СПОСОБ И СИСТЕМА УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ Российский патент 2019 года по МПК A61B10/00 

Область техники

Группа изобретений относится к медицине, а именно к биомедицинским и IT-технологиям индустрии здоровья, и может быть использована для формирования активного долголетия индивида.

Настоящая разработка предназначена для добровольного применения пациентом и личным врачом навигационного инструмента в повседневной жизни, для организации мероприятий на основе принципов 4Р-медицины, для управления образовательным процессом и персоналом (HR), для рейтингования участников групп с учетом показателей здоровья, для навигации застрахованных в рамках различных видов личного страхования и т.п. Сегменты рынка индустрии здоровья: В2С (услуги физическим лицам, например, при планировании семьи или ребенка), В2В (услуги службам управления персоналом корпораций или страховым компаниям), В2В2С (услуги медицинским организациям всех уровней, личным врачам и пациентам онлайн и офлайн). Путем обработки искусственным интеллектом web-данных о здоровье индивида врачебно-цифровая система подсказывает пациенту и лечащему врачу действия в отношении укрепления здоровья, режима труда и отдыха, строит графики и стратегию физического, ментального, профессионального, социального развития, осуществляет мониторинг показателей здоровья (сотрудника или застрахованного), в том числе, с учетом состояния близких, детей.

Нарастающие технологические волны изменили способ доставки биомедицинской информации пациенту и медицинскому персоналу. С появлением нового поколения компьютеров резко трансформировались: привычная и принятая большинством граждан иерархическая модель системы общественного здравоохранения; модель управления медицинской помощью на уровне медицинской организации любой формы собственности и подчиненности; организация и доставка информационных и медицинских услуг пациентам и персоналу; форма оказания медицинской помощи и мониторинга показателей здоровья (в значительной степени переходя к дистанционному взаимодействию с системой общественного здравоохранения); поддержка принятия медицинских и организационных решений, индустрии здоровья и образования. Применение ресурсов, предназначенных для охраны здоровья, трансформируется от фокуса на системах к фокусу на потребителе услуг (Кузнецов П.П. Биоинформатика и индустрия здоровья - пути трансформации в экономику знаний. Медицинские информационные системы. 2016, №4, с. 37-47). Население прогрессивно стареет, вовлекая огромные ресурсы в процесс оплаты сервиса и биомедицинских услуг лицам преклонного возраста. Если ранее пациент обращался в поликлинику, больницу по потребности, то существующие информационные системы (в том числе благодаря дистанционной и мобильной медицине) могут видеть проблемы персоны и активно предлагать варианты их решений.

Уровень техники

Известен метод, представленный в патенте WO 2016197452 А1, направленный на сбор данных о пациенте через интеллектуальный терминал на серверы и дальнейшую обработку, для выдачи пользователю данных с целью управления здоровьем, анализа. Интеллектуальный терминал без участия врача собирает исходную важную информацию о здоровье пользователя, которую он сам ввел, а также собирает жалобы пользователя и отправляет на сервер. Основываясь на медицинских данных, на сервере комплектуются программы для управления персональным здоровьем. Онлайн-сервис может сочетать в себе программу питания, тренировок, принятия лекарств. Возможно психологическое консультирование, анализ заболеваний, разработка образовательного пути, мониторинг показателей здоровья, руководство по образу жизни и т.д. Однако, данная система основана только на введенной изначально информации и жалобах пользователя. Это не позволяет придать индивидуальный характер процессу составления плана биомедицинских мероприятий, направленного на укрепление здоровья, и выступать личному врачу в качестве организатора мониторинга показателей здоровья по всем органам и системам путем применения инструментов mHealth (мобильной медицины), IоТ (интернета вещей) и IoMT (интернета медицинского оборудования).

Известно решение, представленное в патенте US 20160294959, направленное на создание системы и способа проектирования «службы образа жизни». Решение предполагает сбор BigData о жизни, анализирует личные действия пользователя, исходя из собранных данных, и оценивает его возможное поведение на основе анализа личных действий для прогнозирования дальнейшего поведения в рекомендуемом направлении. Исполнение рекомендаций может улучшить качество жизни и оказать помощь в управлении деятельностью пользователя. Данное изобретение относится к способу управления образом жизни и направлено на отслеживание и корректирование поведения пользователя. Однако данное решение не учитывает текущие жизненные показатели пользователя, что сказывается на эффективности проводимый мероприятий.

Раскрытие изобретения

Решаемой технической проблемой является повышение уровня человеческого потенциала пользователя с использованием мотивации достижения лучших результатов и улучшения качества его жизни, в условиях ускорения получения и обработки информации.

Технический результат изобретения заключается в эффективном повышении качества жизни, обусловленном использованием индивидуального подхода к оценке состояния пользователя, основанном на регулярном мониторинге его состояния, различных аспектов жизни, а также правильности выполняемых предписаний.

Кроме того, изобретение в части «системы», дополнительно позволяет увеличить производительность системы при решении поставленной задачи, а также увеличить объем и вариативность обрабатываемых данных по сравнению с известными аналогами (т.е. позволяет производить обработку данных с получением результата (продукта) за меньшее количество времени). Кроме того, обработка данных в соответствии с заявляемым способом требует меньшего количества машинного времени и ресурсов для получения результата, в том числе оперативной памяти. Также изменение физического состояния блоков обработки, связанное с добавлением нового функционала, обеспечивает возможность меньшее количество раз запускать систему для получения результата, следовательно, экономить энергию, потребляемую данной системой. Использование отдельных независимых блоков системы (за счет использования функционала, обеспечивающего выборку из огромного массива внешних баз данных и обработку по определенному алгоритму с использованием целевых показателей) снижает и вероятность ошибки, влияющей на получение более точного и достоверного результата.

Разработанная технология (и «система» и «способ») обеспечивает постоянное получение объективной и достоверной информации об индивиде, что позволяет выдавать персональные рекомендации и формировать, а в последствии и корректировать, индивидуальный план биомедицинских и социальных мероприятий в процессе жизненного пути. Это помогает в том числе в планировании задач социального характера (создание семьи, рождение детей, обучение и переподготовка, профессиональная деятельность, организация бизнеса и своевременный выход из него, планирование отпуска, оперативных вмешательств и т.д.).

