肥胖基因检测评估系统及数据处理方法.pdf

本发明公开了一种肥胖基因检测评估系统及数据处理方法，主要是由一评估服务器收集一组以上的个人数据、基因检测数据，并传送至一个人数据库储存及一基因检测数据数据库进行数据交换，当评估服务器经由基因检测数据数据库取得一基因检测结果，再将基因检测结果传输至一基因风险分析数据库以取得一肥胖发生率；该评估服务器会根据前述个人数据、基因检测结果与肥胖发生率进行数据分析，再将分析结果的信息传送至一报告数据库，以自动产生相对应的建议数据；通过上述系统及方法可方便使用者取得本身在肥胖基因上的相关信息。

权利要求书
1.  一种肥胖基因检测评估系统，其特征在于，包含：
一评估服务器，用以收集一组以上的个人数据、基因检测数据，并且通过所述评 估服务器进行数据传输与分析；
一个人数据库，与所述评估服务器连接，用以接收所述个人数据并储存；
一基因检测数据数据库，具有多个分别与所述基因检测数据相对应的基因检测结 果，并且与所述评估服务器连接；
一基因风险分析数据库，与所述评估服务器连接，具有多个分别与所述基因检测 结果相对应的肥胖发生率；
一报告数据库，与所述评估服务器连接，具有多个依据所述个人数据、基因检测 结果、肥胖发生率所产生相对应的建议数据。

2.  根据权利要求1所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，所述报告数据 库中的建议数据进一步包括一肥胖体质分析数据、一综合评估数据、一贴心建议数据。

3.  根据权利要求2所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，所述个人数据 包括一体检编号、一身高信息、一体重信息、一身体质量指数、一体脂肪率。

4.  根据权利要求3所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，所述基因检测 数据包括四个项目，其分别为一脂肪生成、一食欲控制、一新陈代谢、一内分泌调节。

5.  根据权利要求4所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，各所述项目包 括有多个基因名称、检测数据、风险评估数据。

6.  根据权利要求5所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，影响所述脂肪 生成的基因包括PPARG2基因、GNB3基因。

7.  根据权利要求5所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，影响所述食欲 控制的基因包含LEP基因、SDC3基因、MC4R基因。

8.  根据权利要求5所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，影响所述新陈 代谢的基因包括UCP3基因、ADRB2基因、PPARGC1B基因、FTO基因。

9.  根据权利要求5所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于，影响所述内分 泌调节的基因包含NR0B2基因、PPARG基因、ESR1基因。

10.  根据权利要求1至9中任一项所述的肥胖基因检测评估系统，其特征在于， 进一步提供一个以上的使用者终端，所述使用者终端与所述评估服务器连接，所述使 用者终端供使用者输入一组以上的所述个人数据、基因检测数据。

11.  一种肥胖基因检测数据处理方法，其特征在于，由一评估服务器执行以下步 骤：
接收一个人数据以及一基因检测数据；
将接收的所述个人数据、基因检测数据分别与一基因检测数据数据库、一基因风 险分析数据库进行数据交换，以取得一基因检测结果及一肥胖发生率；
根据所述个人数据、基因检测结果、肥胖发生率进行数据分析，以产生一分析结 果；
依照所述分析结果产生一份专属的建议数据。

12.  根据权利要求11所述的肥胖基因检测数据处理方法，其特征在于，当所述 评估服务器执行至所述接收一个人数据以及一基因检测数据步骤后，进一步执行以下 步骤：
送出所述个人数据；
送出所述基因检测数据，并取得所述基因检测结果；
送出所述基因检测结果，以取得所述肥胖发生率。

13.  根据权利要求12所述的肥胖基因检测数据处理方法，其特征在于，当所述 评估服务器执行至所述根据个人数据、基因检测结果、肥胖发生率进行数据分析，以 产生一分析结果步骤后，进一步执行以下步骤：
将所述个人数据、基因检测数据、基因检测结果、肥胖发生率建档并且储存。

14.  根据权利要求13所述的肥胖基因检测数据处理方法，其特征在于，当所述 评估服务器执行至所述依照所述分析结果产生一份专属的建议数据步骤后，更进一步 的执行以下步骤：
产生所述肥胖体质分析数据；
产生所述综合评估数据；
产生所述贴心建议数据。

