基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究
摘要:心理健康問(wèn)題已成為全球關(guān)注的焦點(diǎn),傳統(tǒng)的心理健康評(píng)估方法存在時(shí)間長(zhǎng)、主觀性強(qiáng)、效率低等問(wèn)題。本文提出了一種基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng),通過(guò)對(duì)用戶言語(yǔ)、聲音、面部表情等多種數(shù)據(jù)源的綜合分析,準(zhǔn)確識(shí)別用戶的心理健康狀況,并提供相應(yīng)的輔助建議。該系統(tǒng)能夠應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,如醫(yī)學(xué)、教育和社交媒體等,幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)心理問(wèn)題。
關(guān)鍵詞:人工智能;心理健康;情感分析;深度學(xué)習(xí);數(shù)據(jù)隱私
doi:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.034
中圖分類號(hào):B 84;TP 18 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編碼:1672-7274(2025)01-0-04
Study on the Design of Mental Health State Recognition System Based on Artificial Intelligence Technology
LIANG Chengjun, WANG Ji, ZHANG Dezhi, GAO Huiwen
(Shanxi Energy University, Taiyuan 030600, China)
Abstract: Mental health problems have become the focus of global attention. The traditional mental health assessment methods have a long time, strong subjectivity and low efficiency. This paper proposes a mental health state recognition system based on artificial intelligence technology, which is accurately identified through the comprehensive analysis of various data sources such as speech, voice and facial expression, and provide corresponding auxiliary suggestions. The system can be applied in multiple fields, such as medicine, education and social media, to help users find psychological problems in time.
Keywords: artificial intelligence; mental health; emotion analysis; deep learning; data privacy
0 引言
希望通過(guò)本研究,為心理健康問(wèn)題的識(shí)別和干預(yù)提供新的思路和解決方案,推動(dòng)心理健康服務(wù)的智能化和精準(zhǔn)化發(fā)展,最終幫助更多人實(shí)現(xiàn)心理健康狀態(tài)的改善和水平提升[1]。
1 人工智能的研究
1.1 人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀
人工智能的核心技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。這些技術(shù)的進(jìn)步不僅推動(dòng)了學(xué)術(shù)研究的發(fā)展,還為我們帶來(lái)了廣泛的實(shí)際應(yīng)用[2]。
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù),通過(guò)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)模式來(lái)執(zhí)行任務(wù)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)模型顯著提高了圖像和語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性[3]。
1.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)通過(guò)處理和理解圖像和視頻數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺(jué)信息的自動(dòng)化分析。近年來(lái),計(jì)算機(jī)視覺(jué)在面部識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)模型,尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),在圖像分類和識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色,廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域。
1.4 人工智能的實(shí)際應(yīng)用
人工智能(AI)目前在多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。在醫(yī)療領(lǐng)域,AI用于疾病診斷和醫(yī)療影像分析;在教育領(lǐng)域,AI用于智能輔導(dǎo)、個(gè)性化學(xué)習(xí)和教育評(píng)估;在金融領(lǐng)域,AI用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)和投資策略優(yōu)化。此外,AI還在自動(dòng)駕駛、智能家居、安防監(jiān)控和社交媒體等領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。
