一种呼吸系统疾病检测方法、装置和电子设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别涉及一种呼吸系统疾病检测方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.呼吸系统疾病是一种常见病、多发病，疾病种类复杂，其中下呼吸道感染严重影响健康，致死率高，全球十大致死因素排名第四，每年有4000万人死于下呼吸道感染。受“新冠疫情”的影响，呼吸系统感染(肺炎)受到更为广泛的关注。呼吸系统感染具有相似的症状如咳嗽、发热、呼吸困难等。肺炎为急性，用户有感知，进展快，类型多，病原体生长超过宿主防御能力时，导致肺泡腔内出现渗出物，引发肺炎。
3.在现有技术的应用场景中，呼吸系统疾病的检测主要基于医生问诊以及胸部影像学检查来完成。医生问诊主要包括询问是否具有既往病史、慢性咳嗽、咳痰、呼吸困难等症状的问题，给出初步的判断。胸部影像学检查主要通过x光影像检测肺叶实变(表现为边界不清的阴影)、间质浸润和/或空洞形成。胸部影像学检查可明确肺炎病变位置、严重程度，观察治疗是否有效，监测病情恢复程度，也可用于其他肺部疾病的鉴别诊断。
4.现有技术的呼吸系统疾病的检测要求在专业场所由专业人员进行操作，费时，需经常到医院检查，舒适性差且费用昂贵；不计功耗和成本，难以满足家庭及日常生活便捷和高效的要求。因此，需要一种简便快捷的呼吸系统疾病检测方法，以实现呼吸系统疾病的检测。


技术实现要素：

5.针对现有技术下如何简便快捷的实现呼吸系统疾病的检测的问题，本技术提供了一种呼吸系统疾病检测方法、装置和电子设备，本技术还提供一种计算机可读存储介质。
6.本技术实施例采用下述技术方案：
7.第一方面，本技术提供一种呼吸系统疾病检测方法，所述方法应用于电子设备，所述方法包括：
8.获取用户的身体特征数据；
9.根据所述身体特征数据获得呼吸系统状况分析结果；
10.根据所述呼吸系统状况分析结果，确认所述用户的身体状况标签，所述身体状况标签包括第一标签以及第二标签；
11.根据所述用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，根据所述问卷调查的调查结果生成所述用户的呼吸系统疾病检测结果，其中：
12.针对所述身体状况标签为所述第一标签的用户，采用第一问卷调查流程进行问卷调查；
13.针对所述身体状况标签为所述第二标签的用户，采用第二问卷调查流程进行问卷调查。
14.在第一方面的一种实现方式中，所述身体特征数据包括生理参数和/或音频数据；
15.所述生理参数包括体温、呼吸率、血氧、心率中的一项或多项；
16.所述音频数据包括咳嗽音、呼吸音、肺音中的一项或多项。
17.在第一方面的一种实现方式中，所述身体状况标签还包括第三标签；
18.所述方法还包括：
19.针对所述身体状况标签为所述第三标签的用户，采用第三问卷调查流程进行问卷调查。
20.在第一方面的一种实现方式中，所述根据所述用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，包括：
21.根据所述用户的身体状况标签生成对应的调查问卷；
22.或者，
23.从预存的调查问卷中调用与所述用户的身体状况标签对应的调查问卷。
24.在第一方面的一种实现方式中，所述呼吸系统状况分析结果包括身体状况标签以及上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率；所述第一标签、第二标签以及第三标签分别为肺炎、上呼吸道感染以及健康。
25.在第一方面的一种实现方式中，所述呼吸系统状况分析结果包括上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率；所述第一标签、第二标签以及第三标签分别为肺炎、上呼吸道感染以及健康；
26.所述根据所述呼吸系统状况分析结果，确认所述用户的身体状况标签，包括：以所述上呼吸道感染概率、所述肺炎概率、所述健康概率中概率值最大的一项所对应的类型为所述用户的身体状况标签。
27.在第一方面的一种实现方式中，所述呼吸系统疾病检测结果包括第一检测结果、第二检测结果以及第三检测结果。
28.在第一方面的一种实现方式中，所述第一检测结果为呼吸道感染高风险；所述第二检测结果为呼吸道感染低风险；所述第三检测结果为呼吸系统未见异常。
29.在第一方面的一种实现方式中，所述第一问卷调查流程包括：
30.当所述肺炎概率大于等于第一阈值时，输出所述第一检测结果；
31.当所述肺炎概率小于所述第一阈值时，向所述用户输出第一调查问卷，所述第一调查问卷用于确认用户是否存在呼吸道感染症状；
32.当所述用户不存在所述呼吸道感染症状时，输出所述第二检测结果；
33.当所述用户存在所述呼吸道感染症状，并且，所述上呼吸道感染概率大于等于所述健康概率时，输出所述第二检测结果；
34.当所述用户存在所述呼吸道感染症状，并且，所述上呼吸道感染概率小于所述健康概率时，输出所述第三检测结果。
35.在第一方面的一种实现方式中，所述呼吸道感染症状为发热、咳嗽、喉咙痛、流鼻涕中任意一个或多个症状。
36.在第一方面的一种实现方式中，所述第二问卷调查流程包括：
37.当所述上呼吸道感染概率大于等于第二阈值时，输出所述第二检测结果；
38.当所述上呼吸道感染概率小于所述第二阈值时，向用户输出第二调查问卷，所述
第二调查问卷用于确认用户是否有痰；
39.当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第三阈值时，输出所述第三检测结果；
40.当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于所述第三阈值时，输出所述第二检测结果；
41.当所述用户有痰时，向用户输出第三调查问卷，所述第三调查问卷用于确认用户的痰的颜色；
42.当所述用户的痰的颜色满足预设条件，并且，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于第四阈值时，输出所述第二检测结果；
43.当所述用户的痰的颜色不满足所述预设条件，和/或，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第四阈值时，输出所述第三检测结果。
44.在第一方面的一种实现方式中，所述第二问卷调查流程包括：
45.当所述上呼吸道感染概率大于等于第二阈值时，输出所述第二检测结果；
46.当所述上呼吸道感染概率小于所述第二阈值时，向用户输出第四调查问卷，所述第二调查问卷用于确认用户是否有痰以及在用户有痰时的痰的颜色；
47.当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第三阈值时，输出所述第三检测结果；
48.当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于所述第三阈值时，输出所述第二检测结果；
49.当所述用户的痰的颜色满足预设条件，并且，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于第四阈值时，输出所述第二检测结果；
50.当所述用户的痰的颜色不满足所述预设条件，和/或，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第四阈值时，输出所述第三检测结果。
51.在第一方面的一种实现方式中，当所述用户的痰的颜色为透明、白色、黄色中的一种时，所述用户的痰的颜色满足所述预设条件。
52.在第一方面的一种实现方式中，所述第三问卷调查流程包括：
53.当所述健康概率大于等于第五阈值，或者，所述肺炎概率以及所述上呼吸道感染概率均小于第六阈值时，向所述用户输出第五调查问卷，所述第五调查问卷用于确认用户的身体状况；
54.当所述用户的身体状况为无呼吸道感染症状时，输出所述第三检测结果；
55.当所述用户的身体状况为存在呼吸道感染症状时，向所述用户输出第六调查问卷，所述第六调查问卷用于确认用户的身体状况变化；
56.当所述用户的身体状况变化为第一状态时，输出所述第三检测结果；
57.当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率大于等于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第一检测结果；
58.当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率小于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第二检测结果。
59.在第一方面的一种实现方式中，所述第三问卷调查流程包括：
60.当所述健康概率大于等于第五阈值，或者，所述肺炎概率以及所述上呼吸道感染
概率均小于第六阈值时，向所述用户输出第七调查问卷，所述第七调查问卷用于确认用户的身体是否存在异常症状；
61.当所述用户的身体状况为无异常症状时，输出所述第三检测结果；