Для достижения указанных результатов, нами разработан способ улучшения качества жизни пользователя, включающий в себя:

1. получение персональных данных о пользователе;

2. получение данных о занятиях, повышающих качество жизни человека;

3. обработку полученных данных о пользователе, включающую в себя вычисление социальных факторов и медицинских факторов на основе полученных данных;

4. обработку данных о занятиях, включающую в себя формирование списка занятий и определение противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;

5. анализ обработанных данных, причем анализ включает в себя использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса, причем анализ данных включает в себя:

5.1. выявление корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами, путем их сопоставления на временной шкале,

5.2. определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,

5.3. определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;

6. генерирование прогноза качества жизни пользователя на основе анализа обработанных данных;

7. вывод прогноза качества жизни пользователю;

8. формирование списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вывод их пользователю;

9. выполнение вышеуказанных: получения данных, обработки полученных данных, анализа обработанных данных, генерирования прогноза качества жизни и вывода прогноза качества жизни пользователю с заданной первой периодичностью;

10. выполнение анализа текущего состояния пользователя, включающее в себя:

10.1. получение данных о текущем состоянии пользователя, причем данные о текущем состоянии пользователя включают в себя данные фотоплетизмографии, данные о двигательной активности пользователя и данные об электрической проводимости кожи пользователя;

10.2. анализ данных о текущем состоянии пользователя, включающий в себя вычисление параметров текущего состояния пользователя, причем указанные параметры вводятся в используемую прогностическую модель, и производится коррекция прогноза качества жизни, причем

если прогноз качества жизни пользователя ухудшается, то пользователь получает оповещение о необходимости изменения поведения;

10.3. причем анализ текущего состояния пользователя выполняется со второй периодичностью, более частой, чем первая периодичность.

В частном случае реализации описанного выше способа, пользователь может дополнительно получить сгенерированные индивидуальные рекомендации для улучшения качества жизни. При этом генерирование рекомендаций включает в себя составление персонального плана биомедицинских и социальных мероприятий.

Получение данных о пользователе включает в себя получение персональных данных пользователя, данных об образовании, данных о профессиональном опыте, данных о генетических рисках, образе жизни пользователя и данных о состоянии здоровья пользователя. Социальные факторы включают в себя фактор образования, психологический фактор и профессиональный фактор. Персональные данные пользователя включают в себя одно или более из группы, содержащей: имя пользователя, дату рождения, пол, телефон, адрес электронной почты, адреса страниц в социальных сетях, адрес места жительства. Данные об образовании включают в себя уровень образования, названия образовательных учреждений, наличие профессиональных сертификатов, даты начала и окончания прохождения обучения, результаты тестов на интеллект. Данные о профессиональном опыте включают в себя наименования должностей, уровни дохода, количество подчиненных, даты начала и окончания работы в указанных должностях. Данные о генетических рисках включают в себя данные о родственниках пользователя и/или данные генетических тестов пользователя. Данные о родственниках пользователя включают в себя данные о состоянии здоровья указанных родственников и психологические данные о родственниках. Данные об образе жизни включают в себя данные о занятиях спортом и вредных привычках пользователя.

Психологический фактор вычисляется на основе данных, включающих в себя страницы в социальных сетях и адрес места жительства пользователя.

Медицинские факторы включают в себя минимальный возраст дожития, скорость снижения потенциала здоровья, динамику изменения темпов снижения потенциала здоровья, риски предрасположенности к заболеваниям. Минимальный возраст дожития вычисляется на основе данных о времени дожития органа, средней продолжительности жизни человека и биологического возраста. Скорость снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о возрасте пользователя, данных о генетических рисках и данных о состоянии здоровья пользователя. Динамика изменения темпов снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о состоянии здоровья пользователя в разные периоды жизни. Риски предрасположенности к заболеваниям вычисляются на основе данных о генетических рисках пользователя. Анализ обработанных данных включает в себя сопоставление обработанных данных по времени и установление зависимости между социальными и медицинскими факторами. Анализ обработанных данных дополнительно включает в себя сравнение показателей пользователя с эталонными показателями.

Другим объектом нашей разработки явилась система для улучшения качества жизни пользователя, включающая в себя:

1. модуль получения данных, выполненный с возможностью ввода данных о пользователе и получения данных о занятиях, повышающих

качество жизни человека;

2. модуль обработки данных для вычисления социальных и медицинских факторов на основе полученных данных, выполненный с возможностью получения данных от внешних систем, формирования списка занятий и определения противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;

3. измерительный модуль, выполненный с возможностью регистрации двигательной активности пользователя, кровяного потока с помощью фотоплетизмографии и проводимости кожи пользователя;

4. модуль анализа данных, выполненный с возможностью сопоставления социальных и медицинских факторов, генерирования прогноза качества жизни пользователя, формирования списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вычисления параметров текущего состояния пользователя, причем анализ включает в себя:

4.1. использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса,

4.2. сопоставление социальных факторов и медицинских факторов на временной шкале с выявлением корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами,

4.3. определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,

4.4. определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;

4.5. причем указанные параметры текущего состояния пользователя вводятся в используемую прогностическую модель для коррекции прогноза качества жизни;

5. модуль вывода, выполненный с возможностью представления пользователю сгенерированного прогноза качества жизни, списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и оповещения пользователя о необходимости изменения поведения.

При этом внешними системами являются страницы в сети Интернет, профессиональные базы данных, медицинские экспертные системы, базы данных городов, предприятий, учебных заведений, статистические базы данных.

Что касается конструктивной реализации разработанной нами «системы», то на основании приведенного описания изобретения специалист в данной области может реализовать программные средства, на базе соответствующих компьютерных аппаратных средств общего назначения или особого назначения, в результате чего могут быть сформированы компьютерная система и/или компьютерные компоненты согласно вариантам осуществления настоящего изобретения; могут быть сформированы компьютерная система и/или компьютерные компоненты для реализации предложенного способа в рамках вариантов осуществления настоящего изобретения и/или может быть сформирован носитель считываемой компьютером информации, в том числе программных средств, посредством которых могут быть реализованы аспекты вариантов осуществления предложенного способа. Заявленная система может быть реализована с помощью программно-аппаратного комплекса или компьютерной системы, включающей в себя, по меньшей мере, процессор, обеспечивающий выполнение команд из соответствующих блоков. В качестве компьютерно-реализуемой системы может быть использован персональный компьютер, например, с операционной системой Windows, содержащий центральный процессор, оперативное запоминающее устройство, накопитель на жестком диске (или блок памяти, или хранилище данных, или базы данных), клавиатуру, монитор, коммуникационные устройства для обеспечения работы с интернет ресурсами (сетевую карту и/или модем), а также выходное устройство (блок вывода данных/отображения обработанных данных, например, монитор, или монитор совместно с принтером). При этом известно, что процессор представляет собой электронный блок, либо интегральную схему (микропроцессор), исполняющую машинные инструкции (код программ) - главная часть аппаратного обеспечения. В зависимости от введенных в процессор машинных инструкций решается соответствующая задача.

Еще одним объектом нашей разработки является машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые одним или более процессором машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении реализуют выполнение способа улучшения качества жизни пользователя по описанному выше способу.

