据和诊疗数据进行存储后，服务器对用户标识对应的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析。例如，服务器可以根据用户的孕期数据或诊疗数据中的血糖数据分析出血糖状况，当分析出血糖数据的值偏低时，服务器就在用户的血糖数据中添加“血糖偏低”的特征标签。从而可以得到分析后的用户孕期数据。进一步地，服务器还可以利用分析后的用户孕期数据生成数据视图。例如，可以是统计图表、分布图表等数据视图。

步骤210，根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息，并将孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端。

孕期健康信息包括孕妇在孕期的保健知识、孕期健康常识、孕期运动指导知识、孕期营养指导知识等与孕妇健康相关的信息。服务器对用户标识对应的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析后，可以根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息。

具体地，服务器可以从互联网中获取大量的孕期健康信息，对获取到的孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签。例如，可以添加“血糖偏高”、“血压偏低”、“体重偏低”等类别标签。每个孕期健康信息还可以添加多个类别标签。服务器对孕期数据和诊疗数据进行分析后，提取孕期数据和诊疗数据中的关键词。服务器根据孕期数据和诊疗数据中的关键词与孕期健康信息的类别标签进行匹配，匹配完成后，服务器获取与关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息，并将获取到的孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端。从而能够使得用户获取到与用户的健康状况相符合的孕期健康信息，进而能够针对不同的用户的健康状况对其推送个性化的孕期健康信息。

上述孕期健康信息推送方法中，服务器接收用户终端上传的孕期数据后，该孕期数据包括用户标识，利用孕期数据生成孕期数据包。服务器同时还接收第一医生终端上传的诊疗数据，该诊疗数据包括用户标识，利用诊疗数据生成诊疗数据包，并将孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库。服务器通过对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据，由此能够有效地对用户的孕期数据和诊疗数据进行有效地分析，从而分析出用户的健康状况。服务器根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息，并将孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端。通过对用户的孕期相关数据进行有效地分析，从而能够使得用户获取到与用户的健康状况相符合的孕期健康信息，进而能够针对不同的用户的健康状况对其推送个性化的孕期健康信息。

在一个实施例中，将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库的步骤包括：对孕期数据包和诊疗数据包分别进行加密；利用加密后的数据包生成字节序列；对字节序列进行加密认证，当认证通过后，将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。

服务器接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据生成与用户标识对应的孕期数据包。用户可能曾在多个医院进行体检过，用户每次就医结束后，第一医生终端根据用户标识将对应的诊疗数据上传至服务器。服务器接收到第一医生终端上传的诊疗数据后，根据诊疗数据中携带的用户标识利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。服务器生成与用户标识对应的孕期数据包和诊疗数据包后，将孕期数据包和诊疗数据包储至云数据库中。

服务器将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库的过程中，需要对孕期数据包和诊疗数据包分别进行加密，服务器利用加密后的数据包生成字节序列。其中，字节序列可以是乱码。服务器通过对字节序列进行加密认证，当认证通过后，就将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。

具体地，用户终端和第一医生终端通过应用程序进行注册后，服务器会向用户终端第一医生终端分别发送各自的加密公钥，用于对用户终端和第一医生终端上传的所有数据进行加密，服务器则在本地存储有与加密公钥对应的解密私钥。服务器接收到用户终端发送的孕期数据和第一医生终端上传的诊疗数据后，利用与用户终端的加密公钥对应的私钥进行解密，以及利用与第一医生终端的加密公钥对应的私钥对诊疗数据进行解密。解密后服务器可以获得孕期数据和诊疗数据。进一步地，服务器利用孕期数据生成与用户标识对应的孕期数据包，利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。