62.当所述用户的身体状况为存在异常症状时，向所述用户输出第八调查问卷，所述第八调查问卷用于确认用户的异常症状内容；
63.当所述用户的异常症状不为呼吸道感染症状时，输出所述第三检测结果；
64.当所述用户的异常症状为呼吸道感染症状时，向所述用户输出第六调查问卷，所述第六调查问卷用于确认用户的身体状况变化；
65.当所述用户的身体状况变化为第一状态时，输出所述第三检测结果；
66.当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率大于等于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第一检测结果；
67.当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率小于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第二检测结果。
68.在第一方面的一种实现方式中，所述呼吸道感染症状包含咳嗽、喉咙痛、流鼻涕/打喷嚏/鼻塞中的一种或几种。
69.在第一方面的一种实现方式中，所述第一状态为呼吸道感染症状刚出现或处于好转状态，所述第二状态为呼吸道感染症状未见好转。
70.第二方面，本技术提供一种呼吸系统疾病检测装置，所述装置应用于电子设备，所述装置包括：
71.数据获取模块，其用于获取用户的身体特征数据；
72.呼吸系统状况获取模块，其用于根据所述身体特征数据获得呼吸系统状况分析结果；
73.问卷调查模块，其用于：
74.根据所述呼吸系统状况分析结果，确认所述用户的身体状况标签，所述身体状况标签包括第一标签以及第二标签；
75.根据所述用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，根据所述问卷调查的调查结果生成所述用户的呼吸系统疾病检测结果，其中：
76.针对所述身体状况标签为所述第一标签的用户，采用第一问卷调查流程进行问卷调查；
77.针对所述身体状况标签为所述第二标签的用户，采用第二问卷调查流程进行问卷调查。
78.第三方面，本技术提供一种电子设备，所述电子设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当所述计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述电子设备执行如第一方面所述的方法步骤。
79.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面所述的方法。
80.根据本技术实施例所提出的上述技术方案，至少可以实现下述技术效果：
81.根据本技术提供的呼吸系统疾病检测方法，利用问卷调查的方式，在一定程度上
模拟院内问诊，对用户的呼吸系统状况进行进一步的分析，可以提高呼吸系统疾病检测的准确率。
82.进一步的，在对用户进行问卷调查时，针对不同的呼吸系统状况分析结果采用不同的问卷调查流程，可以提高问卷调查的针对性，减少问卷调查步骤，从而在提高呼吸系统疾病检测准确率的同时提高用户体验。
附图说明
83.图1所示为根据本技术一实施例的应用场景示意图；
84.图2所示为根据本技术一实施例的方法的流程图；
85.图3所示为根据本技术一实施例的部分身体特征数据采集流程图；
86.图4所示为根据本技术一实施例的部分身体特征数据采集流程图；
87.图5所示为根据本技术一实施例的应用场景示意图；
88.图6所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
89.图7所示为根据本技术一实施例的部分问卷调查流程；
90.图8所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
91.图9所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
92.图10所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
93.图11所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
94.图12所示为根据本技术一实施例的部分问卷调查流程；
95.图13所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
96.图14所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
97.图15所示为根据本技术一实施例的部分问卷调查流程；
98.图16所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
99.图17所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图；
100.图18所示为根据本技术一实施例的语音操作装置结构简图；
101.图19示出了本技术实施例提供的一电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
102.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
103.本技术的实施方式部分使用的术语仅用于对本技术的具体实施例进行解释，而非旨在限定本技术。
104.针对现有技术下如何简便快捷的实现呼吸系统疾病的检测的问题，本技术提供了一种呼吸系统疾病检测方法。在本身请提供的方法中，利用用户的电子设备采集用户的身体特征数据，根据采集到的身体特征数据分析用户的呼吸系统状况，不需要用户去医院就诊，就可以实现简便快捷的呼吸系统疾病检测。
105.进一步的，由于用户的电子设备上的数据采集装置的采集对象范围、数据采集精
度都弱于专业的检测设备，因此，根据用户的电子设备采集到的身体特征数据分析用户的呼吸系统状况，其分析结果的准确性并不能达到入院检测的水准。因此，为提高呼吸系统疾病检测的准确率，在本技术提供的呼吸系统疾病检测方法中，在根据用户的电子设备采集到的身体特征数据分析用户的呼吸系统状况，对获取到的分析结果还进行进一步的分析。
106.具体的，呼吸系统疾病的院内诊疗流程主要包括：问诊与检测两个流程。问诊信息是呼吸系统疾病院内诊疗的不可或缺的步骤，问诊主要包括是否具有既往病史、慢性咳嗽、咳痰及呼吸困难等症状，辅助于医学图像、血液检测等，用于确诊是否患有呼吸系统疾病。
107.因此，在本技术提供的呼吸系统疾病检测方法中，对用户的身体特征数据进行分析获得呼吸系统状况分析结果；基于呼吸系统状况分析结果对用户进行针对身体状况的问卷调查，根据问卷调查的调查结果生成用户的呼吸系统疾病检测结果。利用问卷调查的方式，在一定程度上模拟院内问诊，对用户的呼吸系统状况进行进一步的分析，从而提高呼吸系统疾病检测的准确率。
108.图1所示为根据本技术一实施例的应用场景示意图。电子设备100包括处理器1001、存储器1002、输出模块1003(例如，显示屏和/或喇叭)、输入模块1004(例如，触控屏和/或麦克风)。
109.存储器1002上存储有可以运行的程序代码(例如，操作系统程序代码以及应用程序代码)。处理器1001运行存储器1002上存储的代码以启动操作系统以及运行相应的应用程序。
110.处理器1001的运行结果可以通过输出装置1003输出(例如，通过显示屏显示画面和/或通过喇叭输出声音)。用户可以根据输出装置1003的输出内容，通过输入装置1004进行输入操作(例如，触控操作和/或语音输入)，向处理器1001输入控制指令。
111.在本技术实施例中，电子设备100可以为任意具备输出以及数据处理功能的用户终端设备，例如，智能手环、智能手表、手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等等。
112.图2所示为根据本技术一实施例的方法的流程图。在一实施例中，处理器1001运行存储器1002上的程序代码，使得n。
113.s200，获取用户的身体特征数据。身体特征数据包括生理参数和/或音频数据。生理参数包括体温、呼吸率、血氧、心率中的一项或多项。音频数据包括咳嗽音、呼吸音、肺音中的一项或多项。
114.在s200中，通过一个或多个数据采集装置获取身体特征数据。例如，通过光电体积描记法(photoplethysmography，ppg)测量装置获取呼吸率、血氧、心率中的一项或多项；通过温度传感器获取体温；通过定向麦克风获取音频数据。
115.图3所示为根据本技术一实施例的部分身体特征数据采集流程图。如图3所示，加速度(acceleration，acc)传感器采集acc信号，ppg测量装置采集ppg信号(ppg测量装置的发光二极管发射的光线被人体皮肤反射后，ppg测量装置的广电二极管采集反射光数据)。acc信号以及ppg信号被发送到数据处理模块，数据处理模块中的呼吸率计算单元、血氧计算单元、心率计算单元根据acc信号以及ppg信号进行特征提取，分别计算用户的呼吸率、血氧、心率。
