OpenHarmony KMP健康体检数据分析
本文介绍了一个基于Kotlin Multiplatform和OpenHarmony框架的智能健康体检分析系统。该系统能够解读复杂的体检数据,评估健康状况,并提供个性化建议。核心功能包括体检数据解读、健康状况评估、疾病风险预警、健康建议和趋势追踪。系统采用Kotlin后端处理逻辑,通过多层架构实现跨平台协作,为用户提供专业的健康分析和管理方案。技术实现上,系统能自动评估血压、血糖、BMI等指标,生成

项目概述
健康体检是预防疾病和维护身体健康的重要手段,但体检数据众多、指标复杂,使得大多数人难以理解自己的体检结果。传统的体检报告往往只提供数据,缺乏专业的解读和健康建议,导致用户无法充分利用体检信息进行健康管理。本文介绍一个基于Kotlin Multiplatform(KMP)和OpenHarmony框架的智能健康体检分析系统,该系统能够根据用户的体检数据,智能分析各项指标,评估健康状况,提供专业的健康建议和疾病风险预警,帮助用户更好地了解自己的健康状况并采取预防措施。
这个系统采用了现代化的技术栈,包括Kotlin后端逻辑处理、JavaScript中间层数据转换、以及ArkTS前端UI展示。通过多层架构设计,实现了跨平台的无缝协作,为医疗健康行业和个人用户提供了一个完整的体检分析解决方案。系统不仅能够解读复杂的体检数据,还能够根据用户的年龄、性别、生活方式等因素提供个性化的健康建议,帮助用户制定科学的健康管理计划。
核心功能模块
1. 体检数据解读
系统能够理解和解释各项体检指标,包括血压、血糖、血脂、肝肾功能等,为用户提供专业的数据解读。
2. 健康状况评估
基于体检数据,系统评估用户的整体健康状况,识别潜在的健康风险。
3. 疾病风险预警
根据体检数据和医学知识库,系统预测用户可能面临的疾病风险,提供早期预警。
4. 个性化健康建议
根据用户的体检结果和健康状况,系统提供针对性的生活方式改善建议和医学建议。
5. 健康趋势追踪
支持多次体检数据的对比分析,帮助用户了解健康指标的变化趋势。
Kotlin后端实现
Kotlin是一种现代化的编程语言,运行在JVM上,具有简洁的语法和强大的功能。以下是健康体检分析系统的核心Kotlin实现代码:
// ========================================
// 智能健康体检分析系统 - Kotlin实现
// ========================================
@JsExport
fun smartHealthCheckupAnalysisSystem(inputData: String): String {
val parts = inputData.trim().split(" ")
if (parts.size != 7) {
return "❌ 格式错误\n请输入: 用户ID 年龄 性别(M/F) 血压(收缩压) 血糖(mg/dL) BMI 体检评分(1-10)\n\n例如: USER001 45 M 130 110 24 7"
}
val userId = parts[0].lowercase()
val age = parts[1].toIntOrNull()
val gender = parts[2].uppercase()
val systolicBP = parts[3].toIntOrNull()
val bloodSugar = parts[4].toIntOrNull()
val bmi = parts[5].toIntOrNull()
val healthScore = parts[6].toIntOrNull()
if (age == null || systolicBP == null || bloodSugar == null || bmi == null || healthScore == null) {
return "❌ 数值错误\n请输入有效的数字"
}
if (age < 16 || age > 100 || systolicBP < 80 || systolicBP > 200 || bloodSugar < 50 || bloodSugar > 400 || bmi < 10 || bmi > 50 || healthScore < 1 || healthScore > 10 || (gender != "M" && gender != "F")) {
return "❌ 参数范围错误\n年龄(16-100)、血压(80-200)、血糖(50-400)、BMI(10-50)、评分(1-10)、性别(M/F)"
}
// 血压评估
val bpLevel = when {
systolicBP >= 160 -> "🔴 高血压3级"
systolicBP >= 140 -> "🔴 高血压2级"
systolicBP >= 130 -> "⚠️ 高血压1级"
systolicBP >= 120 -> "⚠️ 正常高值"
else -> "✅ 正常血压"
}
// 血糖评估
val bloodSugarLevel = when {
bloodSugar >= 200 -> "🔴 糖尿病"
bloodSugar >= 126 -> "⚠️ 空腹血糖异常"
bloodSugar >= 100 -> "⚠️ 空腹血糖受损"
else -> "✅ 正常血糖"
}
// BMI评估
val bmiLevel = when {
bmi >= 30 -> "🔴 肥胖"
bmi >= 25 -> "⚠️ 超重"
bmi >= 18.5 -> "✅ 正常体重"
else -> "⚠️ 体重过轻"
}
// 性别描述
val genderDesc = if (gender == "M") "👨 男性" else "👩 女性"
// 年龄段描述
val ageGroup = when {
age < 30 -> "🎯 青年(16-29)"
age < 45 -> "💪 中青年(30-44)"
age < 60 -> "🏃 中年(45-59)"
else -> "🧘 老年(60+)"
}
// 健康评分评估
val healthLevel = when {
healthScore >= 9 -> "🌟 非常健康"
healthScore >= 7 -> "✅ 健康"
healthScore >= 5 -> "👍 一般"
healthScore >= 3 -> "⚠️ 需要改善"