进一步地服务器对孕期数据包和诊疗数据包分别进行加密，加密的密钥可以是用户终端和第一医生终端在上传数据时的密钥，也可是不同的密钥。服务器利用加密后的数据包生成字节序列。其中，这些字节序列可以是通信双方约定的方式或格式的序列。服务器可以按照数据包的生成时序依次生成对应的字节序列。进一步地，服务器还可以利用加密后的数据包随机生成字节序列。服务器利用加密后的数据包生成字节序列后，进一步对生成的字节序列进行认证。例如，可以根据用户标识和用户标识对应的密钥对数据包的来源和安全性进行认证。进而能够有效保证用户数据的安全性和有效性，

在一个实施例中，该方法还包括：对用户终端的用户标识和第一医生终端的医生标识进行验证；当验证通过后，向用户终端和第一医生终端分别发送加密公钥，以使得用户终端利用对应的公钥对上传的孕期数据进行加密，第一医生终端利用对应的公钥对上传的与用户标识对应的诊疗数据进行加密。

服务器接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据生成与用户标识对应的孕期数据包。用户可能曾在多个医院进行体检过，用户每次就医结束后，第一医生终端根据用户标识将对应的诊疗数据上传至服务器。服务器接收到第一医生终端上传的诊疗数据后，根据诊疗数据中携带的用户标识利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。服务器生成与用户标识对应的孕期数据包和诊疗数据包后，将孕期数据包和诊疗数据包储至云数据库中。

服务器将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库的过程中，需要对孕期数据包和诊疗数据包分别进行加密，服务器利用加密后的数据包生成字节序列。其中，字节序列可以是乱码。服务器通过对字节序列进行加密认证，当认证通过后，就将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。

用户终端和第一医生终端可以通过应用程序进行注册，在服务器进行注册后，服务器会对用户终端和第一医生终端的注册信息和对应的用户标识进行验证。具体地，服务器会对用户的身份信息和用户终端的信息对用户的身份进行认证。同时也会对医生的信息和对应的医生终端的信息对医生的身份进行认证。当用户终端和第一医生终端通过验证后，服务器会向用户终端第一医生终端分别发送各自的加密公钥，以使得对用户终端和第一医生终端上传的所有数据进行加密，服务器则在本地存储有与加密公钥对应的解密私钥。服务器接收到用户终端发送的孕期数据和第一医生终端上传的诊疗数据后，利用与用户终端的加密公钥对应的私钥进行解密，以及利用与第一医生终端的加密公钥对应的私钥对诊疗数据进行解密。从而能够有效地保证用户数据的安全性。

在一个实施例中，对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析的步骤包括：提取孕期数据对应的孕期数据变量和诊疗数据对应的诊疗数据变量；对孕期数据变量和诊疗数据变量进行聚类分析，得到多个聚类结果；对多个聚类结果内的孕期数据变量和诊疗数据变量分别进行组合，得到多个组合变量，组合变量包括多个组合的孕期数据变量和诊疗数据变量；获取目标变量，利用目标变量对多个变量组合进行相关性检验；当检验通过时，对组合变量添加特征标签；利用添加特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成与用户标识对应的数据视图。

服务器接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据中携带的用户标识生成与用户标识对应的孕期数据包。服务器接收到第一医生终端上传的诊疗数据后，利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。

服务器生成与用户标识对应的孕期数据包和诊疗数据包后，就将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。进一步地，服务器对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析。

具体地，服务器提取出孕期数据对应的孕期数据变量和诊疗数据对应的诊疗数据变量，对孕期数据变量和诊疗数据变量进行聚类分析。具体地，可以采用k-means(k-均值算法)聚类的方法，其中，k的值可以是2。通过对孕期数据变量和诊疗数据变量进行多次聚类后得到多个聚类结果。首先从孕期数据变量和诊疗数据变量中任意选择两个变量作为初始聚类中心点，计算出每个数据变量与聚类中心点之间的相似度，相似度也可以代表每个数据变量与聚类中心点之间的距离，可以采用均方差函数进行计算。根据每个数据变量与聚类中心点的相似度，分别将孕期数据变量和诊疗数据变量分配到与聚类中心点最相似的聚类中，从而得到多个聚类结果。