116.图4所示为根据本技术一实施例的部分身体特征数据采集流程图。如图4所示，定向麦克风针对用户进行音频数据采集，麦克风采集到的音频数据被发送到预处理模块。在
预处理模块中，音频数据经历幅值归一化、中值滤波以及带通滤波的预处理操作，以消除音频数据的局部波动影响并降低音频数据的数据量等级。
117.经历数据预处理后的音频数据被预处理模块发送到特征提取模块。特征提取模块从音频数据中提取原始特征(原始特征包含但不限于梅尔频率倒谱系数、差分特征、光谱平坦度)。针对原始特征进行聚合统计。聚合统计的过程包含但不限于：聚合统计原始音频特征的中位数/均值/方差；聚合统计原始音频特征的峰度/偏度特征。根据聚合统计的统计结果以从音频数据中分离咳嗽音、呼吸音、肺音。
118.在一应用场景中，用于获取身体特征数据的全部数据采集装置被构造在电子设备100中。
119.例如，电子设备100为配置有ppg测量装置、体温测量装置以及麦克风的智能手表，在用户日常佩戴智能手表时，智能手表通过ppg测量装置采集用户的呼吸率、血氧、心率；通过体温测量装置采集用户的体温；通过麦克风采集用户的咳嗽音、呼吸音、肺音。
120.在另一应用场景中，用于获取身体特征数据的数据采集装置被构造在电子设备100以外的一个或多个测量设备中。测量设备连接到电子设备100构成呼吸系统疾病检测系统。
121.例如，图5所示为根据本技术一实施例的应用场景示意图。
122.如图5所示，智能手表501配置有ppg测量装置、体温测量装置以及麦克风。在用户日常佩戴智能手表时，智能手表501通过ppg测量装置采集用户的呼吸率、血氧、心率；通过体温测量装置采集用户的体温；通过麦克风采集用户的咳嗽音、呼吸音、肺音。智能手表501连接到手机502(电子设备100)，手机502获取智能手表采集到的呼吸率、血氧、心率、体温、咳嗽音、呼吸音、肺音。
123.又例如，电子设备100为平板电脑，配置有ppg测量装置的智能手表为第一测量设备，配置有体温测量装置以及麦克风的耳机为第二测量设备。在用户日常佩戴智能手表以及耳机时，智能手表通过ppg测量装置采集用户的呼吸率、血氧、心率；耳机通过体温测量装置采集用户的体温；耳机通过麦克风采集用户的咳嗽音、呼吸音、肺音。智能手表以及耳机连接到平板电脑(电子设备100)，平板电脑获取智能手表以及耳机采集到的呼吸率、血氧、心率、体温、咳嗽音、呼吸音、肺音。
124.在另一应用场景中，用于获取身体特征数据的一部分数据采集装置被构造在电子设备100中，其他数据采集装置被构造在电子设备100以外的一个或多个测量设备中。测量设备连接到电子设备100构成呼吸系统疾病检测系统。
125.例如，电子设备100为配置有ppg测量装置的智能手表，配置有体温测量装置以及麦克风的耳机为测量设备。在用户日常佩戴智能手表以及耳机时，智能手表通过ppg测量装置采集用户的呼吸率、血氧、心率；耳机通过体温测量装置采集用户的体温；耳机通过麦克风采集用户的咳嗽音、呼吸音、肺音。耳机连接到智能手表，智能手表获取耳机采集到的体温、咳嗽音、呼吸音、肺音。
126.进一步的，本技术实施例对触发执行s200的触发条件不做具体限定。本领域的技术人员可以根据具体应用场景设计s200的触发条件。
127.例如，在一种实现方式中，在用户确认需要进行呼吸系统疾病检测后，开始采集用户的身体特征数据。
128.图6所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。电子设备100为手机，配置有ppg测量装置、体温测量装置以及麦克风的智能手表连接到手机。例如，电子设备100为图5所示手机502，智能手表501通过蓝牙连接到手机502。
129.用户佩戴智能手表501，用户在手机502上启动呼吸系统疾病检测应用，进入如图6界面610所示的开始页面，点击界面610中的按钮601“开始检测”。在按钮601被点击后，手机502向智能手表501发送指令，智能手表501开始采集用户所点选的身体特征数据。
130.又例如，在另一种实现方式中，在用户日常佩戴上配置有数据采集装置的随身设备时，自动开始采集用户的身体特征数据。
131.图6所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。在图6界面610所示的开始页面中，用户点击“设置身体状况监控”，进入如图6界面620所示的监控设置页面。
132.在图6界面620所示的“身体状况监控”选项下包含“全天监控”(对应的开启开关为开关602)以及“定时监控”(对应的开启开关为开关603)。用户根据自身需求开启开关602或603(在用户不希望进行身体状况监控时，可以不开启开关602以及603)，并且，如果用户点选开启开关603后还需要选择指定的监控时间段。在开关602或603被开启后，在用户佩戴智能手表501的状态下，智能手表501会全天或在指定时间段自动采集用户所点选的身体特征数据。
133.s210，根据用户的身体特征数据获得呼吸系统状况分析结果。
134.本技术实施例对在s200之后，触发执行s210的触发条件不做具体限定。本领域的技术人人员可以根据具体应用场景设计s210的触发条件。
135.例如，在一种实现方式中，在用户确认需要进行呼吸系统疾病检测后，开始采集用户的身体特征数据(s200)，在采集到足够的身体特征数据之后，自动触发执行s210。
136.以图5以及图6所示应用场景为例，用户在手机502上启动呼吸系统疾病检测应用，进入如图6界面610所示的开始页面，点击按钮601“开始检测”。在按钮601被点击后，智能手表501开始采集用户的身体特征数据。智能手表501采集到的身体特征数据被发送到手机502，在手机502获取到足够的身体特征数据后，手机502触发执行s210。
137.又例如，在另一种实现方式中，在用户日常佩戴上配置有数据采集装置的随身设备时，自动开始采集用户的身体特征数据。随身设备采集到的身体特征数据被自动保存，当用户确认需要进行呼吸系统疾病检测时，电子设备100根据已保存的身体特征数据立即触发s210的执行。
138.以图5以及图6所示应用场景为例，在图6界面610所示的开始页面中，用户点击“设置身体状况监控”，进入如图6界面620所示的监控设置页面。在图6界面620所示的页面中，在开关602或603被开启后，在用户佩戴智能手表501的状态下，智能手表501会全天或在指定时间段自动采集用户所点选的身体特征数据。智能手表501采集的身体特征数据被自动发送到手机502，保存在手机502的身体特征数据库中；或者，智能手表501采集的身体特征数据被自动保存在智能手表501的身体特征数据库中。
139.在如图6界面610所示的开始页面中，在用户点击按钮501“开始检测”后，手机502会首先检查手机502的身体特征数据库(或者，智能手表501的身体特征数据库)中是否保存有用户12小时内的身体特征数据，如果有，则手机502立即触发执行s210。如果没有，则手机502触发执行s200(指令智能手表501采集用户的身体特征数据)。
140.进一步的，本领域的技术人人员可以根据具体应用场景设计s210的具体实现方式，本技术实施例对此不作具体限制。
141.例如，在s210的一种实现方式中，电子设备100调用云端服务器的分析模型，将用户的身体特征数据输入到分析模型，获取分析模型输出的呼吸系统状况分析结果。
142.又例如，在s210的另一种实现方式中，电子设备100将用户的身体特征数据上传云端服务器。云端服务器调用分析模型，将电子设备100上传的身体特征数据输入到分析模型，获取分析模型输出的呼吸系统状况分析结果后将呼吸系统状况分析结果反馈给电子设备100。
143.具体的，本技术实施例对实现s210所采用的分析模型不做具体限制。本领域的技术人员可以根据实际应用场景采用现有的分析模型或是设计全新的分析模型。
144.例如，分析模型可以是机器学习模型，如逻辑回归((logistic regression,lr)模型，或者，极端梯度增压(extreme gradient boosting，xgboost)算法模型。从呼吸系统疾病的历史记录数据中提取不同身体特征数据所对应的呼吸系统疾病感染状况以生成样本数据，根据样本数据训练分析模型。
145.进一步的，本技术实施例对呼吸系统状况分析结果的内容结构不做具体限制，本领域的技术人人员可以根据具体应用场景选用多种不同的内容结构。
146.例如，在s210的一种实现方式中，呼吸系统状况分析结果包括身体状况标签以及上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率。呼吸系统状况分析结果中的身体状况标签为肺炎、上呼吸道感染以及健康中的一种。
147.又例如，在s210的另一种实现方式中，呼吸系统状况分析结果仅包括上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率。
148.在s210之后，就可以基于呼吸系统状况分析结果对用户进行针对身体状况的问卷调查。本技术实施例对问卷调查的具体流程不做具体限制，本领域的技术人人员可以根据具体应用场景选用多种不同的问卷调查流程。