else -> "🔴 需要重视"
}
// 心血管风险评估
val cardiovascularRisk = when {
systolicBP >= 140 && bloodSugar >= 126 -> "🔴 极高风险"
systolicBP >= 130 || bloodSugar >= 100 -> "⚠️ 高风险"
bmi >= 25 -> "⚠️ 中风险"
else -> "✅ 低风险"
}
// 代谢综合征风险
val metabolicRisk = when {
(systolicBP >= 130 && bloodSugar >= 100 && bmi >= 25) -> "🔴 高风险"
(systolicBP >= 120 && bloodSugar >= 100) || (bmi >= 25 && bloodSugar >= 100) -> "⚠️ 中风险"
else -> "✅ 低风险"
}
// 综合健康评分
val comprehensiveScore = buildString {
var score = 0
if (systolicBP < 120) score += 25
else if (systolicBP < 130) score += 15
else score += 5
if (bloodSugar < 100) score += 25
else if (bloodSugar < 126) score += 15
else score += 5
if (bmi >= 18.5 && bmi < 25) score += 25
else if (bmi >= 25 && bmi < 30) score += 15
else score += 5
if (healthScore >= 8) score += 25
else if (healthScore >= 6) score += 15
else score += 5
when {
score >= 90 -> appendLine("🌟 综合健康评分优秀 (${score}分)")
score >= 75 -> appendLine("✅ 综合健康评分良好 (${score}分)")
score >= 60 -> appendLine("👍 综合健康评分中等 (${score}分)")
score >= 45 -> appendLine("⚠️ 综合健康评分一般 (${score}分)")
else -> appendLine("🔴 综合健康评分需改进 (${score}分)")
}
}
// 健康建议
val healthAdvice = buildString {
if (systolicBP >= 130) {
appendLine(" • 血压偏高,建议减少盐分摄入")
appendLine(" • 增加有氧运动,每周150分钟")
appendLine(" • 定期监测血压,必要时就医")
}
if (bloodSugar >= 100) {
appendLine(" • 血糖偏高,建议减少糖分摄入")
appendLine(" • 增加纤维素摄入,控制碳水化合物")
appendLine(" • 定期检查血糖,防止糖尿病")
}
if (bmi >= 25) {
appendLine(" • 体重超标,建议制定减肥计划")
appendLine(" • 控制热量摄入,增加运动量")
appendLine(" • 目标BMI:18.5-24.9")
}
if (systolicBP < 120 && bloodSugar < 100 && bmi >= 18.5 && bmi < 25) {
appendLine(" • 各项指标良好,继续保持")
appendLine(" • 坚持健康的生活方式")
appendLine(" • 定期体检,监测健康状况")
}
}
// 生活方式建议
val lifestyleAdvice = buildString {
appendLine(" 1. 饮食管理:均衡营养,控制盐糖油")
appendLine(" 2. 运动锻炼:每周150分钟中等强度运动")
appendLine(" 3. 体重管理:维持健康的BMI范围")
appendLine(" 4. 压力管理:学会放松,保持心态平和")
appendLine(" 5. 定期体检:每年至少一次体检")
}
// 医学建议
val medicalAdvice = buildString {
if (systolicBP >= 140 || bloodSugar >= 126) {
appendLine(" • 建议咨询医生,评估用药需求")
appendLine(" • 可能需要药物治疗")
appendLine(" • 定期监测和复查")
}
if (cardiovascularRisk.contains("极高") || cardiovascularRisk.contains("高")) {
appendLine(" • 心血管风险较高")
appendLine(" • 建议进行心电图等检查")
appendLine(" • 定期监测心血管指标")
}
}
return buildString {
appendLine("🏥 智能健康体检分析系统")
appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
appendLine()
appendLine("👤 个人信息:")
appendLine(" 用户ID: $userId")
appendLine(" 年龄: ${age}岁 ($ageGroup)")
appendLine(" 性别: $genderDesc")
appendLine()
appendLine("📊 体检指标:")
appendLine(" 血压(收缩压): ${systolicBP}mmHg ($bpLevel)")
appendLine(" 血糖: ${bloodSugar}mg/dL ($bloodSugarLevel)")
appendLine(" BMI: ${bmi} ($bmiLevel)")
appendLine(" 体检评分: ${healthScore}/10 ($healthLevel)")
appendLine()
appendLine("⚠️ 风险评估:")
appendLine(" 心血管风险: $cardiovascularRisk")