Ключевым аспектом нашей разработки является регулярный мониторинг текущего состояния качества жизни пользователя, о результатах которого пользователь получает сведения и информацию о необходимости внесения изменений в структуру своего жизненного цикла. Индивидуальные рекомендации могут содержать подсказки алгоритмов поведенческих реакций, социального и биомедицинского характера. Подсказки формируются, например, с учетом персональной психографики на основе анкетирования и/или данных из web-источников, с учетом аналогий поведенческих психотипов в прошлом и в фамильной истории, как результат обмена данными с применением технологий blockchain при формировании индивидуальных рекомендаций.

Сбор данных врачебно-цифровая система осуществляет на основании добровольного согласия клиента в соответствии с законодательством страны из доступных источников: социальные сети, медицинские организации, корпоративная почта, mHealth, Wearable и другие. Посредствам использования application programming interface (API) разнородная информация преобразуется в необходимый для вычисления вид и, основываясь на заложенных в ней алгоритмах, представляется в понятном для потребителей (пациентов и врачей) виде (сводной информации по общему состоянию здоровья пользователя) и строит стратегию по улучшению показателей и достижению целевых результатов.

Ниже представлены примеры учета, анализа и обработки данных, используемых в настоящем изобретении. При этом стоит отметить, что приведенные ниже конкретные параметры, данные не ограничивают объем заявленного изобретения. При реализации данного изобретения могут быть использованы и иные параметры и расчеты, при условии сохранения выполняемой функции и достигаемого результата. Так, например, при расчете биологического возраста могут быть использованы различные методики, позволяющие определить этот параметр.

Персональными данными пользователя являются, в том числе:

• ФИО клиента, пол, дата и место рождения.

Это позволяет программе максимально точно идентифицировать пользователя для корректной оценки и анализа поступающей информации.

• Телефон, email, ссылки на социальные сети (Вконтакте, Одноклассники, FaceBook и др.).

Информация поможет программе провести дополнительную идентификацию физического лица, анализ его социальных факторов таких как (темперамент, характер и психологическое здоровье, социальный круг общения, получить оценку пользователя со стороны его окружения). Данные показатели характеризуются на основе комментариев, которые пользователь когда-либо осуществлял, фотографиям, выставленным в профили, и так далее (например, методика World Well being Project (UPenn)). Если клиент не даст ссылки на профили в социальных сетях, система предложит пройти соответствующие тесты (тест Айзенка, тест на психологическое здоровье (ТПЗ)).

• Адрес места жительства: регион, населенный пункт, номер дома, номер квартиры.

Эта информация поможет произвести анализ социальной и экономической обстановки в месте постоянного проживания, уровень системы образования, экологическая обстановка. Индексация этого фактора производится по уже собранной информации по населенным пунктам.

• Уровень образования.

Позволит определить программе, например, по 7 бальной шкале, сумму набранного образования за весь период жизни. При этом подсчет баллов производится, например, следующим образом: школьное начальное образование - 1 балл; школьное (основное) - 2 балла; школьное среднее - 3 балла; среднее профессиональное - 4 балла; высшее - 5 баллов; ученная степень - 6 баллов. В случае, если речь идет о младенце или о ребенке, который находится на дошкольном образовании, ему присваивается 0 баллов с корректировкой на его возраст. Если пользователь был зачислен в школу ранее или позже установленного времени (например, в 6 лет или в 8 лет вместо 7) пользователь указывает это в опросе. Получив подобную информацию, система «сдвигает» в меньшую или большую сторону временную школу, отводимую на получение среднего образования. При прохождении всех этапов обучения человек сможет получить максимальный балл, равный 15.

• Название образовательного учреждения.

Использование таких сведений позволит программе проанализировать качество предоставляемых в учебном заведении образовательных услуг. Данный показатель учитывает в том числе: результаты мониторинга оценки качества образования в школе PISA, оценку эффективности обучения в разных странах TIMSS, независимую систему оценки качества образования PIRLS.

• Профессиональные сертификации.

В этом случае интегрально учитываются все полученные пользователем профессиональные сертификаты (IELTS, MBA, PMI и др.). При этом учитывается дата начала прохождения обучения и дата окончания.

• «Профессиональный опыт».

Показатель учитывает, например, следующее:

- Период времени, с какого… по какой… пользователь работал на должности,

- Наименование должности, количество людей, находящихся в подчинении на каждой из должностей.

На основании полученных данных, разработанная система присвоит соответствующий балл занимаемой должности по следующей формуле:

, где:

B_prof - сумма балов профессионального опыта;

B_i - балл, назначаемый за занимаемую должность, присваиваемый в соответствии с таблицей должностей (таблица 1);

- коэффициент управляемого персонала, получаемый из таблицы 2, зависит от количества персонала, находившегося в подчинении пользователя на i-й должности;

- коэффициент времени, получаемый из таблицы 3, в зависимости от времени занимания i-й должности пользователем.

• Уровень дохода, который получал человек на каждой из указанной должности.

Данная информация также анализируется программой, и каждому из уровней дохода присваивается соответствующий балл. Пример присвоения баллов указан в таблице 4:

•Данные близких родственников.

Разработанная система устанавливает связи между пользователями, назвавшими друг друга близкими родственниками (родственниками 1-й линии) и учитывает введенную ими информацию о себе при оценке показателей здоровья их родственников 1-й линии (наследственные факторы, которые могли передаться индивиду и тем самым скорректировать его медицинские факторы, некоторые из психологических факторов).

• Занятия физической культурой.

Какие средние физические нагрузки? Насколько регулярны? Предыдущие виды спорта, которыми клиент занимался с временным периодом занятий, спортивные достижения, почему перестал заниматься? Эти и другие вопросы, позволяют уточнить в целом состояние пользователя. Например, если человек занимается спортом или когда-либо занимался, рейтинг повышается, а если не занимался - понижается.

После сбора информации начинается расчет, аналитика, готовится система рекомендаций врачу и пациенту по методологии улучшения показателей.

Полученные данные анализируются. Анализ может заключаться, например, в нижеприведенной обработке.

Образовательный фактор:

Модуль оценки интеллектуального уровня и достижений в области образования и науки - информационно-аналитическая система, осуществляющая оценку, мониторинг и интерпретацию уровня развития пользователя, сформированную из следующих компонентов:

1. База данных (персональные данные пользователя, таблица коэффициентов уровней образования, таблица поправочных коэффициентов по форме образования, таблица весов за научное творчество, таблица коэффициентов профессиональной аттестации).

2. Алгоритм оценки дошкольного образования

3. Алгоритм оценки школьного образования.

4. Алгоритм оценки высшего образования.

5. Алгоритм оценки научного развития.

6. Алгоритм оценки профессионального развития.

7. Алгоритма оценки интеллектуального уровня.