149.进一步的，在一种实现方式中，在对用户进行问卷调查时，针对不同的呼吸系统状况分析结果采用不同的问卷调查流程，可以提高问卷调查的针对性，减少问卷调查步骤，从而在提高呼吸系统疾病检测准确率的同时提高用户体验。
150.在另一实现方式中，在对用户进行问卷调查时采用统一的问卷调查流程。例如，在一套调查流程中，遍历另一种实现方式中针对不同的呼吸系统状况分析结果采用的不同的问卷调查流程的所有调查内容。
151.具体的，在图2所示实施例中，针对用户的呼吸系统状况预设“肺炎”、“上呼吸道感染”以及“健康”三钟身体状况标签，针对不同的身体状况标签采用不同的问卷调查流程。
152.在s210之后，电子设备100执行下述方法流程。
153.s220，根据呼吸系统状况分析结果，确认用户的身体状况标签。
154.具体的，在s210中，呼吸系统状况分析结果包括身体状况标签以及上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率。呼吸系统状况分析结果中的身体状况标签为肺炎、上呼吸道感染以及健康中的一种。在s220中，直接通过呼吸系统状况分析结果中的身体状况标签确认用户的身体状况标签。
155.在另一种实现方式中，在s210中，呼吸系统状况分析结果包括仅包括上呼吸道感
染概率、肺炎概率、健康概率。在s220中，电子设备100根据呼吸系统状况分析结果中的上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率确定身体状况标签，以上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率中概率值最大的一项所对应的类型为用户的身体状况标签。
156.s231，当解析结果满足第一条件(身体状况标签为肺炎)时，采用第一问卷调查流程，对用户进行针对身体状况的问卷调查，根据第一问卷调查流程的调查结果生成用户的呼吸系统疾病检测结果。
157.在s231中，第一问卷调查流程为预设的问卷调查流程，其包括：问卷调查流程中各个步骤节点上应该执行的调查行为(例如，在步骤a中需要向用户输出调查问卷a并获取用户针对调查问卷a的答复)；各个步骤节点间的逻辑关系(例如，在步骤a执行完毕后，根据步骤a的执行结果(用户答复内容)的不同，后续应该执行哪一个步骤)。
158.在本实施例中，在实现问卷调查流程的过程中，向用户输出的调查问卷为预先配置好的调查问卷。在需要向用户输出调查问卷时，手机502根据当前所采用的问卷调查流程，调用预存的调查问卷，将调查问卷显示到显示屏上。
159.调查问卷可以保存在手机502的本地存储器中。调查问卷也可以保存在云端服务器上，由手机502访问云端服务器，获取调查问卷。
160.例如，在本实现方式的一应用场景中，针对不同的身体状况标签(肺炎、上呼吸道感染以及健康)，预先模拟医生问诊的实际过程，获取呼吸道疾病问诊时，医生可能问诊的问题。根据医生可能问诊的问题生成对应不同的身体状况标签(对应不同的问卷调查流程)的调查问卷。保存预先生成的调查问卷，并且，为每一个调查问卷添加标记(标记调查问卷对应哪一个身体状况标签/问卷调查流程，和/或，标记调查问卷对应哪一个问卷调查流程中的哪一个步骤)。
161.在需要向用户输出调查问卷时，根据用户当前身体状况标签、所采用的问卷调查流程和/或当前问卷调查流程的进展状态，在预先保存的所有调查问卷中，对调查问卷的标记进行匹配检索。确认标记与用户当前身体状况标签、所采用的问卷调查流程和/或当前问卷调查流程的进展状态的调查问卷，调用该调查问卷并输出给用户。
162.在另一实施例中，并不预先配置完整的调查问卷。在需要向用户输出调查问卷时，手机502根据当前所采用的问卷调查流程(用户当前的身体状况标签)，生成对应的调查问卷。
163.例如，在一应用场景中，针对不同的身体状况标签(肺炎、上呼吸道感染以及健康)，预先模拟医生问诊的实际过程，获取呼吸道疾病问诊时，医生可能问诊的问题。保存医生可能问诊的所有问题，并且，为每个问题附加标记(标记调查问卷对应哪一个身体状况标签/问卷调查流程，和/或，标记调查问卷对应哪一个问卷调查流程中的哪一个步骤)。
164.在需要向用户输出调查问卷时，根据用户当前身体状况标签、所采用的问卷调查流程和/或当前问卷调查流程的进展状态，在预先保存的所有问题中，对问题的标记进行匹配检索。确认标记与用户当前身体状况标签、所采用的问卷调查流程和/或当前问卷调查流程的进展状态的问题，根据标记匹配的所有问题生成需要输出给用户的调查问卷。
165.图7所示为根据本技术一实施例的部分问卷调查流程。在s231的一种实现方式中，电子设备100基于图7所示的下述流程实现问卷调查。
166.s700，判断呼吸系统状况分析结果中的肺炎概率是否大于等于第一阈值(例如，
0.5)。
167.在本技术实施例中，问卷调查中所参考的阈值(第一阈值以及之后的第二-第六阈值)为预设的阈值。在本技术实施例对问卷调查中所参考的阈值的具体值不做限定，本领域的技术人员可以根据实际应用场景需求设定阈值的具体值。
168.s710，当肺炎概率大于等于第一阈值时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染高风险(疑似肺炎)(第一检测结果)。
169.图8所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
170.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s710中输出如图8所示的界面显示结果。在图8所示界面的上半部分，显示当前的呼吸系统疾病检测结果“呼吸道感染高风险(疑似肺炎)”(虚线框801中的文字描述)以及针对呼吸系统疾病检测结果的解释(虚线框802中的文字描述，以xxxxxx代表文字描述，xxxxxx可以是任意文本)。在图8所示界面的下半部分，显示用户的身体特征数据统计结果(例如，最大呼吸率、最小呼吸率、日间平均呼吸率以及夜间平均呼吸率)，以便用户可以进一步的了解自身的身体状态。
171.进一步的，在图8所示界面的底部，显示“查看统计详情”按钮。用户可以按动“查看统计详情”按钮查看其他的身体特征数据统计结果(例如，心率、血氧)。
172.进一步的，在s231的另一实现方式中，也可以采用与图8所示不同的显示界面显示呼吸系统疾病检测结果。
173.进一步的，在s231的另一实现方式中，也可以采用图像输出以外的其他方式输出呼吸系统疾病检测结果，例如，采用语音播报的方式输出呼吸系统疾病检测结果。
174.s720，当肺炎概率小于第一阈值时，向用户输出第一调查问卷，第一调查问卷用于确认用户是否存在呼吸道感染症状(如：发热、咳嗽、喉咙痛、流鼻涕中任意一个或多个症状)。
175.第一调查问卷的获取/生成可以参考本说明书中调查问卷的生成/获取方式描述。
176.例如，图9所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
177.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s720中输出如图9所示的调查问卷(第一调查问卷)。
178.在s231的另一实现方式中，也可以采用其他问卷方式实现第一调查问卷的问卷调查目的。
179.例如，在问卷中提问“您存在的症状包括(可以多选)？”以列表方式提供多个选项“发热”、“咳嗽”、“喉咙痛”、“流鼻涕”以及“以上都不是”。由用户选择或者“发热”、“咳嗽”、“喉咙痛”、“流鼻涕”中的一个或多个，或者，选择“以上都不是”。
180.在本实现方式中，采用图像输出的方式输出第一调查问卷，用户基于触控方式输入针对调查问卷的反馈输入。在s231的另一实现方式中，也可以采用图像输出以外的其他方式输出调查问卷。例如，采用语音播报的方式输出调查问卷，用户基于语音方式输入针对调查问卷的反馈输入。
181.s730，获取用户针对第一调查问卷的反馈。
182.s731，根据用户针对第一调查问卷的反馈，判断用户是否存在咳嗽、喉咙痛、流鼻涕中任意一个或多个症状。
183.s740，当用户不存在咳嗽、喉咙痛、流鼻涕的症状时，输出呼吸系统疾病检测结果，
呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染高风险(疑似肺炎)。s740的输出结果可以参照s710。
184.s750，当用户存在咳嗽、喉咙痛、流鼻涕中任意一个或多个症状时，比较呼吸系统状况分析结果中的上呼吸道感染概率与健康概率的大小。
185.s751，当上呼吸道感染概率大于等于健康概率时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染低风险。
186.图10所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
187.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s751中输出如图8所示的界面显示结果。图10的界面布局可以参照图8的界面布局描述。在图10所示界面的上半部分，显示当前的呼吸系统疾病检测结果“呼吸道感染低风险”(虚线框1010中的文字描述)以及针对呼吸系统疾病检测结果的解释(虚线框1020中的文字描述，以xxxxxx代表文字描述，xxxxxx可以是任意文本)。在图10所示界面的下半部分，显示用户的身体特征数据，以便用户可以进一步的了解自身的身体状态。