得到聚类结果后，服务器可以对孕期数据和诊疗数据进行分类，并利用聚类结果生成对应的表格、分类统计图形等可视化的数据视图。

进一步地，服务器还可以对多个聚类结果内的特征变量分别进行组合，得到多个组合变量，组合变量中包括多个组合的孕期数据变量和诊疗数据变量。服务器获取目标变量，并通过利用目标变量对多个组合变量进行相关性检验。具体地，服务器可以采用卡方检验的方式对组合变量进行相关性检验，通过计算出组合变量与目标变量的卡方分布，统计出组合特征变量的实际观测值与目标变量的理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度得到卡方值，将组合变量的卡方值转换为P-value值，从而能够得到孕期数据变量和诊疗数据变量与目标变量之间的相关性。服务器还会获取预设的第一阈值，第一阈值可以是0.05，将得到的P-value与第一阈值进行比较，如果P-value值小于第一阈值时，则表明组合变量之间有交互效应，则记录该组合变量通过检验。

当组合变量通过检验时，服务器对该组合变量添加特征标签，并利用添加了特征标签后的组合变量解析对应的孕期数据变量和诊疗数据变量。服务器利用添加特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成与用户标识对应的数据视图。进一步地，服务器还可以通过图形可视化工具，利用添加了特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成对应的表格、分类通过及图形等与用户的孕期数据和诊疗数据对应的可视化图形，利用生成的可视化图像组成与用户标识对应的数据视图。服务器并将孕期数据和诊疗数据以及对应的数据视图发送至用户标识对应的医生终端。医生通过医生终端查看用户的孕期数据和诊疗数据对应的数据视图，可以十分便捷地分析出用户当前的健康状况，从而使得服务器可以有效地推送与用户当前的健康状况相符合的个性化的孕期健康信息。

例如，服务器对用户的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析的过程中，当分析出用户的孕期数据和诊疗数据中包括“贫血”、“便秘”、“孕吐”、“双胞胎”、“羊水过多”、“羊水过少”等特征时，就分别对孕期数据和诊疗数据添加对应的“贫血”、“便秘”、“孕吐”、“双胞胎”、“羊水过多”、“羊水过少”等特征标签。服务器还可以进一步利用这些添加了特征标签的孕期数据和诊疗数据生成数据视图，例如曲线图或统计图。从而可以有效地分析出每个用户对应的当前健康状态。

在一个实施例中，根据分析后的用户孕期数据获取相应的孕期健康信息，并将孕期健康信息推送至用户终端的步骤包括：获取大量的孕期健康信息，对孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签；提取孕期数据和诊疗数据中的关键词；根据关键词与类别标签进行匹配，获取与关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息；将孕期健康信息推送至用户终端。

服务器可以预先从互联网中获取大量的孕期健康信息。具体地，可以利用网络爬虫技术从各个网站获取比较权威的孕期健康信息，例如，中国知网、论文网站、各种专业书籍等比较权威的孕期健康信息。服务器对获取到的孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签。例如，可以添加“血糖偏高”、“血压偏低”、“体重偏低”、“贫血”、“便秘”、“孕吐”等标签。每个孕期健康信息还可以添加多个类别标签。服务器将添加类别标签的孕期健康信息存储至云数据库中。

服务器接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据中携带的用户标识生成与用户标识对应的孕期数据包。服务器接收到第一医生终端上传的诊疗数据后，利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。

服务器生成与用户标识对应的孕期数据包和诊疗数据包后，就将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。进一步地，服务器对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析。服务器对孕期数据和诊疗数据进行分析后，提取孕期数据和诊疗数据中的关键词。

具体地，服务器通过对用户的孕期数据和诊疗数据进行分析后，可以分析出用户的孕期数据和诊疗数据中的特征。例如，服务器可以根据用户的孕期数据或诊疗数据中的血糖数据分析出血糖状况，当分析出血糖数据的值偏低时，服务器就在用户的血糖数据中添加“血糖偏低”的特征标签。进一步地，服务器还可以对用户的孕期数据和诊疗数据转换成文本信息，将转换后的文本信息进行分词处理。服务器获取关键词词典，关键词词典中包括了多个词汇。服务器根据分词后的孕期数据和诊疗数据以及特征标签与关键词词典中的词汇进行匹配，匹配完成后，服务器利用与关键词词典中相匹配的词汇生成与用户标识对应的关键词。