说明书肥胖基因检测评估系统及数据处理方法
技术领域
本发明是关于一种评估系统及数据处理方法，尤指一种由评估服务器配合各种数 据库对肥胖基因检测的结果与个人生理数据进行分析，以提供改善肥胖问题的对策的 相关技术。
背景技术
近年来医学与科技的结合，使得医学管理已经发展成为一种智能化的管理系统， 特别是现代人容易罹患的文明病种类相当多，尤其是与饮食、代谢直接相关的肥胖症， 但一般民众对于肥胖问题的了解又相当有限，因此目前一般民众大多是通过体重计、 血压计等自行量测或基本的验血试验，并于量测/试验完后观察个人量测/试验数值的 变化，再依据其变化情形调整饮食、运动等方式。
如中国台湾发明专利权第I377515号“健康管理装置”，其提供一种较低成本的 健康管理装置，由记录使用者的生理参数以进行分析，该健康管理装置主要是由一感 测单元、一微处理器以及一存储器单元所组成；该感测单元用于感测一生理信息，并 根据该生理信息产生一感测信号，该感测信号包含有血糖数据、血压数据、体重数据 的其中之一或其多重组合；该微处理器与感测单元电连接，用于处理感测信号，以产 生一数据信号；该存储器单元与微处理器电连接，且包括一健康管理软件，该健康管 理软件可于一相容平台上执行，根据使用者的操作来决定如何计算与分析数据信号， 以产生相对应的量测数据，并储存量测数据。上述技术可提供使用者参考血糖、血压、 体重数据，并且长期记录分析，以进行健康管理与改善。
又如中国台湾新型专利权第M453137号“健康管理系统”，其包含一电子式生 理参数量测装置、一手持电子装置以及一健康管理服务器；该电子式生理参数量测装 置用以对一使用者进行量测而获得一对应于使用者的生理参数，并依据生理参数产生 一代表生理参数的条码影像；该手持电子装置用以撷取该条码影像，且手持电子装置 储存有一健康管理应用程序，健康管理应用程序将条码影像所代表的生理参数解析 出，并据以显示出一对应于生理参数的初步健康管理信息，而手持电子装置更发送一 代表生理参数的传输信号至健康管理服务器；该健康管理服务器用以接收传输信号， 并将传输信号所代表的生理参数解析出并储存。上述新型专利权可供使用者通过手持 电子装置于近端观看初步健康管理信息，同时将生理参数传送至健康管理服务器，再 由远端的医师或健康管理人员进一步以人工的方式提供建议数据。
然而，通过长期记录分析生理信息以及人工提供建议数据，除了花费时间较长而 缺乏效率外，使用者只能被动地的受制于少数生理信息或生理参数来评估是否改变饮 食、作息。因此，上述的现有技术确实有待提出更佳解决方案的必要性。
发明内容
有鉴于上述现有技术的不足，本发明主要目的是提供一种肥胖基因检测评估系统 及数据处理方法，通过个人生理相关的信息、基因检测的结果、肥胖发生的风险，经 由肥胖基因检测评估系统进行数据交换并且自动分析后，将分析结果快速又详细的提 供给使用者，以方便使用者取得本身在肥胖基因上的相关信息，并提出有效的对策。
欲达上述目的所采取的主要技术手段，令前述肥胖基因检测评估系统包含：
一评估服务器，用以收集一组以上的个人数据、基因检测数据，并且通过该评估 服务器进行数据传输与分析；
一个人数据库，与该评估服务器连接，用以接收个人数据并储存；
一基因检测数据数据库，具有多个分别与基因检测数据相对应的基因检测结果， 并且与前述评估服务器连接；
一基因风险分析数据库，与该评估服务器连接，具有多个分别与基因检测结果相 对应的肥胖发生率；
一报告数据库，与评估服务器连接，具有多个依据个人数据、基因检测结果、肥 胖发生率所产生相对应的建议数据。
利用上述构造，由该评估服务器将收集到的个人数据、基因检测数据分别传输给 个人数据库与基因检测数据数据库，依据基因检测数据由基因检测数据数据库中取得 相对应的基因检测结果，再将基因检测结果传输至该基因风险分析数据库，以交换对 应该基因检测结果的肥胖发生率，因此当评估服务器对上述个人数据、基因检测结果 与肥胖发生率进行数据分析并得到分析结果信息，该报告数据库会根据分析结果信息 提供相对应的建议数据给使用者，通过肥胖基因检测评估系统将分析结果、检验报告 既快速、详细又准确的提供给使用者，以利于使用者找出对策而达到降低肥胖发生率 的目的。
为达到上述目的所采取的又一主要技术手段，令述肥胖基因检测数据处理方法， 是由一评估服务器执行以下步骤：