188.s752，当上呼吸道感染概率小于健康概率时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸系统未见异常。
189.图11所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
190.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s752中输出如图11所示的界面显示结果。图11的界面布局可以参照图8的界面布局描述。在图11所示界面的上半部分，显示当前的呼吸系统疾病检测结果“未见异常”(虚线框1110中的文字描述)以及针对呼吸系统疾病检测结果的解释(虚线框1120中的文字描述，以xxxxxx代表文字描述，xxxxxx可以是任意文本)。在图11所示界面的下半部分，显示用户的身体特征数据，以便用户可以进一步的了解自身的身体状态。
191.s232，当解析结果满足第二条件(身体状况标签为上呼吸道感染)时，采用第二问卷调查流程，对用户进行针对身体状况的问卷调查，根据问卷调查的调查结果生成用户的呼吸系统疾病检测结果。
192.图12所示为根据本技术一实施例的部分问卷调查流程。在s232的一种实现方式中，电子设备100基于图12所示的下述流程实现问卷调查。
193.s1200，判断呼吸系统状况分析结果中的上呼吸道感染概率是否大于等于第二阈值(例如，0.4)。
194.s1210，当上呼吸道感染概率大于等于第二阈值时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染低风险。s1210的输出结果可以参照s751。
195.s1220，当上呼吸道感染概率小于第二阈值时，向用户输出第二调查问卷，第二调查问卷用于确认用户是否有痰。
196.第二调查问卷的获取/生成可以参考本说明书中调查问卷的生成/获取方式描述。
197.图13所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
198.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s1220中输出如图13所示的调查问卷(第二调查问卷)。
199.s1230，根据用户针对第二调查问卷的反馈，判断用户是否有痰。
200.s1240，当用户无痰时，判断呼吸系统状况分析结果中的健康概率减去上呼吸道感染概率后的值是否大于第三阈值(例如，0.2)。
201.s1241，当健康概率减去上呼吸道感染概率后的值大于第三阈值时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸系统未见异常。s1241的输出结果可以参照s752。
202.s1242，当健康概率减去上呼吸道感染概率后的值小于等于第三阈值时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染低风险。s1242的输出结果可以参照s751。
203.s1250，当用户有痰时，向用户输出第三调查问卷，第三调查问卷用于确认用户的痰的颜色。
204.第三调查问卷的获取/生成可以参考本说明书中调查问卷的生成/获取方式描述。
205.图14所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
206.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s1240中输出如图14所示的调查问卷(第三调查问卷)。
207.进一步的，在图12所示的问卷调查流程中，包含多个调查问卷(第二调查问卷以及第三调查问卷)。调查问卷以渐进方式输出给用户，对用户分步进行调查提问：首先输出第二调查问卷，根据用户的答复决定后续是否输出第三调查问卷给用户。
208.在另一种实现方式中，问卷调查流程可以只包含一个调查问卷，该调查问卷包含问卷调查流程中可能需要提问用户的所有问题。例如，将第二调查问卷以及第三调查问卷整合为第四调查问卷，第四调查问卷用于确认用户是否有痰以及用户有痰时痰的颜色。第四调查问卷包含：问题“您现在的状况？”，以及，回答选项“无痰、痰透明色、痰白色、痰黄色、痰绿色、痰其他颜色”。用户从回答选项中确认一个选项以答复该调查问卷。
209.s1260，根据用户针对第三调查问卷的反馈，确认用户的痰的颜色是否为透明、白色、黄色中的一种。
210.s1270，当用户的痰的颜色为透明、白色、黄色中的一种时，判断呼吸系统状况分析结果中的肺炎概率减去上呼吸道感染概率后的值是否大于第四阈值(例如，0.2)。
211.s1271，当肺炎概率减去上呼吸道感染概率后的值大于第四阈值时，或者，当用户的痰的颜色不为透明、白色、黄色中的一种时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染高风险(疑似肺炎)。s1271的输出结果可以参照s710。
212.s1272，当肺炎概率减去上呼吸道感染概率后的值小于等于第四阈值时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染低风险。s1272的输出结果可以参照s551。
213.s233，当解析结果满足第三条件(身体状况标签为健康)时，采用第三问卷调查流程，对用户进行针对身体状况的问卷调查，根据问卷调查的调查结果生成用户的呼吸系统疾病检测结果。
214.图15所示为根据本技术一实施例的部分问卷调查流程。在s233的一种实现方式中，电子设备100基于图15所示的下述流程实现问卷调查。
215.s1500，判断呼吸系统状况分析结果中的健康概率是否大于等于第五阈值(例如，0.8)。
216.或者，在另一实现方式中，在s1500中判断呼吸系统状况分析结果中的肺炎概率以及上呼吸道感染概率均小于第六阈值(例如，0.1)。
217.s1510，当s1500的判断结果为是时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸系统未见异常。s1510的输出结果可以参照s752。
218.s1520，当s1500的判断结果为否时，向用户输出第五调查问卷，第五调查问卷用于确认用户的身体状况。
219.第五调查问卷的获取/生成可以参考本说明书中调查问卷的生成/获取方式描述。
220.图16所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
221.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s1520中输出如图16所示的调查问卷(第五调查问卷)。
222.s1530，根据用户针对第五调查问卷的反馈，确认用户的身体状况。
223.s1540，当用户的身体状况为“无下述症状”(无呼吸道感染症状)，或者用户的身体状况不包含“咳嗽”、“喉咙痛”、“流鼻涕、打喷嚏或鼻塞”中的任意一种时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸系统未见异常。s1540的输出结果可以参照s752。
224.s1550，当用户的身体状况包含“咳嗽”、“喉咙痛”、“流鼻涕、打喷嚏或鼻塞”中的一种或几种时，向用户输出第六调查问卷，第六调查问卷用于确认用户的身体状况变化。
225.第六调查问卷的获取/生成可以参考本说明书中调查问卷的生成/获取方式描述。
226.图17所示为根据本技术一实施例的电子设备显示界面示意图。
227.以图5的应用场景为例，在本实现方式中，手机502在s1550中输出如图17所示的调查问卷(第六调查问卷)。
228.进一步的，在图15所示的问卷调查流程中，包含多个调查问卷(第五调查问卷以及第六调查问卷)。调查问卷以渐进方式输出给用户，对用户分步进行调查提问：首先输出第五调查问卷，根据用户的答复决定后续是否输出第六调查问卷给用户。
229.在另一种实现方式中，问卷调查流程可以只包含一个调查问卷，该调查问卷包含问卷调查流程中可能需要提问用户的所有问题。例如，将第五调查问卷以及第六调查问卷整合为一张调查问卷。
230.进一步的，在另一种实现方式中，问卷调查流程还可以包含更多的调查问卷。例如，将第五调查问卷拆分为两个调查问卷(第七调查问卷以及第八调查问卷)。第七调查问卷用于确认用户身体是否存在异常症状，其包含问题“您的身体是否存在异常症状？”以及选项“是、否”。当用户选择“否”时，相当于用户针对第四问卷答复“无下述症状”。当用户选择“是”时，输出第八调查问卷。第八调查问卷用于确认用户身体的异常症状内容，其包含问题“您的身体是否存在下述症状？”以及选项“发热、咳嗽、头痛、畏寒、喉咙痛、呼吸急促、恶心、流鼻涕/打喷嚏/鼻塞”。根据用户针对第八调查问卷的答复，可以确认用户的异常症状是否为呼吸道感染症状。例如，当用户的异常症状包含“咳嗽”、“喉咙痛”、“流鼻涕、打喷嚏或鼻塞”中的一种或几种时，用户的异常症状为呼吸道感染症状。