8. Программно-аппаратные шлюзы для взаимодействия с внешними информационно-коммуникационными системами (национальные органы статистического учета, национальные органы образования, ВУЗы, рейтинговые агентства).

9. Средства защиты персональных данных.

1. База данных:

а) Унифицированные таблицы, содержащие поправочные весовые коэффициенты, соответствующие уровням образования. В основе их формирования лежат:

- нормативно-правовые документы министерства образования национального уровня;

- словарь аббревиатур.

Таблицы формируются исходя из цели создания матрицы уровней образования, где каждой ступени присваивается коэффициент.

б) Таблица поправочных коэффициентов по форме образования, содержащие весовые коэффициенты, соответствующие форме образования. В основе их формирования лежат статистические данные по эффективности форм образования.

в) Таблица весов за научное творчество формируются в целях определения вклада научных трудов пользователя в его интеллектуальное развитие.

г) Таблица коэффициентов профессиональной аттестации - формируется в соответствии с рейтинговыми показателями профессиональных сертификаций.

2. Алгоритм оценки школьного образования - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:

- расчет поправочных коэффициентов учебного заведения в соответствии с рейтингом по региону (по принципу оценки учебных заведений рейтингом национального министерства образования) по следующей формуле:

, где

- средняя оценка за пройденный этап;

- оценка, полученная за предмет в конце этапа;

n - количество предметов.

- расчет оценки школьного образования (начального, общего, среднего или средне-специального) по итогам окончания учебного периода по следующей формуле:

, где:

Н₁ - оценка школьного образования;

Т_i - средний балл, полученный за этап образования;

К_rr - коэффициент рейтинга региона по качеству образования;

К_rt - коэффициент рейтинга учебного заведения по городу, в котором она расположена;

К_rс - коэффициент рейтинга учебного заведения в стране;

- средняя оценка по итогам окончания i-го этапа.

Коэффициенты рейтингов система загружает самостоятельно из известных источников по принципу BigData и подставляет в имеющиеся формулы.

3. Алгоритм оценки высшего образования - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:

оценку уровня полученного высшего образования с учетом поправочных коэффициентов по форме обучения, рейтинга учебного заведения;

формирование информации о рейтинге учебного заведения. Сбор информации осуществляется путем интеграции с аппаратно-программными комплексами национальных и мировых рейтингов, таких как Times Higher Education The World University Rankings, QS World University Rankings, Academic Ranking of World Universities).

Для оценки суммы баллов, полученных человеком за период обучения в высшем учебном заведении, используется формула:

, где:

Н₂ - оценка по итогам окончания высшего образования;

T_i - оценка, полученная за этап образования;

О_i - коэффициент за выбор формы обучения (очное, очно-заочное, вечернее, онлайн);

К_nr - коэффициент национального рейтинга вуза;

К_wr - коэффициент международного рейтинга вуза;

n - количество периодов обучения;

m - количество международных рейтингов, в которые включен вуз;

- средняя оценка по итогам окончания этапа, равная сумме баллов, полученных по всем учебным дисциплинам, деленное на количество дисциплин (информация берется из выпускного аттестата/диплома).

4. Алгоритм оценки научного развития - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:

оценку научного потенциала пользователя по следующей формуле:

, где:

Q - оценка научного развития пользователя;

q_i - сумма баллов, поученных за ученые степени;

n - количество полученных ученых степеней;

A_i - сумма баллов, полученных за участия в конференциях, олимпиадах и т.д.

m - количество олимпиад, конференций и т.д., в которых участвовал пользователь;

h - индекс Хирша;

K - количество опубликованных статей.

5. Алгоритм оценки профессионального развития - алгоритм и программный код, осуществляющие оценку прохождения пользователем профессиональных сертификаций (таких как IELTS, MBA, TOEFL, PMI и др.). Расчет производится по следующей формуле:

, где:

H₃ - оценка профессионального развития;

b_i - балл при прохождении профессиональной сертификации, при этом присваивается 1 балл при получении нового сертификата и 0,1 балла при продлении действия ранее полученного.

6. Алгоритм оценки интеллектуального уровня пользователя и достижений в образе образования и науки - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:

оценка уровня IQ пользователя или иные аналогичные показатели, осуществляется посредством проведения тестирования с помощью теста, например теста Ганса Айзенка;

оценку интеллектуального уровня пользователя и достижений в образе образования и науки по следующей формуле:

IQ(t)=IQ₁+H₁(t)+H₂(t)+Q(t)+Н₃, где:

IQ₁ - уровень IQ пользователя, полученный в результате тестирования;

IQ(t) - уровень интеллектуального уровня пользователя и достижений в образе образования и науки в заданное время t;

H₁(t)+H₂(t)+Q(t)+Н₃ - вышеописанные коэффициенты, подсчитанные в заданное значение t.

Психологический фактор:

Расчет производится по формуле:

F_пси(t) - психологический фактор на заданную единицу времени;

T(t) - темперамент на заданную единицу времени рассчитанный по тесту Айзенка;

k(t) - характер на заданную единицу времени, рассчитанный по тесту Айзенка;

y(t) - удовлетворенность потребностей на заданную единицу времени (получается с помощью опроса пользователя, когда пользователь выставляет оценку параметру от 0 до 10 по своему усмотрению);

- индекс удовлетворенности жизни на заданную единицу времени (получается с помощью опроса пользователя, когда пользователь выставляет оценку параметру от 0 до 10 по своему усмотрению);

r(t) - законопослушность на заданную единицу времени (интегральный параметр, равный сумме баллов, полученных пользователем за наличие административных правонарушений, действующих судебных решений, штрафов и т.д. умноженную на минус 1. При этом за каждое нарушение (судебное решение, штраф) присваивается 1 балл.

c(t) - уровень социальной обстановки, определяется как размер бюджетных расходов поселения в расчете на одного жителя поселения.

Профессиональный фактор:

Модуль оценки профессионального уровня. Для оценки профессионального уровня пользователя система производит оценку профессионального пути пользователя, с учетом приобретенного им образования и региона осуществления профессиональной деятельности.

Блок представляет собой информационно-коммуникационную технологию, состоящую из следующих частей:

1. База данных (персональные данные пользователя, таблица коэффициентов должностей, таблицы коэффициентов стажа).

2. Алгоритм расчета поправочных коэффициентов.

3. Алгоритм поэтапного расчетного профессиональных достижений.

4. Программно-аппаратные шлюзы для взаимодействия с внешними информационно-коммуникационными системами (национальные органы статистического учета).

5. Средства зашиты персональных данных.