2 心理教育的研究
2.1 心理健康教育的現(xiàn)狀
目前,心理健康教育在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的推廣。許多學(xué)校、社區(qū)和企業(yè)都設(shè)立了心理健康教育課程和心理咨詢服務(wù)。心理健康教育的內(nèi)容包括心理健康知識(shí)的普及、心理問(wèn)題的識(shí)別與干預(yù)、心理素質(zhì)的提升等。此外,心理健康教育還涉及個(gè)體的情感管理、壓力應(yīng)對(duì)和人際關(guān)系等方面。
2.2 心理健康教育的未來(lái)發(fā)展方向
為了提高心理健康教育的效果,未來(lái)的發(fā)展方向包括以下幾個(gè)方面:一是加強(qiáng)心理健康教育研究,優(yōu)化心理健康教育的方法和內(nèi)容;二是擴(kuò)大心理健康教育的覆蓋面,特別是偏遠(yuǎn)地區(qū)和弱勢(shì)人群;三是完善心理健康教育的評(píng)價(jià)機(jī)制,科學(xué)評(píng)估心理健康教育的效果;四是加強(qiáng)心理健康教育與其他學(xué)科的交叉融合,促進(jìn)人工智能和心理健康教育的融合發(fā)展[4]。
3 人工智能在心理健康中的應(yīng)用意義
隨著現(xiàn)代社會(huì)生活節(jié)奏的加快和壓力的增加,心理健康問(wèn)題日益突出,成為一個(gè)全球性的重要公共衛(wèi)生問(wèn)題。傳統(tǒng)的心理健康評(píng)估和干預(yù)方法存在一些明顯的不足,如依賴主觀評(píng)價(jià)、評(píng)估周期長(zhǎng)、難以進(jìn)行大規(guī)模篩查等。人工智能技術(shù)的引入為心理健康評(píng)估和干預(yù)帶來(lái)了新的希望和契機(jī)。以下是人工智能在心理健康中的應(yīng)用意義[5]:
3.1 提高評(píng)估的客觀性和準(zhǔn)確性
人工智能技術(shù)能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別方式提供更加客觀和準(zhǔn)確的心理健康評(píng)估。傳統(tǒng)的心理健康評(píng)估主要依賴于個(gè)體的自我報(bào)告和心理醫(yī)生的主觀判斷,而這些方式可能受到各種因素的影響,存在較大的誤差。人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)分析多種數(shù)據(jù)(如語(yǔ)音、文字、面部表情等),綜合評(píng)估個(gè)體的心理狀態(tài),減少主觀因素的干擾,提高評(píng)估的準(zhǔn)確性。
3.2 提供個(gè)性化的心理健康服務(wù)
人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)個(gè)體的具體情況,提供個(gè)性化的心理健康服務(wù)。通過(guò)分析個(gè)體的多模態(tài)數(shù)據(jù),人工智能系統(tǒng)可以識(shí)別個(gè)體的獨(dú)特心理特征和需求,提供有針對(duì)性的心理健康建議和干預(yù)措施,提升服務(wù)的針對(duì)性和有效性。
4 基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)
別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)包括系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)和各個(gè)模塊之間的關(guān)系。我們認(rèn)為采用分層設(shè)計(jì)的思想更為合理,將系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、情感分析模塊、面部表情識(shí)別模塊、行為分析模塊、結(jié)果輸出模塊和用戶輔助建議模塊等幾大模塊,每個(gè)模塊提供不同的功能,相互之間通過(guò)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳遞和交互。這樣的設(shè)計(jì)旨在提高系統(tǒng)的靈活性、可維護(hù)性和可擴(kuò)展性,滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景和需求的要求[6]。
4.1.2 數(shù)據(jù)采集模塊
數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從不同的數(shù)據(jù)源中收集用戶的心理健康數(shù)據(jù),包括語(yǔ)音數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、面部表情數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。語(yǔ)音數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)高質(zhì)量麥克風(fēng)采集用戶的語(yǔ)音信息,記錄語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速和音量等特征。文本數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)文本輸入框收集用戶的書(shū)面表達(dá)、記錄情感和思維方式等信息。面部表情數(shù)據(jù)采集模塊利用高分辨率攝像頭捕捉用戶的面部表情圖像,提取面部特征和情感信息。行為數(shù)據(jù)采集模塊則通過(guò)運(yùn)動(dòng)傳感器等設(shè)備記錄用戶的行為和動(dòng)作信息,反映用戶的行為模式和情緒狀態(tài)。通過(guò)整合這些多模態(tài)數(shù)據(jù),系統(tǒng)能夠全面準(zhǔn)確地評(píng)估用戶的心理健康狀態(tài)。