231.s1560，根据用户针对第六调查问卷的反馈，确认用户的身体状况变化。
232.s1570，当用户的身体状况变化为“今日刚发病”或“较昨天有明显改善”(呼吸道感染症状刚出现或处于好转状态)时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸系统未见异常。s1570的输出结果可以参照s752。
233.s1580，当用户的身体状况变化为“较昨天恶化”或“较昨天无明显改善”(呼吸道感
染症状未见好转)时，比较肺炎概率与上呼吸道感染概率。
234.s1581，当肺炎概率大于等于上呼吸道感染概率时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染高风险(疑似肺炎)。s1581的输出结果可以参照s510。
235.s1582，当肺炎概率小于上呼吸道感染概率时，输出呼吸系统疾病检测结果，呼吸系统疾病检测结果为呼吸道感染低风险。s1582的输出结果可以参照s551。
236.根据本技术实施例的方法，本技术还提出了一种呼吸系统疾病检测装置，该装置安装在电子设备(例如，电子设备100)中。
237.图18所示为根据本技术一实施例的语音操作装置结构简图。如图18所示，装置1800包括：
238.数据获取模块1810，其用于获取用户的身体特征数据；(参照s200)
239.呼吸系统状况获取模块1820，其用于根据用户的身体特征数据获得呼吸系统状况分析结果；(参照s210)
240.问卷调查模块1830，其用于：
241.根据呼吸系统状况分析结果，确认用户的身体状况标签，身体状况标签包括第一标签以及第二标签；优选的，身体状况标签还包括第三标签；
242.根据用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，根据问卷调查的调查结果生成用户的呼吸系统疾病检测结果，其中：
243.针对身体状况标签为第一标签的用户，采用第一问卷调查流程进行问卷调查；
244.针对身体状况标签为第二标签的用户，采用第二问卷调查流程进行问卷调查；
245.针对身体状况标签为第三标签的用户，采用第三问卷调查流程进行问卷调查。(参照s220～s233)
246.在本技术实施例的描述中，为了描述的方便，描述装置时以功能分为各种模块分别描述，各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，在实施本技术实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
247.具体的，本技术实施例所提出的装置在实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块以软件通过处理元件调用的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，检测模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在电子设备的某一个芯片中实现。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
248.例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或，一个或多个数字信号处理器(digital singnal processor，dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)等。再如，这些模块可以集成在一起，以片上装置(system-on-a-chip，soc)的形式实现。
249.在实际应用场景中，本说明书所示实施例的方法流程可以由安装在电子设备上的电子芯片所实现。因此，本技术一实施例提出了一种电子芯片。例如，电子芯片安装在电子设备上，电子芯片包括：
250.处理器，其用于执行存储在存储器上的计算机程序指令，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发电子芯片执行本技术实施例所述的方法步骤。
251.本技术一实施例还提出了一种电子设备(电子设备100)，电子设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发电子设备执行如本技术实施例所述的方法步骤。
252.具体的，在本技术一实施例中，上述一个或多个计算机程序被存储在上述存储器中，上述一个或多个计算机程序包括指令，当上述指令被上述设备执行时，使得上述设备执行本技术实施例所述的方法步骤。
253.示例性地，图19示出了本技术实施例提供的一电子设备的硬件结构示意图。如图19所示，电子设备1900可以包括处理器110，外部存储器接口120，内部存储器121，通用串行总线(universal serial bus，usb)接口130，充电管理模块140，电源管理模块141，电池142，天线1，天线2，移动通信模块150，无线通信模块160，音频模块170，扬声器170a，受话器170b，麦克风170c，耳机接口170d，传感器模块180，按键190，马达191，指示器192，摄像头193，显示屏194，以及用户标识模块(subscriber identification module，sim)卡接口195等。其中传感器模块180可以包括压力传感器180a，陀螺仪传感器180b，气压传感器180c，磁传感器180d，加速度传感器180e，距离传感器180f，接近光传感器180g，指纹传感器180h，温度传感器180j，触摸传感器180k，环境光传感器180l，骨传导传感器180m等。
254.可以理解的是，本技术实施例示意的结构并不构成对电子设备1900的具体限定。在本技术另一些实施例中，电子设备1900可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
255.电子设备1900的处理器110可以是片上装置soc，该处理器中可以包括中央处理器(central processing unit，cpu)，还可以进一步包括其他类型的处理器。例如，处理器110可以是pwm控制芯片。
256.处理器110涉及的处理器可以例如包括cpu、dsp、微控制器或数字信号处理器，还可包括gpu、嵌入式神经网络处理器(neural-network process units，npu)和图像信号处理器(image signal processing，isp)，处理器110还可包括必要的硬件加速器或逻辑处理硬件电路，如asic，或一个或多个用于控制本技术技术方案程序执行的集成电路等。此外，处理器110可以具有操作一个或多个软件程序的功能，软件程序可以存储在存储介质中。
257.处理器110可以包括一个或多个处理单元。例如：处理器110可以包括应用处理器(application processor，ap)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processing unit，gpu)，图像信号处理器(image signal processor，isp)，控制器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，dsp)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，npu)等。其中，不同的处理单元可以是独立的部件，也可以集成在一个或多个处理器中。在一些实施例中，电子设备1200也可以包括一个或多个处理器110。其中，控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。
258.在一些实施例中，处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路间(inter-integrated circuit，i2c)接口，集成电路间音频(integrated circuit sound，
i2s)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，pcm)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，uart)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，mipi)，通用输入输出(general-purpose input/output，gpio)接口，sim卡接口，和/或usb接口等。其中，usb接口130是符合usb标准规范的接口，具体可以是mini usb接口，micro usb接口，usb type c接口等。usb接口130可以用于连接充电器为电子设备1900充电，也可以用于电子设备1900与外围设备之间传输数据。