服务器提取出用户的孕期数据和诊疗数据中的关键词后，根据关键词在云数据库中获取与关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息，并将获取到的孕期健康信息推送给与用户标识对应的用户终端。服务器通过对用户的孕期相关数据进行有效地分析，从而能够使得用户获取到与用户的健康状况相符合的孕期健康信息，进而能够针对不同的用户的健康状况对其推送个性化的孕期健康信息。

在一个实施例中，该方法还包括：利用分析后的孕期数据和诊疗数据生成与用户标识对应的数据视图；将分析后的用户孕期数据和诊疗数据以及数据视图发送至用户终端和第二医生终端，以使得第二医生终端生成与用户标识对应的健康管理方案。

服务器接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据中携带的用户标识生成与用户标识对应的孕期数据包。服务器接收到第一医生终端上传的诊疗数据后，利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。

服务器生成与用户标识对应的孕期数据包和诊疗数据包后，就将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。进一步地，服务器对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析。

服务器对接收到与用户标识对应的孕期数据和诊疗数据进行存储后，服务器对用户标识对应的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析。例如，可以对孕期数据和诊疗数据进行聚类分析。从而可以得到分析后的用户孕期数据。进一步地，服务器还可以利用分析后的用户孕期数据生成数据视图。例如，可以是统计图表、分布图表等数据视图。

进一步地，用户终端可以通过应用程序预约相关的医生对孕期的健康进行管理，预约成功后，对应的医生可以利用第二医生终端向服务器发送与用户标识对应的管理请求。服务器接收到第二医生终端发送的管理请求后，根据管理请求中携带的用户标识在云数据库中获取与该用户标识对应的电子档案中的孕期数据和诊疗数据，并将获取的孕期数据和诊疗数据发送至第二医生终端。

第二医生终端接收到与用户标识对应的分析后的孕期数据和诊疗数据后，根据用户的孕期数据和诊疗数据指定与用户标识对应的健康管理方案。健康管理方案中包括了多个方案权限。其中，方案权限包括但不限于体重管理、血糖管理、血压管理、体温管理、胎心管理、心率管理、膳食管理、运动管理等。第二医生终端制定出与用户标识对应的健康管理方案后，就将健康管理方案上传至服务器。

服务器接收到第二医生终端上传的健康管理方案后，将健康管理方案发送至与用户标识对应的用户终端，并根据健康管理方案中的方案权限向用户终端开放相应的方案权限，以使得用户根据健康管理方案对孕期的健康状况进行管理。

例如，当第二医生终端上传的健康管理方案中包括体重管理、血糖管理、血压管理时，服务器将健康管理方案发送至用户终端后，对用户终端开放体重管理、血糖管理和血压管理的方案权限。用户终端可以根据体重管理权限记录每天的体重信息；以及根据血糖管理记录每天的血糖数据，进一步地，还可以记录凌晨、早餐前、早餐后、午餐前、午餐后、晚餐前、晚餐后的血糖数据。用户还可以根据血压管理权限记录每天的血压数据。从而能够使得用户根据健康管理方案对孕期的健康状况进行有效地管理。

在一个实施例中，该方法还包括：接收用户终端实时上传的监测数据，监测数据包括用户标识，利用监测数据生成监测数据包；将监测数据包存储至所述云数据库；获取云数据库中的监测数据，对监测数据进行大数据分析，得到分析后的监测数据；将分析后的监测数据存储至云数据库，并将分析后的监测数据发送至第二医生终端，以使得第二医生终端根据分析后的监测数据调整健康管理方案；接收第二医生终端上传的调整后的健康管理方案，将调整后的健康管理方案发送至与用户标识对应的用户终端。