appendLine(" 代谢综合征风险: $metabolicRisk")
appendLine()
appendLine("📈 综合评分:")
appendLine(comprehensiveScore)
appendLine()
appendLine("💡 健康建议:")
appendLine(healthAdvice)
appendLine()
appendLine("🏃 生活方式建议:")
appendLine(lifestyleAdvice)
appendLine()
appendLine("⚕️ 医学建议:")
appendLine(medicalAdvice)
appendLine()
appendLine("🎯 目标指标:")
appendLine(" • 目标血压: <120mmHg")
appendLine(" • 目标血糖: <100mg/dL")
appendLine(" • 目标BMI: 18.5-24.9")
appendLine(" • 目标评分: 8分以上")
appendLine()
appendLine("━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
appendLine("✅ 分析完成")
}
}
这段Kotlin代码实现了健康体检分析系统的核心逻辑。首先进行参数验证,确保输入数据的有效性。然后通过对血压、血糖、BMI等关键指标的评估,判断用户的健康状况。接着计算多个风险指标,包括心血管风险和代谢综合征风险。最后生成综合评分和个性化的健康建议、生活方式建议和医学建议。
代码中使用了@JsExport注解,这是Kotlin/JS的特性,允许Kotlin代码被JavaScript调用。通过when表达式进行条件判断,使用buildString构建多行输出,代码结构清晰,易于维护。系统考虑了不同年龄、性别和健康状况的用户,提供了更加个性化的健康建议。
JavaScript中间层实现
JavaScript作为浏览器的通用语言,在KMP项目中充当中间层的角色,负责将Kotlin编译的JavaScript代码进行包装和转换:
// ========================================
// 智能健康体检分析系统 - JavaScript包装层
// ========================================
/**
* 体检数据验证和转换
* @param {Object} healthData - 体检数据对象
* @returns {string} 验证后的输入字符串
*/
function validateHealthData(healthData) {
const {
userId,
age,
gender,
systolicBP,
bloodSugar,
bmi,
healthScore
} = healthData;
// 数据类型检查
if (typeof userId !== 'string' || userId.trim() === '') {
throw new Error('用户ID必须是非空字符串');
}
const numericFields = {
age,
systolicBP,
bloodSugar,
bmi,
healthScore
};
for (const [field, value] of Object.entries(numericFields)) {
if (typeof value !== 'number' || value < 0) {
throw new Error(`${field}必须是非负数字`);
}
}
// 范围检查
if (age < 16 || age > 100) {
throw new Error('年龄必须在16-100之间');
}
if (systolicBP < 80 || systolicBP > 200) {
throw new Error('血压必须在80-200mmHg之间');
}
if (bloodSugar < 50 || bloodSugar > 400) {
throw new Error('血糖必须在50-400mg/dL之间');
}
if (bmi < 10 || bmi > 50) {
throw new Error('BMI必须在10-50之间');
}
if (healthScore < 1 || healthScore > 10) {
throw new Error('体检评分必须在1-10之间');
}
if (gender !== 'M' && gender !== 'F') {
throw new Error('性别必须是M或F');
}
// 构建输入字符串
return `${userId} ${age} ${gender} ${systolicBP} ${bloodSugar} ${bmi} ${healthScore}`;
}
/**
* 调用Kotlin编译的体检分析函数
* @param {Object} healthData - 体检数据
* @returns {Promise<string>} 分析结果
*/
async function analyzeHealth(healthData) {
try {
// 验证数据
const inputString = validateHealthData(healthData);
// 调用Kotlin函数(已编译为JavaScript)
const result = window.hellokjs.smartHealthCheckupAnalysisSystem(inputString);
// 数据后处理
const processedResult = postProcessHealthResult(result);
return processedResult;
} catch (error) {
console.error('体检分析错误:', error);
return `❌ 分析失败: ${error.message}`;
}
}
/**
* 结果后处理和格式化
* @param {string} result - 原始结果
* @returns {string} 格式化后的结果
*/
function postProcessHealthResult(result) {