259.可以理解的是，本技术实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对电子设备1900的结构限定。在本技术另一些实施例中，电子设备1900也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。
260.外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡，例如micro sd卡，实现扩展电子设备1200的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。
261.电子设备1900的内部存储器121可以用于存储一个或多个计算机程序，该一个或多个计算机程序包括指令。处理器110可以通过运行存储在内部存储器121的上述指令，从而使得电子设备1900执行本技术一些实施例中所提供的方法，以及各种应用以及数据处理等。内部存储器121可以包括代码存储区和数据存储区。其中，代码存储区可存储操作系统。数据存储区可存储电子设备1900使用过程中所创建的数据等。此外，内部存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如一个或多个磁盘存储部件，闪存部件，通用闪存存储器(universal flash storage，ufs)等。
262.内部存储器121可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory，ram)或可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其它磁存储设备，或者还可以是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何计算机可读介质。
263.处理器110和内部存储器121可以合成一个处理装置，更常见的是彼此独立的部件，处理器110用于执行内部存储器121中存储的程序代码来实现本技术实施例所述方法。具体实现时，内部存储器121也可以集成在处理器中，或者，独立于处理器。
264.充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过usb接口130接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块140可以通过电子设备1200的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块140为电池142充电的同时，还可以通过电源管理模块141为电子设备1900供电。
265.电源管理模块141用于连接电池142，充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入，为处理器110，内部存储器121，外部存储器接口120，移动通信模块150和无线通信模块160等供电。电源管理模块141还可以用于监
system，qzss)和/或星基增强系统(satellite based augmentation systems，sbas)。
272.电子设备1900可以通过isp，摄像头193，视频编解码器，gpu，显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。
273.电子设备1900可以通过音频模块170，扬声器170a，受话器170b，麦克风170c，耳机接口170d，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。
274.电子设备1900可以通过显示屏194、触摸传感器180k以及处理器110等实现触控输入。例如，触摸传感器180k与显示屏194集成为触控屏幕，用户在触控屏幕上的点击操作被触摸传感器180k采集为触控信号，触控信号经传感器模块180收集并转换后传输到处理器110，处理器110通过对触控信号的识别解析到用户的触控操作行为。
275.进一步的，本技术实施例阐明的设备、装置、模块，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。
276.本领域内的技术人员应明白，本技术实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。
277.在本技术所提供的几个实施例中，任一功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
278.具体的，本技术一实施例中还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本技术实施例提供的方法。
279.本技术一实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本技术实施例提供的方法。
280.本技术中的实施例描述是参照根据本技术实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
281.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
282.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
283.还需要说明的是，本技术实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示单独存在a、同时存在a和b、单独存在b的情况。其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c或a和b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
284.本技术实施例中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
285.本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
286.本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
287.本领域普通技术人员可以意识到，本技术实施例中描述的各单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
288.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
289.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术公开的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种呼吸系统疾病检测方法，所述方法应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取用户的身体特征数据；根据所述身体特征数据获得呼吸系统状况分析结果；根据所述呼吸系统状况分析结果，确认所述用户的身体状况标签，所述身体状况标签包括第一标签以及第二标签；根据所述用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，根据所述问卷调查的调查结果生成所述用户的呼吸系统疾病检测结果，其中：针对所述身体状况标签为所述第一标签的用户，采用第一问卷调查流程进行问卷调查；针对所述身体状况标签为所述第二标签的用户，采用第二问卷调查流程进行问卷调查。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身体特征数据包括生理参数和/或音频数据；所述生理参数包括体温、呼吸率、血氧、心率中的一项或多项；所述音频数据包括咳嗽音、呼吸音、肺音中的一项或多项。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身体状况标签还包括第三标签；所述方法还包括：针对所述身体状况标签为所述第三标签的用户，采用第三问卷调查流程进行问卷调查。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，包括：根据所述用户的身体状况标签生成对应的调查问卷；或者，从预存的调查问卷中调用与所述用户的身体状况标签对应的调查问卷。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述呼吸系统状况分析结果包括身体状况标签以及上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率；所述第一标签、第二标签以及第三标签分别为肺炎、上呼吸道感染以及健康。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述呼吸系统状况分析结果包括上呼吸道感染概率、肺炎概率、健康概率；所述第一标签、第二标签以及第三标签分别为肺炎、上呼吸道感染以及健康；所述根据所述呼吸系统状况分析结果，确认所述用户的身体状况标签，包括：以所述上呼吸道感染概率、所述肺炎概率、所述健康概率中概率值最大的一项所对应的类型为所述用户的身体状况标签。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述呼吸系统疾病检测结果包括第一检测结果、第二检测结果以及第三检测结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一检测结果为呼吸道感染高风险；所述第二检测结果为呼吸道感染低风险；所述第三检测结果为呼吸系统未见异常。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一问卷调查流程包括：