1. База данных:

а) унифицированные таблицы, содержащие информацию о списке должностей, структурированную по отраслям, видам деятельности, производствам с весовым коэффициентом. В основе их формирования лежат:

- национальный классификатор профессий рабочих, должностей служащих и тарифных разрядов;

- нормативно-правовые базы профессионального уровня;

- тарифно-квалификационный справочник работ и профессий рабочих;

- словарь иностранных должностных аббревиатур.

Таблицы формируются исходя из цели создания матрицы должностей, где каждой должности присваивается коэффициент.

б) унифицированные таблицы времени, которое пользователь занимал должность.

2. Алгоритма расчета поправочных коэффициентов - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:

- расчет соответствия должности образованию пользователя на данном временном периоде с учетом биоритмов;

- расчет коэффициента карьерного роста.

3. Алгоритм поэтапного расчетного профессиональных достижений - алгоритм и программный код, осуществляющие следующие действия:

1-й этап - формирование информации об уровне заработных плат должностей, занимаемых пользователем в оцениваемые периоды. Сбор информации осуществляется путем интеграции аппаратно-программных комплексов рекрутинговых агентств через шлюз.

2-й этап - формирование таблицы поправочных коэффициентов в зависимости от соответствия заработной платы пользователя на исследуемой должности к уровню, сформированному по запросу в рекрутинговые агентства.

3-й этап - расчет профессионального уровня пользователя по следующей формуле:

, где:

P(t) - оценка профессионального уровня пользователя в заданное время t;

T_i - расчетное значение профессионального уровня в i-й профессиональный период;

n - число профессиональных периодов.

При этом расчетное значение профессионального уровня Т_i - рассчитывается для каждого i-ro уровня по следующей формуле:

T_i=Tp_i * 0_i * K_i*Z_i * S_i, где:

Tp_i - весовой коэффициент занимаемой в i-й профессиональный период, взятый из унифицированной таблицы;

O_i -коэффициент соответствия должности в i-й профессиональный период уровню образования в этот временной период;

K_i - коэффициент карьерного роста в i-й профессиональный период;

Z_i -коэффициент соответствия получаемой i-й профессиональный период зарплаты зарплатам на рынке по данной должности (при отсутствии информации принимается равным 1);

S_i - коэффициент стажа, взятый из унифицированной таблицы коэффициентов стажа (срока пребывания на данной должности).

Медицинский фактор

Модуль оценки потенциала здоровья. Для оценки потенциала здоровья организм пользователя принимается за единую систему взаимосвязанных органов и морфофункциональных систем, подверженную процессу износа вплоть до окончательного вывода из строя. На длительность эксплуатации данной системы влияют как внешние факторы воздействия (экология, психоэмоциональная среда, внешнее окружение, условия проживания и т.д.), так и внутренние факторы (образ жизни, вредность профессии, наличие вредных привычек, наследственных болезней).

Расчет потенциала здоровья осуществляется в несколько этапов.

Первый этап. Расчет стартовых условий. При этом в систему вводится значения:

• на каких органах или системах органов, осуществлялись оперативные вмешательства;

• органы или системы органов, отсутствующие у пользователя;

• наличие хронических заболеваний;

• наличие хронических заболеваний у ближайших родственников (мать, отец), которые могут передаться пользователю по наследству.

Если при вводе в систему данных пользователь не указал органы, на которых осуществлялись оперативные вмешательства либо отсутствующие органы, хронические заболевания у себя и у родственников, то присваивается 100 процентов. Если пользователь указывает наличие тех или иных факторов, то расчетное значение потенциала здоровья высчитывается по формуле:

Р_нач = 100 - F₁ - F₂ - F₃ - F₄, где

Р_нач - начальное значение потенциала здоровья пользователя

F_i - значение потерь системы, рассчитываемое, как сумма потерь всех показателей, взятых из таблицы потерь

где

i - меняется от 1 до 4

n - равно максимальному значению количества введенных в систему данных (органов, на которые осуществлялись вмешательства либо отсутствующих, хронических заболеваний у себя и у родственников 1-й линии).

Таблица потерь составляется на основании влияния фактора на жизнедеятельность организма, при которой фактору присваивается значение 100 в случае, если при наличии данного фактора жизнедеятельность организма невозможна, и, 0, если наличие данного фактора не оказывает какого- либо существенного влияния на организм.

Например. Отсутствие головы не позволит организму жить, отсутствие пальца на ноге не повлияет на жизнедеятельность организма.

Второй этап. Определение расчетного потенциала организма.

Для определения расчетного потенциала организма пользователя в заданный момент времени берется среднее значение продолжительности жизни для категории жителей, к которой относится пользователь по основным характеристикам: (пол, возраст, национальность, страна проживания).

Полученное значение сравнивается со средним значением продолжительности жизни ближайших родственников пользователя (родственников 1-й линии). Расчетное значение продолжительности жизни пользователя при соблюдении всех медицинских мероприятий и правильного образа жизни будет рассчитываться по следующей формуле:

где:

G_pac - расчетное значение продолжительности жизни пользователя

G_cp - среднее значение продолжительности жизни, соответствующее половому признаку пользователя и месту его проживания;

G_p - среднее значение продолжительности жизни родственников пользователя (1-й линии), умерших не в результате несчастного случая.

Третий этап. Определение биологического возраста пользователя. Определение биологического возраста пользователя, может производиться по различным методикам, например, описанным в патентах на изобретение РФ:

• №2302198 «Способ определения биологического возраста человека»,

• №2102924 «Способ определения биологического возраста человека»,

• №2387374 «Способ определения биологического возраста человека и скорости старения».

При этом, с целью минимизации погрешности вычислений для дальнейших расчетов принимается среднее значение биологического возраста пользователя, которое рассчитывается по формуле:

где:

В_рас - среднее значение биологического возраста пользователя;

B₁ В₂, В₃ - расчетное значение биологического возраста пользователя, полученной по методикам 1, 2 или 3, соответственно.

Четвертый этап. Определение расчетного времени дожития.

Метод состоит в определении возраста дожития пользователя и рассчитывается как:

F_дож = G_рас - B_рас, где:

F_дож - время дожития пользователя.

Пятый этап. Расчет фактического потенциала здоровья.

Фактического потенциала здоровья пользователя рассчитывается как остаток начального потенциала и износа системы. При этом за годы эксплуатации принимается максимальное значение биологического возраста, определенное на основании вышеназванных методик.

где:

Р_факт - фактический потенциал пользователя;

max(В₁, В₂, В₃) - максимальное значение биологического возраста пользователя, полученное при исполнении третьего этапа.

Шестой этап. Определение динамики скорости старения.

Метод заключается в сравнении скорости старения пользователя со значением его средней скорости старения, полученное по следующей формуле:

где:

VS_cp - средняя скорость старения пользователя;

VS_i - скорость старения пользователя рассчитанное в i-й период по известной методике, например, описанной в №2387374 «Способ определения биологического возраста человека и скорости старения».