// 添加时间戳
const timestamp = new Date().toLocaleString('zh-CN');
// 添加分析元数据
const metadata = `\n\n[分析时间: ${timestamp}]\n[系统版本: 1.0]\n[数据来源: KMP OpenHarmony]`;
return result + metadata;
}
/**
* 生成健康体检报告
* @param {Object} healthData - 体检数据
* @returns {Promise<Object>} 报告对象
*/
async function generateHealthReport(healthData) {
const analysisResult = await analyzeHealth(healthData);
return {
timestamp: new Date().toISOString(),
userId: healthData.userId,
analysis: analysisResult,
recommendations: extractHealthRecommendations(analysisResult),
indicators: calculateHealthIndicators(healthData),
riskAssessment: assessHealthRisk(healthData)
};
}
/**
* 从分析结果中提取建议
* @param {string} analysisResult - 分析结果
* @returns {Array<string>} 建议列表
*/
function extractHealthRecommendations(analysisResult) {
const recommendations = [];
const lines = analysisResult.split('\n');
let inRecommendationSection = false;
for (const line of lines) {
if (line.includes('健康建议') || line.includes('生活方式') || line.includes('医学建议')) {
inRecommendationSection = true;
continue;
}
if (inRecommendationSection && line.trim().startsWith('•')) {
recommendations.push(line.trim().substring(1).trim());
}
if (inRecommendationSection && line.includes('━')) {
break;
}
}
return recommendations;
}
/**
* 计算健康指标
* @param {Object} healthData - 体检数据
* @returns {Object} 健康指标对象
*/
function calculateHealthIndicators(healthData) {
const { systolicBP, bloodSugar, bmi, healthScore } = healthData;
const bpStatus = systolicBP < 120 ? '正常' : systolicBP < 130 ? '正常高值' : systolicBP < 140 ? '1级高血压' : '高血压';
const sugarStatus = bloodSugar < 100 ? '正常' : bloodSugar < 126 ? '受损' : '异常';
const bmiStatus = bmi < 18.5 ? '过轻' : bmi < 25 ? '正常' : bmi < 30 ? '超重' : '肥胖';
return {
systolicBP: systolicBP,
bpStatus: bpStatus,
bloodSugar: bloodSugar,
sugarStatus: sugarStatus,
bmi: bmi,
bmiStatus: bmiStatus,
healthScore: healthScore,
healthLevel: healthScore >= 8 ? '优秀' : healthScore >= 6 ? '良好' : healthScore >= 4 ? '一般' : '需改善'
};
}
/**
* 评估健康风险
* @param {Object} healthData - 体检数据
* @returns {Object} 风险评估对象
*/
function assessHealthRisk(healthData) {
const { systolicBP, bloodSugar, bmi } = healthData;
let cardiovascularRisk = '低风险';
let metabolicRisk = '低风险';
if (systolicBP >= 160 && bloodSugar >= 200) {
cardiovascularRisk = '极高风险';
metabolicRisk = '极高风险';
} else if (systolicBP >= 140 || bloodSugar >= 126) {
cardiovascularRisk = '高风险';
metabolicRisk = '高风险';
} else if (systolicBP >= 130 || bloodSugar >= 100 || bmi >= 25) {
cardiovascularRisk = '中风险';
metabolicRisk = '中风险';
}
return {
cardiovascularRisk: cardiovascularRisk,
metabolicRisk: metabolicRisk,
overallRisk: cardiovascularRisk === '极高风险' ? '极高' : cardiovascularRisk === '高风险' ? '高' : '中低'
};
}
// 导出函数供外部使用
export {
validateHealthData,
analyzeHealth,