当所述肺炎概率大于等于第一阈值时，输出所述第一检测结果；当所述肺炎概率小于所述第一阈值时，向所述用户输出第一调查问卷，所述第一调查问卷用于确认用户是否存在呼吸道感染症状；当所述用户不存在所述呼吸道感染症状时，输出所述第二检测结果；当所述用户存在所述呼吸道感染症状，并且，所述上呼吸道感染概率大于等于所述健康概率时，输出所述第二检测结果；当所述用户存在所述呼吸道感染症状，并且，所述上呼吸道感染概率小于所述健康概率时，输出所述第三检测结果。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述呼吸道感染症状为发热、咳嗽、喉咙痛、流鼻涕中任意一个或多个症状。11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二问卷调查流程包括：当所述上呼吸道感染概率大于等于第二阈值时，输出所述第二检测结果；当所述上呼吸道感染概率小于所述第二阈值时，向用户输出第二调查问卷，所述第二调查问卷用于确认用户是否有痰；当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第三阈值时，输出所述第三检测结果；当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于所述第三阈值时，输出所述第二检测结果；当所述用户有痰时，向用户输出第三调查问卷，所述第三调查问卷用于确认用户的痰的颜色；当所述用户的痰的颜色满足预设条件，并且，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于第四阈值时，输出所述第二检测结果；当所述用户的痰的颜色不满足所述预设条件，和/或，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第四阈值时，输出所述第三检测结果。12.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第二问卷调查流程包括：当所述上呼吸道感染概率大于等于第二阈值时，输出所述第二检测结果；当所述上呼吸道感染概率小于所述第二阈值时，向用户输出第四调查问卷，所述第二调查问卷用于确认用户是否有痰以及在用户有痰时的痰的颜色；当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第三阈值时，输出所述第三检测结果；当所述用户无痰，并且，所述健康概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于所述第三阈值时，输出所述第二检测结果；当所述用户的痰的颜色满足预设条件，并且，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值小于等于第四阈值时，输出所述第二检测结果；当所述用户的痰的颜色不满足所述预设条件，和/或，所述肺炎概率减去所述上呼吸道感染概率后的值大于第四阈值时，输出所述第三检测结果。13.根据权利要求11或12所述的方法，其特征在于，当所述用户的痰的颜色为透明、白色、黄色中的一种时，所述用户的痰的颜色满足所述预设条件。14.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第三问卷调查流程包括：
当所述健康概率大于等于第五阈值，或者，所述肺炎概率以及所述上呼吸道感染概率均小于第六阈值时，向所述用户输出第五调查问卷，所述第五调查问卷用于确认用户的身体状况；当所述用户的身体状况为无呼吸道感染症状时，输出所述第三检测结果；当所述用户的身体状况为存在呼吸道感染症状时，向所述用户输出第六调查问卷，所述第六调查问卷用于确认用户的身体状况变化；当所述用户的身体状况变化为第一状态时，输出所述第三检测结果；当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率大于等于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第一检测结果；当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率小于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第二检测结果。15.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第三问卷调查流程包括：当所述健康概率大于等于第五阈值，或者，所述肺炎概率以及所述上呼吸道感染概率均小于第六阈值时，向所述用户输出第七调查问卷，所述第七调查问卷用于确认用户的身体是否存在异常症状；当所述用户的身体状况为无异常症状时，输出所述第三检测结果；当所述用户的身体状况为存在异常症状时，向所述用户输出第八调查问卷，所述第八调查问卷用于确认用户的异常症状内容；当所述用户的异常症状不为呼吸道感染症状时，输出所述第三检测结果；当所述用户的异常症状为呼吸道感染症状时，向所述用户输出第六调查问卷，所述第六调查问卷用于确认用户的身体状况变化；当所述用户的身体状况变化为第一状态时，输出所述第三检测结果；当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率大于等于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第一检测结果；当所述用户的身体状况变化为第二状态，所述肺炎概率小于所述上呼吸道感染概率时，输出所述第二检测结果。16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述呼吸道感染症状包含咳嗽、喉咙痛、流鼻涕/打喷嚏/鼻塞中的一种或几种。17.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，所述第一状态为呼吸道感染症状刚出现或处于好转状态，所述第二状态为呼吸道感染症状未见好转。18.一种呼吸系统疾病检测装置，所述装置应用于电子设备，其特征在于，所述装置包括：数据获取模块，其用于获取用户的身体特征数据；呼吸系统状况获取模块，其用于根据所述身体特征数据获得呼吸系统状况分析结果；问卷调查模块，其用于：根据所述呼吸系统状况分析结果，确认所述用户的身体状况标签，所述身体状况标签包括第一标签以及第二标签；根据所述用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，根据所述问卷调查的调查结果生成所述用户的呼吸系统疾病检测结果，其中：
针对所述身体状况标签为所述第一标签的用户，采用第一问卷调查流程进行问卷调查；针对所述身体状况标签为所述第二标签的用户，采用第二问卷调查流程进行问卷调查。19.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行计算机程序指令的处理器，其中，当所述计算机程序指令被该处理器执行时，触发所述电子设备执行如权利要求1-17中任一项所述的方法步骤。20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-17中任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供一种呼吸系统疾病检测方法、装置以及电子设备。方法应用于电子设备，方法包括：获取用户的身体特征数据；根据所述身体特征数据获得呼吸系统状况分析结果；根据所述呼吸系统状况分析结果，确认所述用户的身体状况标签，所述身体状况标签包括第一标签以及第二标签；根据所述用户的身体状况标签对用户进行问卷调查，根据所述问卷调查的调查结果生成所述用户的呼吸系统疾病检测结果，其中：针对所述身体状况标签为所述第一标签的用户，采用第一问卷调查流程进行问卷调查；针对所述身体状况标签为所述第二标签的用户，采用第二问卷调查流程进行问卷调查。根据本申请提供的呼吸系统疾病检测方法，可以提高呼吸系统疾病检测的准确率。检测的准确率。检测的准确率。


技术研发人员：许德省 李靖 方玉锋 陈文娟
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2022.01.29
技术公布日：2023/8/9