4.1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊
數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理,包括去噪、特征提取和數(shù)據(jù)分類整理。具體來(lái)說(shuō),從數(shù)據(jù)中提取語(yǔ)調(diào)、情感詞匯、面部關(guān)鍵點(diǎn)特征和動(dòng)作特征等代表性特征,并對(duì)這些特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和整理,為后續(xù)的情感和行為分析提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)。通過(guò)這些步驟,系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行情緒識(shí)別和心理健康評(píng)估。
4.1.4 情感分析模塊
情感分析模塊采用多種技術(shù)和算法,包括語(yǔ)音情感分析、文本情感分析和多模態(tài)情感分析等技術(shù)。具體來(lái)說(shuō),通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,識(shí)別用戶的情感狀態(tài),如快樂(lè)、悲傷和憤怒等;利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,識(shí)別用戶在書(shū)面表達(dá)中的情感傾向和心理狀態(tài)。通過(guò)這些技術(shù)的結(jié)合,系統(tǒng)能夠全面、準(zhǔn)確地評(píng)估用戶的情感狀態(tài)。
4.1.5 面部表情識(shí)別模塊
面部表情識(shí)別模塊利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)處理和分析用戶的面部表情圖像,主要包括面部特征提取和表情分類兩個(gè)部分。首先,通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型或傳統(tǒng)圖像處理算法,從面部圖像中提取眼睛、嘴巴、眉毛等關(guān)鍵特征點(diǎn),獲取用戶面部表情的關(guān)鍵信息。然后,通過(guò)對(duì)這些特征進(jìn)行分析和建模,采用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法對(duì)面部表情進(jìn)行分類,如喜悅、憤怒、壓抑等,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶情緒狀態(tài)的識(shí)別和分析
4.1.6 行為分析模塊
行為分析模塊針對(duì)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和識(shí)別,主要包括行為特征提取和行為模式識(shí)別兩個(gè)步驟。首先,從行為數(shù)據(jù)中提取運(yùn)動(dòng)速度、姿勢(shì)變化、活動(dòng)范圍等特征,反映用戶的行為習(xí)慣和情緒狀態(tài)。然后,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或模式識(shí)別技術(shù)對(duì)這些行為特征進(jìn)行分類和識(shí)別,分析用戶的行為模式和變化,識(shí)別異常行為或情緒特征。通過(guò)這些步驟,系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地理解和評(píng)估用戶的行為和情緒狀態(tài)。
4.1.7 結(jié)果輸出模塊
結(jié)果輸出模塊負(fù)責(zé)整理和展示分析結(jié)果,包括報(bào)告生成和結(jié)果展示兩個(gè)方面。首先,根據(jù)分析結(jié)果自動(dòng)生成用戶心理健康報(bào)告,涵蓋情感分析、面部表情識(shí)別和行為分析的結(jié)果,為用戶和專業(yè)人員提供參考。然后,將分析結(jié)果以圖表和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的形式展示給用戶,直觀呈現(xiàn)用戶的心理健康狀態(tài)和變化趨勢(shì),幫助用戶了解自身情況。
4.1.8 用戶輔助建議模塊
用戶輔助建議模塊根據(jù)分析結(jié)果生成個(gè)性化的心理健康建議,包括心理咨詢與調(diào)節(jié)建議以及社區(qū)互動(dòng)與資源推薦兩個(gè)方面。首先,提供心理咨詢服務(wù)和心理調(diào)節(jié)建議,引導(dǎo)用戶進(jìn)行情感管理和心理健康狀況改善。其次,推薦相關(guān)心理健康資源和社區(qū)互動(dòng)活動(dòng),促進(jìn)用戶參與社區(qū)活動(dòng)和進(jìn)行資源共享,從而幫助用戶更全面地管理和提升心理健康。
4.2 討論
4.2.1 數(shù)據(jù)隱私與安全討論
在設(shè)計(jì)基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)時(shí),我們認(rèn)為應(yīng)該重視數(shù)據(jù)隱私和安全。用戶的心理健康數(shù)據(jù)屬于敏感且私密信息,因此應(yīng)當(dāng)采取多項(xiàng)措施來(lái)確保數(shù)據(jù)的隱私和安全。首先,對(duì)所有采集到的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了加密處理,以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和竊取。其次,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理,確保匿名化后的數(shù)據(jù)不包含可以直接識(shí)別用戶身份的信息,而且保留用于分析和識(shí)別的特征數(shù)據(jù),降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。