Затем производится сравнение VS_cp и VS_тeк, а также VS_npeд и VS_тeк,

где:

VS_тeк - текущая скорость старения пользователя, полученное при последнем расчете;

VS_npeд - предыдущее измерение скорости старения пользователя.

Если VS_cp<VS_тeк и VS_npeд<VS_тeк, то организм пользователя находится в зоне риска, о чем система извещает пользователя.

Если VS_cp<VS_тeк, но VS_npeд>VS_тeк, то организм пользователя все еще находится в зоне риска, но показатели улучшаются.

Если VS_cp>VS_тeк и VS_npeд>VS_тeк, то организм пользователя находится в зоне комфорта.

Если VS_cp>VS_тeк, но VS_npeд<VS_тeк, то организм пользователя все еще находится в зоне комфорта, но показатели ухудшаются.

Седьмой этап. Оценка рисков предрасположенности к заболеваниям.

Метод заключается в использовании данных, полученных по результатам генетических анализов, для определения органов и систем пользователя, находящихся в зоне риска. При отсутствии генетических исследований система предлагает пользователю ответить на опросник по известным ему заболеваниям ближайших родственников, а также осуществляет поиск информации о заболеваниях ближайших родственников в своей базе данных, доступной для системы информации в медицинских учреждениях, социальных сетях.

Собранная информация позволяет разделить органы и системы пользователя на зоны риска по предрасположенности к тем или иным заболеваниям из-за генетических особенностей организма: высокий риск (установлен результатом генетических исследований и/или встречается у всех исследованных родственников); средний риск (установлен результатом генетических исследований и/или встречается не менее чем у 2/3 исследованных родственников); минимальный риск (установлен результатом генетических исследований и/или встречается у 1/3 исследованных родственников).

Фактор Физической активности:

В соответствии с классификацией и рекомендациями уровней физической активности человека (Потребности человека в энергии Доклад о совместной консультации экспертов ФАО / ВОЗ / УООН, Рим, Италия, 17-24 октября 2001 года) для обеспечения здоровья сердечно-сосудистой системы необходим коэффициент физической активности не ниже 1,75.

расчет данного коэффициента у пользователя производится в несколько этапов.

1-й этап. Первичная оценка коэффициента активности. Производится на основании опроса пользователя. Пример опросной таблицы представлен в таблице 5.

По итогам опроса производится расчет первичного коэффициента активности по следующей формуле:

где:

А_o - первичный коэффициент активности пользователя, полученный в результате опроса;

t_i - время, затраченное пользователем на i-й вид деятельности, согласно таблице опроса;

k_i - коэффициент активности по i-му виду деятельности, согласно таблице опроса;

n - количество видов деятельности, включенных в таблицу опроса.

2-й этап. Ежедневный мониторинг физической активности пользователя. Производится на основании оценки данных, поступающих из смартфона, фитнес-треккеров и другого носимого оборудования пользователя. Расчет производится по формуле:

где:

А_тек - текущий коэффициент активности пользователя, рассчитанный на основании мониторируемых показателей;

- зафиксированное время, которое пользователь затратил на i-й мониторируемый вид деятельности.

Монитарируемые виды деятельности должны совпадать с видами деятельности, вошедшими в опросную таблицу. В случае невозможности снятия показателя вида деятельности в процессе мониторинга, система запрашивает данные о времени деятельности по нему у пользователя.

3-й этап. Выработка рекомендаций. В зависимости от результатов сравнения предыдущего коэффициента активности с последующим, медицинских показателей пользователя на момент сравнения, система вырабатывает рекомендации, основанные на рекомендациях ВОЗ, по увеличению (снижению) физической активности пользователя.

Фактор материального состояния:

Метод оценки материального состояния пользователя состоит из нескольких этапов, содержащих прогностический подход.

1-й этап. Оценка стартового значения материального состояния пользователя. Производится по итогам опроса об имущественном положении пользователя (финансовая составляющая: зарплата, дополнительный доход, вклады, накопления, обязательства; имущественная составляющая: недвижимое имущество, движимое имущество; инвестиционная составляющая: акции и облигации, паи и доли в предприятиях, драгоценные металлы, прочие активы). Дополнительно оцениваются сложившиеся потребности пользователя в ресурсах (оплата коммунальных услуг, содержание семьи, оплата лечения, проезда, учебы и т.д.)

2-й этап. Определение ожидаемого уровня материального состояния пользователя. Производится по итогам опроса об уровне материального состояния, к которому стремится пользователь распределенный на три составляющих (финансовую, имущественную, инвестиционную).

3-й этап. Сравнение стартового уровня с ожидаемым по всем составляющим и параметрам опроса.

4-й этап. Составление таблицы среднего материального состояния специалиста уровня пользователя на основании данных, получаемых из web-пространства. Сравнение полученного результата со стартовым значением и ожидаемым.

5-й этап. Оценка репутации пользователя производится по проверкам наличия негативной информации пользователя на сайтах служб судебных приставов, информации в бюро кредитных историй (загружается пользователем), базах данных судов, базах данных неоплаченных штрафов за административные правонарушения, задолженностей за коммунальные услуги и т.д.

6-й этап. Проведение расчета минимального необходимого дохода для покрытия всех потребностей пользователя по следующей формуле:

N_min = 1,2 * (U_min + F_min + E_min + He_min + Cr_min + V_min), где:

N_min - минимальная сумма необходимого дохода для нормального существования пользователя;

U_min - минимальные коммунальные расходы, складывающиеся из необходимых платежей за аренду жилья, оплата коммунальных расходов;

F_min - минимальные расходы на питание пользователя и членов семьи, находящихся на иждивении (в том числе животных);

E_min - минимальные средства, направляемые пользователем на обучение себя и членов семьи;

He_min - минимальные средства, затрачиваемые пользователем на медицинские мероприятия для себя и челнов семьи, находящихся на иждивении (в том числе животных);

Cr_min - кредитные обязательства пользователя - минимальные обязательные платежи по долговым обязательствам пользователя;

V_min^- транспортные расходы пользователя, складывающиеся из минимального количества средств, которые пользователь ежемесячно тратит на проезд в транспорте (в том числе на покупку бензина) на себя и членов семьи, находящихся на иждивении.

Сумма данных обязательств умножается на коэффициент 1,2 для создания резервного фонда в размере 20 процентов от суммы необходимых затрат. Данные средства направляются на покрытие непредвиденных расходов (10 процентов) и направляются в фонд накопления для решения стратегических задач (покупка необходимых вещей, оплата дорогостоящего лечения, снижение долговой нагрузки).

7-й этап. Мониторинг движения по карточным счетам пользователя на основании контроля за банковскими CMC-оповещениями (с разрешения пользователя) и ежедневного опроса пользователя о состоянии банковских счетов.