服务器接收到用户终端上传的孕期数据后，利用孕期数据中携带的用户标识生成与用户标识对应的孕期数据包。服务器接收到第一医生终端上传的诊疗数据后，利用诊疗数据生成与用户标识对应的诊疗数据包。服务器生成与用户标识对应的孕期数据包和诊疗数据包后，就将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。进一步地，服务器对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析。

服务器对接收到与用户标识对应的孕期数据和诊疗数据进行存储后，服务器对用户标识对应的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析。例如，可以对孕期数据和诊疗数据进行聚类分析。从而可以得到分析后的用户孕期数据。进一步地，服务器还可以利用分析后的用户孕期数据生成数据视图。例如，可以是统计图表、分布图表等数据视图。

进一步地，用户终端可以通过应用程序预约相关的医生对孕期的健康进行管理，预约成功后，对应的医生可以利用第二医生终端向服务器发送与用户标识对应的管理请求。服务器接收到第二医生终端发送的管理请求后，根据管理请求中携带的用户标识在云数据库中获取与该用户标识对应的电子档案中的孕期数据和诊疗数据，并将获取的孕期数据和诊疗数据发送至第二医生终端。

第二医生终端接收到与用户标识对应的分析后的孕期数据和诊疗数据后，根据用户的孕期数据和诊疗数据指定与用户标识对应的健康管理方案。健康管理方案中包括了多个方案权限。其中，方案权限包括但不限于体重管理、血糖管理、血压管理、体温管理、胎心管理、心率管理、膳食管理、运动管理等。第二医生终端制定出与用户标识对应的健康管理方案后，就将健康管理方案上传至服务器。

服务器接收到第二医生终端上传的健康管理方案后，将健康管理方案发送至用户终端，并根据健康管理方案中的方案权限向用户终端开放相应的方案权限，并实时监测方案权限中的时刻表。当达到方案权限中对应的时刻表时，服务器就向用户终端发送与该方案权限对应的提示信息。

进一步地，用户可以根据健康管理方案中的方案权限利用用户终端记录对应的检测数据。例如体重监测数据、血糖监测数据、血压监测数据、体温监测数据、胎心监测数据、心率监测数据、膳食监测数据以及运动监测数据等监测数据。用户终端记录相应的监测数据后，将监测数据实时上传至服务器。服务器接收到用户终端上传的监测数据后，根据监测数据携带的用户标识将监测数据存储至与用户标识对应的电子档案中。同时，服务器对用户终端实时上传的监测数据进行大数据分析，得到分析后的监测数据。服务器利用分析后的监测数据生成监测数据视图。

例如，如图3所示为孕期数据处理方法中监测数据的统计视图，该视图包括折线统计图和数据表格，折线统计图展示了用户在一段时间内的监测数据的变化趋势和状况，数据表格记录了这段时间用户具体的血糖数据。数据表格的下方显示了一段时间内用户的血糖数据变化趋势。通过将用户的血糖监测数据进行可视化后发送给用户终端和对应的医生终端，可以使得用户的监测数据一目了然，进而使得医生能够快速地了解到用户的健康状况。

服务器将生成的监测数据视图发送至第二医生终端，从而使得医生终端根据该监测数据视图调整健康管理方案。通过对监测数据进行可视化生成对应的监测数据视图，可以使得用户的监测数据可视化，进而有利于医生利用医生终端更加有效地对用户的健康管理方案进行调整。

第二医生终端将调整后的健康管理方案上传至服务器，服务器接收到调整后的健康管理方案后，就将医生终端调整后的健康管理方案发送至与用户标识对应的用户终端，从而使得用户可以根据调整后的健康管理方案的对孕期的健康状况进行调整和管理。通过为医生提供全面、连续有效地孕期数据和监测数据，进而医生可以根据用户的孕期数据和监测数据，制定并调整与用户相符合的个性化健康管理方案。