接收一个人数据以及一基因检测数据；
将接收的个人数据、基因检测数据分别与一基因检测数据数据库、一基因风险分 析数据库进行数据交换，以取得一基因检测结果及一肥胖发生率；
根据个人数据、基因检测结果、肥胖发生率进行数据分析，以产生一分析结果；
依照该分析结果产生一份专属的建议数据。
本发明的前述方法是由评估服务器收集个人数据、基因检测数据，通过该评估服 务器将个人数据、基因检测数据分别传送至前述个人数据库进行储存、基因检测数据 数据库进行数据交换，以取回基因检测结果及肥胖发生率，该评估服务器会根据收到 的个人数据、基因检测结果与肥胖发生率进行数据的评估、判断与分析而产生分析结 果，再根据分析结果，判断是否有肥胖发生的风险，若有肥胖发生的风险，则依照分 析结果产生一份专属的建议数据，通过建议数据以快速又详细的方式方便使用者提出 有效的对策，以降低肥胖的发生率。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不 构成对本发明的限定。在附图中：
图1为本发明一较佳实施例系统架构方块图。
图2为本发明一较佳实施例另一系统架构方块图。
图3为本发明应用方式一示意图。
图4为本发明应用方式又一示意图。
图5为本发明应用方式另一示意图。
图6为本发明的评估方法流程图。
图7为本发明的风险评估流程图。
图8为本发明的建议报告流程图。
附图标号说明：
10  评估服务器                      20  个人数据库
30  基因检测数据数据库
31  基因名称                        311 脂肪生成
312  食欲控制                       313 新陈代谢
314 内分泌调节
32  检测数据                        33  风险评估
40  基因风险分析数据库
50  报告数据库
51  肥胖体质分析数据                511低风险分数
512 高风险分数                      513 受测者分数
52  综合评估数据                    53  贴心建议数据
60  使用者终端
具体实施方式
以下配合图式及本发明的较佳实施例，进一步阐述本发明为达成预定发明目的所 采取的技术手段。
关于本发明肥胖基因检测评估系统的一较佳实施例，请参考图1所示，其中包括 一评估服务器10、一个人数据库20、一基因检测数据数据库30、一基因风险分析数 据库40、一报告数据库50。
该评估服务器10通过网络与一个以上的使用者终端60连接，该使用者终端60 供使用者输入一组以上的个人数据、基因检测数据，该评估服务器10分别与前述报 告数据库50、基因风险分析数据库40、基因检测数据数据库30、个人数据库20连 接，通过该评估服务器10以进行数据传输与分析。
该个人数据库20接收该评估服务器10所传送的个人数据，并且将所有个人数据 分别储存，以提供该评估服务器10需要时可随时取用。
该基因检测数据数据库30接收该评估服务器10所送出的基因检测数据，该基因 检测数据数据库30具有多个的基因检测结果，该等基因检测结果分别与各种不同的 基因检测数据相对应。
该基因风险分析数据库40接收该评估服务器10所传送的基因检测结果，该基因 风险分析数据库40具有多个分别与各种基因检测结果相对应的肥胖发生率；
本实施例中，该基因风险分析数据库40可进一步为一外部数据库，该评估服务 器10通过与该外部数据库连接，以随时获得更新后的外部数据库中的基因检测结果 及相对应的肥胖发生率。
该报告数据库50具有多个依据前述个人数据、基因检测结果、肥胖发生率所产 生相对应的建议数据，该建议数据可为一数据表。
请参阅图2所示，前述报告数据库50中的建议数据进一步包括一肥胖体质分析 数据51、一综合评估数据52、一贴心建议数据53。
该肥胖体质分析数据51具有多个风险分数，是由该评估服务器10根据基因检测 数据数据库30提供的检测结果计算出各风险分数后，再传送至报告数据库50，当风 险分数越高代表对肥胖的影响力越强。
该综合评估数据52与该贴心建议数据53分别依据使用者的个人数据、基因检测 数据、基因检测结果以及肥胖发生率，提供相对应的建议数据，必须特别说明的是， 该综合评估数据52属于整体性的建议数据，而贴心建议数据53属于较综合评估数据 52更进一步的个人化的建议数据。