Информация, полученная системой на основании данных из CMC-оповещений о списании (зачислении) средств на банковскую карту пользователя, а также по ежедневному опросу пользователя о пополнении счета, произведенных расходах (когда, на что, в какой сумме, с какого счета) позволяет системе классифицировать произведенные затраты по статьям расхода, сравнить их с планом необходимых затрат. При превышении допустимых расходов система извещает пользователя о риске дефолта.

8-й этап. Предоставление информации пользователю с рекомендациями о возможных направлениях улучшения его уровня материального состояния. Рекомендации носят прогностический характер, при их выработки используются положения теории финансового анализа.

Система учитывает остаток средств на счете пользователя, сравнивает его с планом необходимых затрат и, в случае превышения остатка над расходами предлагает пользователю возможные варианты размещения временно свободных средств.

Фактор питания:

Расчет схемы правильного питания производится с учетом индивидуальных особенностей пользователя, его материального состояния, места нахождения пользователя и времени года. Расчет состоит из нескольких этапов.

1-й этап. Определение действующего рациона и порядка питания пользователя. Производится на основании опросных листов, включающих данные о времени и частоте приема пищи, составе рациона пользователя, наличия аллергических реакций (противопоказаний) на пищевые продукты, вкусовые предпочтения пользователя.

2-й этап. Оценка состояния пользователя на основании медицинских и персональных данных, введенных пользователем в систему (соответствие рост весовых и возрастных показателей, состояние органов и морфофункциональных систем, их соответствие гендерно возрастным характеристикам пользователя). Выделение рисковых и критических зон.

3-й этап. Анализ соответствия действующего рациона и порядка питания текущему состоянию пользователя.

4-й этап. Выработка рекомендаций по коррекции рациона и питания пользователя с учетом его текущего физического состояния, поставленной главной цели, материального состояния, времени года и места проживания пользователя.

При разработке настоящего изобретения мы основывались на определении «качества жизни», сформулированном экспертами ВОЗ, согласно которому, качество жизни - «это индивидуальное соотношение положения в жизни общества в контексте культуры и систем ценности этого общества с целями данного индивидуума, его планами, возможностями и степенью общего неустройства». ВОЗ также были разработаны ключевые критерии качества жизни и их составляющие (World Health Organization. Quality of life group. What is it Quality of life? Wid. Hth. Forum. 1996. V.l. P.29):

1. физические (сила, энергия, усталость, боль, дискомфорт, сон, отдых);

2. психологические (положительные и отрицательные эмоции, мышление, изучение, запоминание, концентрация, самооценка, внешний вид, негативные переживания);

3. уровень независимости (повседневная активность, работоспособность, зависимость от лечения и лекарств);

4. общественная жизнь (личные взаимоотношения, общественная ценность субъекта, сексуальная активность);

5. окружающая среда (благополучие, безопасность, быт, обеспеченность, доступность и качество медицинского и социального обеспечения, доступность информации, возможность обучения и повышения квалификации, досуг, экология).

При этом, анализ литературы показал, что единых критериев и норм оценки качества жизни не существует, а основными инструментами для изучения качества жизни являются стандартизированные опросники, основанные на психометрических методах.

Для подтверждения действительного улучшения качества жизни пользователя при использовании разработанной нами группы изобретения были проведены исследования. Для чего были сформированы четыре группы исследования, репрезентативные по составу включенных в них пользователей.

На первом этапе исследования оценивалась значимость учитываемых факторов, в связи с чем, группы 1 и 2 отличались перечнем факторов. Так, в первую группу вошли 20 пользователей, у которых учитывались факторы: политический, экономический и медицинский. Во вторую группу были включены 20 пользователей, у которых оценивалось влияние на качество жизни - медицинских и социальных факторов.

На втором этапе исследования оценивалось влияние индивидуального мониторинга изменения качества жизни с последующей корректировкой жизненного цикла пользователя на основании полученной оценки и составленных индивидуальных рекомендаций. Для чего также были сформированы группы: группа 1 (те же пользователи, которые участвовали на 1 этапе исследования) - пользователи, которым с заданной периодичностью направлялись стандартизированные рекомендации, направленные на поддержание приверженности к улучшению качества жизни; группа 2 (те же пользователи, которые участвовали на 1 этапе исследования) - пользователи, которым регулярно предоставлялись индивидуальные оценка текущего качества жизни и рекомендации (в случае необходимости) по ее коррекции, основанные на индивидуальной оценке параметров пользователя.

Данные о результатах сравнения групп, представлены в таблицах 6 и 7.

Из таблиц 6 и 7 однозначно следует, что на улучшение качества жизни пользователя оказывают влияние - учет комплекса определенных факторов - медицинского и социального, а также индивидуальный подход к мониторингу состояния пользователя с последующим предоставлением ему индивидуальных рекомендаций по коррекции жизненного цикла. Это позволяет добиться достоверно лучших результатов улучшения качества жизни пользователя, оптимизировав (улучшив) ее.

Группа изобретений относится к медицине, а именно к биомедицинским и IT-технологиям индустрии здоровья, и может быть использована для улучшения качества жизни пользователя. Система содержит машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые одним или более процессором машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении реализуют выполнение способа, который включает в себя: получение персональных данных о пользователе; получение данных о занятиях, повышающих качество жизни человека; обработку полученных данных о пользователе, включающую в себя вычисление социальных факторов и медицинских факторов на основе полученных данных; обработку данных о занятиях, включающую в себя формирование списка занятий и определение противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий; анализ обработанных данных, причем анализ включает в себя использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса, причем анализ данных включает в себя выявление корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами, путем их сопоставления на временной шкале, определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор, определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня; генерирование прогноза качества жизни пользователя на основе анализа данных; вывод прогноза качества жизни пользователю; формирование списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вывод их пользователю; выполнение вышеуказанных: получения данных, обработки полученных данных, анализа обработанных данных, генерирования прогноза качества жизни и вывода прогноза качества жизни пользователю с заданной первой периодичностью; выполнение анализа текущего состояния пользователя, включающее в себя получение данных о текущем состоянии пользователя, причем данные о текущем состоянии пользователя включают в себя данные фотоплетизмографии, данные о двигательной активности пользователя и данные об электрической проводимости кожи пользователя; анализ данных о текущем состоянии пользователя, включающий в себя вычисление параметров текущего состояния пользователя, причем указанные параметры вводятся в используемую прогностическую модель, и производится коррекция прогноза качества жизни, причем если прогноз качества жизни пользователя ухудшается, то пользователь получает оповещение о необходимости изменения поведения; причем анализ текущего состояния пользователя выполняется со второй периодичностью, более частой, чем первая периодичность. Группа изобретений обеспечивает эффективное повышение качества жизни, обусловленное использованием индивидуального подхода к оценке состояния пользователя, основанного на регулярном мониторинге его состояния, различных аспектов жизни, а также правильности выполняемых предписаний. 3 н. и 19 з.п. ф-лы, 7 табл.