此外,應(yīng)當(dāng)建立安全審計(jì)和監(jiān)控機(jī)制,定期對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行安全性評(píng)估和漏洞掃描,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)潛在的安全漏洞,同時(shí)對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和訪問(wèn)記錄進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為并采取相應(yīng)措施。通過(guò)這些措施和策略,以保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)隱私和安全,為用戶提供一個(gè)安全可信賴的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)[7]。
4.2.2 實(shí)時(shí)性能討論
該心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性能方面應(yīng)具有優(yōu)異的表現(xiàn),這對(duì)于系統(tǒng)的有效運(yùn)行和用戶體驗(yàn)至關(guān)重要。首先,系統(tǒng)應(yīng)采用高效的數(shù)據(jù)處理和分析算法,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù),能夠?qū)崟r(shí)處理多模態(tài)數(shù)據(jù),包括語(yǔ)音、文本、面部表情和行為數(shù)據(jù),從而快速生成用戶的心理健康評(píng)估報(bào)告。其次,通過(guò)優(yōu)化算法和系統(tǒng)架構(gòu),確保系統(tǒng)具有較短的響應(yīng)時(shí)間,使用戶可以在短時(shí)間內(nèi)獲得準(zhǔn)確的心理健康評(píng)估結(jié)果和建議,提高系統(tǒng)的實(shí)用性和用戶體驗(yàn)。最重要的是,基于良好的實(shí)時(shí)性能,該系統(tǒng)可以在醫(yī)學(xué)、教育、社交媒體等多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,為個(gè)人及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決心理健康問(wèn)題,同時(shí)為醫(yī)療機(jī)構(gòu)、教育機(jī)構(gòu)和社交平臺(tái)提供更加智能化的服務(wù)和支持。
4.2.3 用戶體驗(yàn)優(yōu)化
在設(shè)計(jì)基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)時(shí),要特別注重用戶體驗(yàn)。通過(guò)個(gè)性化服務(wù),系統(tǒng)可根據(jù)用戶的需求和偏好提供定制化的建議,增強(qiáng)用戶的參與感和滿意度;實(shí)時(shí)反饋與互動(dòng)功能使用戶能夠及時(shí)了解自己的心理健康狀況,并與系統(tǒng)進(jìn)行有效交流;另外,要積極收集用戶反饋意見(jiàn),不斷優(yōu)化系統(tǒng),以提升用戶體驗(yàn)和滿意度。這些舉措都將有助于進(jìn)一步完善基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng),為用戶提供更加全面、智能化的心理健康服務(wù)。
5 結(jié)束語(yǔ)
本文中基于人工智能技術(shù)設(shè)計(jì)了一種用于識(shí)別心理健康狀態(tài)的系統(tǒng)。通過(guò)分析語(yǔ)音、文字和面部表情,幫助用戶了解自己的情緒狀態(tài)。該系統(tǒng)不僅能夠精準(zhǔn)地識(shí)別情緒,還可以提供個(gè)性化的心理健康建議,幫助用戶更好地管理自己的情緒和心理健康。未來(lái),我們將繼續(xù)改進(jìn)這個(gè)系統(tǒng),探索其在更多場(chǎng)景中的應(yīng)用。希望這項(xiàng)研究能夠?yàn)楦嗳颂峁┯行У男睦斫】抵С?,幫助大家過(guò)上更加健康、幸福的生活。
參考文獻(xiàn)
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課題項(xiàng)目:2023年山西省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào)20231583),基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究;2024年度山西省高等學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)(思想政治教育專項(xiàng))一般項(xiàng)目(編號(hào)2024zsszsx143),中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化融入大學(xué)生積極心理品質(zhì)培育的路徑與機(jī)制研究。
作者簡(jiǎn)介:梁成君(1992—),女,漢族,山西定襄人,講師,碩士研究生,研究方向?yàn)榇髮W(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育。
王 驥(2002—),男,漢族,山西左云人,本科生,研究方向?yàn)閰^(qū)塊鏈工程。
張德智(2004—),男,漢族,山西朔州人,本科生,研究方向?yàn)閰^(qū)塊鏈工程。
高慧雯(2004—),女,漢族,山西晉中人,本科生,研究方向?yàn)閰^(qū)塊鏈工程。
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網(wǎng)址: 基于人工智能技術(shù)的心理健康狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究 http://m.u1s5d6.cn/newsview1397978.html
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