应该理解的是，虽然图2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中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子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，这些子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的子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4所示，提供了一种孕期健康信息推送系统，包括：用户终端402，服务器404，第一医生终端406，其中：

用户终端402，用于获取用户的孕期数据，孕期数据包括用户标识，将孕期数据上传至服务器404；

第一医生终端406，用于获取与用户标识对应的诊疗数据，并将诊疗数据上传至服务器404；

服务器404，用于接收用户终端402上传的孕期数据，孕期数据包括用户标识，利用孕期数据生成孕期数据包；接收第一医生终端406上传的诊疗数据，诊疗数据包括用户标识，利用诊疗数据生成诊疗数据包；将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库；对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息，并将孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端402。

在一个实施例中，服务器404还用于对孕期数据包和诊疗数据包分别进行加密；利用加密后的数据包生成字节序列；对字节序列进行加密认证，当认证通过后，将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。

在一个实施例中，服务器404还用于对用户终端402的用户标识和第一医生终端406的医生标识进行验证；当验证通过后，向用户终端402和第一医生终端406分别发送加密公钥，以使得用户终端402利用对应的公钥对上传的孕期数据进行加密，第一医生终端406利用对应的公钥对上传的与用户标识对应的诊疗数据进行加密。

在一个实施例中，服务器404还用于提取孕期数据对应的孕期数据变量和诊疗数据对应的诊疗数据变量；对孕期数据变量和诊疗数据变量进行聚类分析，得到多个聚类结果；对多个聚类结果内的孕期数据变量和诊疗数据变量分别进行组合，得到多个组合变量，组合变量包括多个组合的孕期数据变量和诊疗数据变量；获取目标变量，利用目标变量对多个变量组合进行相关性检验；当检验通过时，对组合变量添加特征标签；利用添加特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成与用户标识对应的数据视图。

在一个实施例中，服务器404还用于获取大量的孕期健康信息，对孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签；提取孕期数据和所述诊疗数据中的关键词；根据关键词与类别标签进行匹配，获取与关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息；将孕期健康信息推送至用户终端302。

在一个实施例中，服务器404还用于利用分析后的孕期数据和诊疗数据生成与用户标识对应的数据视图；将分析后的用户孕期数据和诊疗数据以及数据视图发送至用户终端402和第二医生终端，以使得第二医生终端生成与用户标识对应的健康管理方案。

在一个实施例中，服务器404还用于接收用户终端402实时上传的监测数据，监测数据包括用户标识，利用监测数据生成监测数据包；将监测数据包存储至所述云数据库；获取云数据库中的监测数据，对监测数据进行大数据分析，得到分析后的监测数据；将分析后的监测数据存储至云数据库，并将分析后的监测数据发送至第二医生终端，以使得第二医生终端根据分析后的监测数据调整健康管理方案；接收第二医生终端上传的调整后的健康管理方案，将调整后的健康管理方案发送至与用户标识对应的用户终端402。

关于孕期健康信息推送系统的具体限定可以参见上文中对于孕期健康信息推送方法的限定，在此不再赘述。上述孕期健康信息推送系统中的各个设备可以通过软件、硬件及其组合来实现。

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5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、网络接口和数据库。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孕期数据、诊疗数据和孕期健康信息等数据。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孕期健康信息推送系统方法。

本领域技术人员可以理解，图5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，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：接收用户终端上传的孕期数据，孕期数据包括用户标识，利用孕期数据生成孕期数据包；接收第一医生终端上传的诊疗数据，诊疗数据包括用户标识，利用诊疗数据生成诊疗数据包；将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库；对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息，并将孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端。

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：对孕期数据包和诊疗数据包分别进行加密；利用加密后的数据包生成字节序列；对字节序列进行加密认证，当认证通过后，将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。

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：对用户终端的用户标识和第一医生终端的医生标识进行验证；当验证通过后，向用户终端和第一医生终端分别发送加密公钥，以使得用户终端利用对应的公钥对上传的孕期数据进行加密，第一医生终端利用对应的公钥对上传的与用户标识对应的诊疗数据进行加密。