1. Способ улучшения качества жизни пользователя, включающий в себя:

получение персональных данных о пользователе;

получение данных о занятиях, повышающих качество жизни человека;

обработку полученных данных о пользователе, включающую в себя вычисление социальных факторов и медицинских факторов на основе полученных данных;

обработку данных о занятиях, включающую в себя формирование списка занятий и определение противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;

анализ обработанных данных, причем анализ включает в себя использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса, причем анализ данных включает в себя

выявление корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами, путем их сопоставления на временной шкале,

определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,

определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;

генерирование прогноза качества жизни пользователя на основе анализа данных;

вывод прогноза качества жизни пользователю;

формирование списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вывод их пользователю;

выполнение вышеуказанных: получения данных, обработки полученных данных, анализа обработанных данных, генерирования прогноза качества жизни и вывода прогноза качества жизни пользователю с заданной первой периодичностью;

выполнение анализа текущего состояния пользователя, включающее в себя

получение данных о текущем состоянии пользователя, причем данные о текущем состоянии пользователя включают в себя данные фотоплетизмографии, данные о двигательной активности пользователя и данные об электрической проводимости кожи пользователя;

анализ данных о текущем состоянии пользователя, включающий в себя вычисление параметров текущего состояния пользователя, причем указанные параметры вводятся в используемую прогностическую модель, и производится коррекция прогноза качества жизни, причем

если прогноз качества жизни пользователя ухудшается, то пользователь получает оповещение о необходимости изменения поведения;

причем анализ текущего состояния пользователя выполняется со второй периодичностью, более частой, чем первая периодичность.

2. Способ по п. 1, в котором получение данных о пользователе включает в себя получение персональных данных пользователя, данных об образовании, данных о профессиональном опыте, данных о генетических рисках, образе жизни пользователя и данных о состоянии здоровья пользователя.

3. Способ по п. 1, в котором социальные факторы включают в себя фактор образования, психологический фактор и профессиональный фактор.

4. Способ по п. 2, в котором персональные данные пользователя включают в себя одно или более из группы, содержащей: имя пользователя, дату рождения, пол, телефон, адрес электронной почты, адреса страниц в социальных сетях, адрес места жительства.

5. Способ по п. 2, в котором данные об образовании включают в себя уровень образования, названия образовательных учреждений, наличие профессиональных сертификатов, даты начала и окончания прохождения обучения, результаты тестов на интеллект.

6. Способ по п. 2, в котором данные о профессиональном опыте включают в себя наименования должностей, уровни дохода, количество подчиненных, даты начала и окончания работы в указанных должностях.

7. Способ по п. 2, в котором данные о генетических рисках включают в себя данные о родственниках пользователя и/или данные генетических тестов пользователя.

8. Способ по п. 7, в котором данные о родственниках пользователя включают в себя данные о состоянии здоровья указанных родственников и психологические данные о родственниках.

9. Способ по п. 2, в котором данные об образе жизни включают в себя данные о занятиях спортом и вредных привычках пользователя.

10. Способ по п. 3, в котором психологический фактор вычисляется на основе данных, включающих в себя страницы в социальных сетях и адрес места жительства пользователя.

11. Способ по п. 1, в котором медицинские факторы включают в себя минимальный возраст дожития, скорость снижения потенциала здоровья, динамику изменения темпов снижения потенциала здоровья, риски предрасположенности к заболеваниям.

12. Способ по п. 11, в котором минимальный возраст дожития вычисляется на основе данных о времени дожития органа, средней продолжительности жизни человека и биологического возраста.

13. Способ по п. 11, в котором скорость снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о возрасте пользователя, данных о генетических рисках и данных о состоянии здоровья пользователя.

14. Способ по п. 11, в котором динамика изменения темпов снижения потенциала здоровья вычисляется на основе данных о состоянии здоровья пользователя в разные периоды жизни.

15. Способ по п. 11, в котором риски предрасположенности к заболеваниям вычисляются на основе данных о генетических рисках пользователя.

16. Способ по п. 1, в котором анализ обработанных данных включает в себя сопоставление обработанных данных по времени и установление зависимости между социальными и медицинскими факторами.

17. Способ по п. 16, в котором анализ обработанных данных дополнительно включает в себя сравнение показателей пользователя с эталонными показателями.

18. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя генерирование рекомендаций пользователю для улучшения качества жизни.

19. Способ по п. 18, в котором генерирование рекомендаций включает в себя составление персонального плана биомедицинских и социальных мероприятий.

20. Система для улучшения качества жизни пользователя, включающая в себя:

модуль получения данных, выполненный с возможностью ввода данных о пользователе и получения данных о занятиях, повышающих качество жизни человека;

модуль обработки данных для вычисления социальных и медицинских факторов на основе полученных данных, выполненный с возможностью получения данных от внешних систем, формирования списка занятий и определения противопоказаний для каждого занятия из указанного списка занятий;

измерительный модуль, выполненный с возможностью регистрации двигательной активности пользователя, кровяного потока с помощью фотоплетизмографии и проводимости кожи пользователя;

модуль анализа данных, выполненный с возможностью сопоставления социальных и медицинских факторов, генерирования прогноза качества жизни пользователя, формирования списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и вычисления параметров текущего состояния пользователя, причем анализ включает в себя:

использование прогностической модели, где прогнозирование осуществляется с помощью алгоритма случайного леса,

сопоставление социальных факторов и медицинских факторов на временной шкале с выявлением корреляций между социальными факторами и медицинскими факторами,

определение весов для каждого социального фактора, характеризующих его влияние на каждый медицинский фактор,

определение, на основе противопоказаний, списка критических занятий, приводящих к ухудшению качества жизни пользователя ниже заданного уровня;

причем указанные параметры текущего состояния пользователя вводятся в используемую прогностическую модель для коррекции прогноза качества жизни;

модуль вывода, выполненный с возможностью представления пользователю сгенерированного прогноза качества жизни, списка рекомендованных для повышения качества жизни пользователя занятий и оповещения пользователя о необходимости изменения поведения.

21. Система по п. 20, в которой внешними системами являются страницы в сети Интернет, профессиональные базы данных, медицинские экспертные системы, базы данных городов, предприятий, учебных заведений, статистические базы данных.

22. Машиночитаемый носитель данных, содержащий исполняемые одним или более процессором машиночитаемые инструкции, которые при их исполнении реализуют выполнение способа улучшения качества жизни пользователя по любому из пп. 1-19.