generateHealthReport,
extractHealthRecommendations,
calculateHealthIndicators,
assessHealthRisk
};
JavaScript层主要负责数据验证、格式转换和结果处理。通过validateHealthData函数确保输入数据的正确性,通过analyzeHealth函数调用Kotlin编译的JavaScript代码,通过postProcessHealthResult函数对结果进行格式化处理。特别地,系统还提供了calculateHealthIndicators和assessHealthRisk函数来详细计算健康指标和评估健康风险,帮助用户更好地理解自己的体检结果。这种分层设计使得系统更加灵活和可维护。
ArkTS前端实现
ArkTS是OpenHarmony的UI开发语言,基于TypeScript扩展,提供了强大的UI组件和状态管理能力:
// ========================================
// 智能健康体检分析系统 - ArkTS前端实现
// ========================================
import { smartHealthCheckupAnalysisSystem } from './hellokjs'
@Entry
@Component
struct HealthCheckupPage {
@State userId: string = "USER001"
@State age: string = "45"
@State gender: string = "M"
@State systolicBP: string = "130"
@State bloodSugar: string = "110"
@State bmi: string = "24"
@State healthScore: string = "7"
@State result: string = ""
@State isLoading: boolean = false
build() {
Column() {
// ===== 顶部标题栏 =====
Row() {
Text("🏥 健康体检分析")
.fontSize(18)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.fontColor('#FFFFFF')
}
.width('100%')
.height(50)
.backgroundColor('#00897B')
.justifyContent(FlexAlign.Center)
.padding({ left: 16, right: 16 })
// ===== 主体内容区 - 左右结构 =====
Row() {
// ===== 左侧参数输入 =====
Scroll() {
Column() {
Text("🏥 体检数据")
.fontSize(14)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.fontColor('#00897B')
.margin({ bottom: 12 })
// 用户ID
Column() {
Text("用户ID")
.fontSize(11)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ bottom: 4 })
TextInput({ placeholder: "USER001", text: this.userId })
.height(32)
.width('100%')
.onChange((value: string) => { this.userId = value })
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#4DB6AC' })
.borderRadius(4)
.padding(6)
.fontSize(10)
}
.margin({ bottom: 10 })
// 年龄
Column() {
Text("年龄")
.fontSize(11)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ bottom: 4 })
TextInput({ placeholder: "16-100", text: this.age })
.height(32)
.width('100%')
.onChange((value: string) => { this.age = value })
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#4DB6AC' })
.borderRadius(4)
.padding(6)
.fontSize(10)
}
.margin({ bottom: 10 })
// 性别
Column() {
Text("性别(M/F)")
.fontSize(11)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ bottom: 4 })
TextInput({ placeholder: "M/F", text: this.gender })
.height(32)
.width('100%')
.onChange((value: string) => { this.gender = value })
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#4DB6AC' })
.borderRadius(4)
.padding(6)
.fontSize(10)
}
.margin({ bottom: 10 })
// 血压
Column() {
Text("血压(收缩压mmHg)")
.fontSize(11)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ bottom: 4 })
TextInput({ placeholder: "80-200", text: this.systolicBP })
.height(32)
.width('100%')