为说明本发明肥胖基因检测评估系统的具体应用方式，请参考图3所示，当使用 者已在一医学单位进行体检后，便可获得一代表使用者身份的凭证(如会员编号)，使 用者可通过网络连线至该医学单位所提供的建立个人数据端，再通过上述使用者终端 60与评估服务器10连结，并输入一代表使用者身份的凭证以登入，使用者登入后可 得到由上述评估服务器10分析储存在报告数据库50中的建议数据，并以数据表的形 式提供使用者以下的信息：
该个人数据包括一体检编号(如648号)、一身高信息(如163厘米)、一体重信息(如 89公斤)、一身体质量指数(Body Mass Index,BMI)(如33.5)、一体脂肪率(如37.9%)， 如图3所示，其中该身体质量指数是一种以身高信息为基础来测量体重信息是否符合 标准的指数，其一般计算方式为体重值(公斤)除以身高的平方值(平方米)；该体脂肪 率是指身体中脂肪组织所占的比率，可通过坊间的计算公式或体脂肪计测得。
上述的基因检测数据经分析后产生基因检测结果，请参考图4所示，其中该基因 检测数据包括四个项目，主要是依基因对人体内所负责的生理功能而进行分类，所述 四个项目分别为一脂肪生成311、一食欲控制312、一新陈代谢313、一内分泌调节 314，各项目中包括有多个基因名称31、检测数据32、风险评估33等数据；该检测 数据32分别用以判断两对偶基因的差异性，其中一对偶基因来自父亲，另一对偶基 因来自母亲，如C/C、CG；根据各基因的检测数据32的差异性，以分析出多个风险 评估33的状态。
本实施例中，影响该脂肪生成311的基因包括PPARG2基因、GNB3基因等；该 脂肪生成311的风险评估方式如下：该PPARG2基因的常态对偶基因为C/C，若检测 数据32为C/C，其风险评估33为“低”；而该GNB3基因的常态对偶基因为C/C， 而对应的检测数据32为C/T，因为有差异所以风险评估33判定为“中”。
影响该食欲控制312的基因包含LEP基因、SDC3基因、MC4R基因等；该食欲 控制312的风险评估方式如下：该LEP基因的常态对偶基因为C/C，若检测数据32 为C/C，其风险评估33为“低”；该SDC3基因的常态对偶基因为C/C，若检测数 据32为C/C，其风险评估33为“低”；该MC4R基因的常态对偶基因为A/A，若检 测数据32为A/A，其风险评估33为“低”。
影响该新陈代谢313的基因包括UCP3基因、ADRB2基因、PPARGC1B基因、 一FTO基因等；该新陈代谢313的风险评估方式如下：该UCP3基因的常态对偶基 因为T/T，若检测数据32为C/C，则因差异大，其风险评估33将判定为“高”；该 ADRB2基因的常态对偶基因为C/C，若检测数据32为C/C，其风险评估33为“低”； 该PPARGC1B基因的常态对偶基因为G/G，若检测数据32为G/G，其风险评估33 为“低”；该FTO基因的常态对偶基因为G/G，若检测数据32为G/A，因有差异， 故其风险评估33判定为“中”。
影响该内分泌调节314的基因包含NR0B2基因、PPARG基因、ESR1基因等； 该内分泌调节314的风险评估方式如下：该NR0B2基因的常态对偶基因为G/G，若 检测数据32相同为G/G，其风险评估33为“低”；该PPARG基因的常态对偶基因 为G/G，若检测数据32为G/A，因有差异，其风险评估33判定为“中”；该ESR1 基因的常态对偶基因为A/A，若检测数据32为T/T，则因差异大，其风险评估33判 定为“高”。
根据上述基因检测结果，提供前述报告数据库50中的肥胖体质分析数据51、综 合评估数据52、贴心建议数据53，请参阅图4与图5所示，该肥胖体质分析数据51 中包括有一低风险分数511、一高风险分数512、一受测者分数513。