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：提取孕期数据对应的孕期数据变量和诊疗数据对应的诊疗数据变量；对孕期数据变量和诊疗数据变量进行聚类分析，得到多个聚类结果；对多个聚类结果内的孕期数据变量和诊疗数据变量分别进行组合，得到多个组合变量，组合变量包括多个组合的孕期数据变量和诊疗数据变量；获取目标变量，利用目标变量对多个变量组合进行相关性检验；当检验通过时，对组合变量添加特征标签；利用添加特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成与用户标识对应的数据视图。

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：获取大量的孕期健康信息，对孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签；提取孕期数据和所述诊疗数据中的关键词；根据关键词与类别标签进行匹配，获取与关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息；将孕期健康信息推送至用户终端。

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：利用分析后的孕期数据和诊疗数据生成与用户标识对应的数据视图；将分析后的用户孕期数据和诊疗数据以及数据视图发送至用户终端和第二医生终端，以使得第二医生终端生成与用户标识对应的健康管理方案。

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：接收用户终端实时上传的监测数据，监测数据包括用户标识，利用监测数据生成监测数据包；将监测数据包存储至所述云数据库；获取云数据库中的监测数据，对监测数据进行大数据分析，得到分析后的监测数据；将分析后的监测数据存储至云数据库，并将分析后的监测数据发送至第二医生终端，以使得第二医生终端根据分析后的监测数据调整健康管理方案；接收第二医生终端上传的调整后的健康管理方案，将调整后的健康管理方案发送至与用户标识对应的用户终端。

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：接收用户终端上传的孕期数据，孕期数据包括用户标识，利用孕期数据生成孕期数据包；接收第一医生终端上传的诊疗数据，诊疗数据包括用户标识，利用诊疗数据生成诊疗数据包；将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库；对云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；根据分析后的用户孕期数据和用户标识获取相应的孕期健康信息，并将孕期健康信息推送至与用户标识对应的用户终端。

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：对孕期数据包和诊疗数据包分别进行加密；利用加密后的数据包生成字节序列；对字节序列进行加密认证，当认证通过后，将孕期数据包和诊疗数据包存储至云数据库。

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：对用户终端的用户标识和第一医生终端的医生标识进行验证；当验证通过后，向用户终端和第一医生终端分别发送加密公钥，以使得用户终端利用对应的公钥对上传的孕期数据进行加密，第一医生终端利用对应的公钥对上传的与用户标识对应的诊疗数据进行加密。

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：提取孕期数据对应的孕期数据变量和诊疗数据对应的诊疗数据变量；对孕期数据变量和诊疗数据变量进行聚类分析，得到多个聚类结果；对多个聚类结果内的孕期数据变量和诊疗数据变量分别进行组合，得到多个组合变量，组合变量包括多个组合的孕期数据变量和诊疗数据变量；获取目标变量，利用目标变量对多个变量组合进行相关性检验；当检验通过时，对组合变量添加特征标签；利用添加特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成与用户标识对应的数据视图。

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：获取大量的孕期健康信息，对孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签；提取孕期数据和所述诊疗数据中的关键词；根据关键词与类别标签进行匹配，获取与关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息；将孕期健康信息推送至用户终端。

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：利用分析后的孕期数据和诊疗数据生成与用户标识对应的数据视图；将分析后的用户孕期数据和诊疗数据以及数据视图发送至用户终端和第二医生终端，以使得第二医生终端生成与用户标识对应的健康管理方案。

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：接收用户终端实时上传的监测数据，监测数据包括用户标识，利用监测数据生成监测数据包；将监测数据包存储至所述云数据库；获取云数据库中的监测数据，对监测数据进行大数据分析，得到分析后的监测数据；将分析后的监测数据存储至云数据库，并将分析后的监测数据发送至第二医生终端，以使得第二医生终端根据分析后的监测数据调整健康管理方案；接收第二医生终端上传的调整后的健康管理方案，将调整后的健康管理方案发送至与用户标识对应的用户终端。