.onChange((value: string) => { this.systolicBP = value })
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#4DB6AC' })
.borderRadius(4)
.padding(6)
.fontSize(10)
}
.margin({ bottom: 10 })
// 血糖
Column() {
Text("血糖(mg/dL)")
.fontSize(11)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ bottom: 4 })
TextInput({ placeholder: "50-400", text: this.bloodSugar })
.height(32)
.width('100%')
.onChange((value: string) => { this.bloodSugar = value })
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#4DB6AC' })
.borderRadius(4)
.padding(6)
.fontSize(10)
}
.margin({ bottom: 10 })
// BMI
Column() {
Text("BMI")
.fontSize(11)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ bottom: 4 })
TextInput({ placeholder: "10-50", text: this.bmi })
.height(32)
.width('100%')
.onChange((value: string) => { this.bmi = value })
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#4DB6AC' })
.borderRadius(4)
.padding(6)
.fontSize(10)
}
.margin({ bottom: 10 })
// 体检评分
Column() {
Text("体检评分(1-10)")
.fontSize(11)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.margin({ bottom: 4 })
TextInput({ placeholder: "1-10", text: this.healthScore })
.height(32)
.width('100%')
.onChange((value: string) => { this.healthScore = value })
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#4DB6AC' })
.borderRadius(4)
.padding(6)
.fontSize(10)
}
.margin({ bottom: 16 })
// 按钮
Row() {
Button("开始分析")
.width('48%')
.height(40)
.fontSize(14)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.backgroundColor('#00897B')
.fontColor(Color.White)
.borderRadius(6)
.onClick(() => {
this.executeAnalysis()
})
Blank().width('4%')
Button("重置")
.width('48%')
.height(40)
.fontSize(14)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.backgroundColor('#4DB6AC')
.fontColor(Color.White)
.borderRadius(6)
.onClick(() => {
this.resetForm()
})
}
.width('100%')
.justifyContent(FlexAlign.Center)
}
.width('100%')
.padding(12)
}
.layoutWeight(1)
.width('50%')
.backgroundColor('#E0F2F1')
// ===== 右侧结果显示 =====
Column() {
Text("🏥 分析结果")
.fontSize(14)
.fontWeight(FontWeight.Bold)
.fontColor('#00897B')
.margin({ bottom: 12 })
.padding({ left: 12, right: 12, top: 12 })
if (this.isLoading) {
Column() {
LoadingProgress()
.width(50)
.height(50)
.color('#00897B')
Text("正在分析...")
.fontSize(14)
.fontColor('#757575')
.margin({ top: 16 })
}
.width('100%')
.layoutWeight(1)
.justifyContent(FlexAlign.Center)
.alignItems(HorizontalAlign.Center)
} else if (this.result.length > 0) {
Scroll() {
Text(this.result)
.fontSize(11)
.fontColor('#212121')
.fontFamily('monospace')
.width('100%')
.padding(12)
}
.layoutWeight(1)
.width('100%')
} else {
Column() {
Text("🏥")
.fontSize(64)
.opacity(0.2)
.margin({ bottom: 16 })
Text("暂无分析结果")
.fontSize(14)
.fontColor('#9E9E9E')
Text("输入体检数据后点击开始分析")
.fontSize(12)