前述四个项目中，若其基因的风险评估33结果是判定为“低”，其计分为0分， 若基因的风险评估33为“中”或“高”，则其计分为1分；因此四个项目的低风险 分数511必须为0，该高风险分数512则视影响基因的数量而定(例如：影响脂肪生成 311的基因有两个，所以其高风险计分为2分、依此类推，食欲控制312的高风险分 数为3分、新陈代谢313的高风险分数为4分、内分泌调节314的高风险分数为3 分)。而该受测者分数513则为受测者的实测结果，在各个项目的基因风险评估33结 果中若出现“中”、“高”状态之一的即计为1分，在本实施例中，该评估服务器 10根据前述的分析结果计算出受测者分数513后，再传送至报告数据库50，该受测 者分数513越高代表对肥胖的影响力越强，另外该评估服务器10将前述基因检测结 果送至基因风险分析数据库40，并取得相对应的肥胖发生率。
该综合评估数据52与贴心建议数据53分别依据使用者的个人数据、基因检测数 据、基因检测结果以及肥胖发生率，提供相对应的建议数据，如图5所示，该综合评 估数据52属于整体性的建议数据，其中列举出具有“中”、“高”风险状态的各个 基因名称31，以及各基因名称31相对应的建议数据；该贴心建议数据53属于较综 合评估数据52更进一步的个人化的建议数据，其中除了有各基因名称31相对应的建 议数据外，还有分析目前个人数据中的各个数值的建议数据。
由上述本发明的较佳实施例的具体应用方式，可归纳出一种肥胖基因检测数据处 理方法，该方法执行于前述评估服务器10上，如图6所示，其包括以下主要步骤：
接收使用者通过该使用者终端60输入的一个人数据以及一基因检测数据(步骤 S101)，分别储存于一个人数据库20、一基因检测数据数据库30；
将接收的个人数据、基因检测数据分别与一基因检测数据数据库30、一基因风 险分析数据库40进行数据交换，以取得一基因检测结果及一肥胖发生率(步骤S102)；
根据个人数据、基因检测结果、肥胖发生率进行数据分析(步骤S103)，以产生一 分析结果(步骤S104)，该分析结果包括有中、高风险基因的相关数据；
依照该分析结果产生一份专属的建议数据(步骤S105)。
于上述主要步骤中，当评估服务器10执行至“接收使用者通过该使用者终端60 输入的一个人数据以及一基因检测数据(步骤S101)”步骤后，如图7所示，进一步在 评估服务器10上执行以下一子步骤：
送出该个人数据(步骤S1021)，并先储存于个人数据库20；
送出该基因检测数据至该基因检测数据数据库30，并由基因检测数据数据库30 取得基因检测结果，以进行后续的数据交换(步骤S1022)；
送出基因检测结果至该基因风险分析数据库40，以取得该肥胖发生率(步骤 S1023)。
为了方便统整使用者数据，于上述主要步骤中，当评估服务器10执行到“依上 述个人数据、基因检测结果、肥胖发生率进行数据分析(步骤S103)”步骤后，如图7 所示，进一步在评估服务器10上执行以下又一子步骤：
将上述个人数据、基因检测数据、基因检测结果、肥胖发生率建档(步骤S1031)， 并传送至个人数据库20储存。
为了要详细的提供分析结果给使用者参考，于上述主要步骤中，当评估服务器 10执行至“依照该分析结果产生一份专属的建议数据(步骤S105)”步骤后，如图8 所示，进一步在评估服务器10上执行以下另一子步骤：
产生该肥胖体质分析数据51(步骤S1051)，并传送至该报告数据库50中储存；
产生该综合评估数据52(步骤S1052)，并传送至该报告数据库50中储存；
产生该贴心建议数据53(步骤S1053)，并传送至该报告数据库50中储存。
综上所述，本发明通过该评估服务器10将个人数据传送至个人数据库20进行储 存，又将基因检测数据传送至基因检测数据数据库30进行数据交换，以取回基因检 测结果及肥胖发生率，该评估服务器10根据收到的个人数据、基因检测结果与肥胖 发生率进行数据的评估、判断与分析而产生分析结果，再根据分析结果中的“中”、 “高”风险的基因以及个人数据、基因检测数据以产生一份专属的建议数据，并将数 据储存在报告数据库50中，该建议数据中提供了肥胖体质分析数据51、综合评估数 据52、贴心建议数据53，通过本发明可快速、详细又准确的提供给使用者有效的对 策，以降低肥胖相关疾病的发生率。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详 细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发 明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等， 均应包含在本发明的保护范围之内。