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/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)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。

Claims (10)

1.一种孕期健康信息推送方法，所述方法包括：

接收用户终端上传的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，利用所述孕期数据生成孕期数据包；

接收第一医生终端上传的诊疗数据，所述诊疗数据包括用户标识，利用所述诊疗数据生成诊疗数据包；

将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库；

对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；

根据分析后的用户孕期数据和所述用户标识获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至与所述用户标识对应的用户终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库的步骤包括：

对所述孕期数据包和所述诊疗数据包分别进行加密；

利用所述加密后的数据包生成字节序列；

对所述字节序列进行加密认证，当认证通过后，将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至所述云数据库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述用户终端的用户标识和所述第一医生终端的医生标识进行验证；

当验证通过后，向所述用户终端和所述第一医生终端分别发送加密公钥，以使得所述用户终端利用对应的公钥对上传的孕期数据进行加密，所述第一医生终端利用对应的公钥对上传的与所述用户标识对应的诊疗数据进行加密。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析的步骤包括：

提取所述孕期数据对应的孕期数据变量和所述诊疗数据对应的诊疗数据变量；

对所述孕期数据变量和所述诊疗数据变量进行聚类分析，得到多个聚类结果；

对所述多个聚类结果内的孕期数据变量和诊疗数据变量分别进行组合，得到多个组合变量，所述组合变量包括多个组合的孕期数据变量和诊疗数据变量；

获取目标变量，利用所述目标变量对多个变量组合进行相关性检验；

当检验通过时，对所述组合变量添加特征标签；

利用添加特征标签后的孕期数据变量和诊疗数据变量生成与所述用户标识对应的数据视图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据分析后的用户孕期数据获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至所述用户终端的步骤包括：

获取大量的孕期健康信息，对所述孕期健康信息进行聚类分析，对聚类分析后的孕期健康信息添加类别标签；

提取所述孕期数据和所述诊疗数据中的关键词；

根据所述关键词与所述类别标签进行匹配，获取与所述关键词相匹配的类别标签对应的孕期健康信息；

将所述孕期健康信息推送至所述用户终端。

6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用分析后的孕期数据和诊疗数据生成与所述用户标识对应的数据视图；

将分析后的用户孕期数据和诊疗数据以及所述数据视图发送至所述用户终端和第二医生终端，以使得所述第二医生终端生成与所述用户标识对应的健康管理方案。

7.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收用户终端实时上传的监测数据，所述监测数据包括用户标识，利用所述监测数据生成监测数据包；

将所述监测数据包存储至所述云数据库；

获取所述云数据库中的监测数据，对所述监测数据进行大数据分析，得到分析后的监测数据；

将所述分析后的监测数据存储至所述云数据库，并将分析后的监测数据发送至所述第二医生终端，以使得所述第二医生终端根据所述分析后的监测数据调整所述健康管理方案；

接收所述第二医生终端上传的调整后的健康管理方案，将所述调整后的健康管理方案发送至与所述用户标识对应的用户终端。

8.一种孕期健康信息推送系统，所述系统包括：

用户终端，用于获取用户的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，将所述孕期数据上传至服务器；

第一医生终端，用于获取与所述用户标识对应的诊疗数据，并将所述诊疗数据上传至所述服务器；

服务器，用于接收用户终端上传的孕期数据，所述孕期数据包括用户标识，利用所述孕期数据生成孕期数据包；接收第一医生终端上传的诊疗数据，所述诊疗数据包括用户标识，利用所述诊疗数据生成诊疗数据包；将所述孕期数据包和所述诊疗数据包存储至云数据库；对所述云数据库中的孕期数据和诊疗数据进行大数据分析，得到分析后的用户孕期数据；根据分析后的用户孕期数据和所述用户标识获取相应的孕期健康信息，并将所述孕期健康信息推送至与所述用户标识对应的用户终端。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一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7中任一项所述的方法的步骤。