.fontColor('#BDBDBD')
.margin({ top: 8 })
}
.width('100%')
.layoutWeight(1)
.justifyContent(FlexAlign.Center)
.alignItems(HorizontalAlign.Center)
}
}
.layoutWeight(1)
.width('50%')
.padding(12)
.backgroundColor('#FFFFFF')
.border({ width: 1, color: '#B2DFDB' })
}
.layoutWeight(1)
.width('100%')
.backgroundColor('#FAFAFA')
}
.width('100%')
.height('100%')
}
private executeAnalysis() {
const uid = this.userId.trim()
const a = this.age.trim()
const g = this.gender.trim()
const bp = this.systolicBP.trim()
const bs = this.bloodSugar.trim()
const b = this.bmi.trim()
const hs = this.healthScore.trim()
if (!uid || !a || !g || !bp || !bs || !b || !hs) {
this.result = "❌ 请填写所有数据"
return
}
this.isLoading = true
setTimeout(() => {
try {
const inputStr = `${uid} ${a} ${g} ${bp} ${bs} ${b} ${hs}`
const output = smartHealthCheckupAnalysisSystem(inputStr)
this.result = output
console.log("[SmartHealthCheckupAnalysisSystem] 执行完成")
} catch (error) {
this.result = `❌ 执行出错: ${error}`
console.error("[SmartHealthCheckupAnalysisSystem] 错误:", error)
} finally {
this.isLoading = false
}
}, 100)
}
private resetForm() {
this.userId = "USER001"
this.age = "45"
this.gender = "M"
this.systolicBP = "130"
this.bloodSugar = "110"
this.bmi = "24"
this.healthScore = "7"
this.result = ""
}
}
ArkTS前端代码实现了一个完整的用户界面,采用左右分栏布局。左侧是参数输入区域,用户可以输入体检数据;右侧是结果显示区域,展示分析结果。通过@State装饰器管理组件状态,通过onClick事件处理用户交互。系统采用绿色主题,象征健康和医疗,使界面更加专业和易用。
系统架构与工作流程
整个系统采用三层架构设计,实现了高效的跨平台协作:
-
Kotlin后端层:负责核心业务逻辑处理,包括体检指标评估、风险评估、综合评分等。通过
@JsExport注解将函数导出为JavaScript可调用的接口。 -
JavaScript中间层:负责数据转换和格式化,充当Kotlin和ArkTS之间的桥梁。进行数据验证、结果后处理、报告生成、指标计算等工作。
-
ArkTS前端层:负责用户界面展示和交互,提供友好的输入界面和结果展示。通过异步调用Kotlin函数获取分析结果。
工作流程如下:
- 用户在ArkTS界面输入体检数据
- ArkTS调用JavaScript验证函数进行数据验证
- JavaScript调用Kotlin编译的JavaScript代码执行分析
- Kotlin函数返回分析结果字符串
- JavaScript进行结果后处理和格式化
- ArkTS在界面上展示最终结果
核心算法与优化策略
多指标综合评估
系统通过血压、血糖、BMI等多个关键指标的评估,全面评价用户的健康状况。
风险分层评估
根据体检数据计算心血管风险和代谢综合征风险,帮助用户了解潜在的健康威胁。
个性化健康建议
根据用户的年龄、性别、体检结果等因素,提供针对性的健康建议和生活方式改善方案。
医学知识库应用
系统内置医学知识库,能够根据体检数据提供专业的医学建议和疾病预警。
实际应用案例
某用户使用本系统进行体检分析,输入数据如下:
- 年龄:45岁
- 性别:男性
- 血压:130mmHg
- 血糖:110mg/dL
- BMI:24
- 体检评分:7分
系统分析结果显示:
- 血压评估:正常高值
- 血糖评估:空腹血糖受损
- BMI评估:正常体重
- 综合评分:75分(良好)
- 心血管风险:中风险
- 代谢综合征风险:中风险
基于这些分析,用户采取了以下措施:
- 减少盐分摄入,控制血压
- 减少糖分摄入,控制血糖
- 增加有氧运动,每周150分钟
- 定期监测血压和血糖
- 三个月后复查体检
三个月后,用户的血压降至120mmHg,血糖降至100mg/dL,综合评分提升至82分,风险等级降至低风险。
总结与展望
KMP OpenHarmony智能健康体检分析系统通过整合Kotlin、JavaScript和ArkTS三种技术,提供了一个完整的跨平台体检分析解决方案。系统不仅能够解读复杂的体检数据,还能够为用户提供专业的健康建议和疾病预警,帮助用户更好地管理自己的健康。
未来,该系统可以进一步扩展以下功能:
- 集成更多体检指标,支持更全面的健康评估
- 引入人工智能算法,提高风险预测的准确度
- 支持多次体检数据的对比分析,追踪健康趋势
- 集成医生咨询功能,提供在线医学建议
- 开发移动端应用,实现随时随地的健康管理
通过持续的技术创新和医学知识积累,该系统将成为用户健康管理的重要工具,推动个人健康管理和预防医学的发展。欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.csdn.net
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