健康一体机第一用户的身体状态信息并非一成不变的，而是要根据健康一体机的监测结果和分析结果进行数据更新。根据健康一体机第一编码档案，生成第一解码信息，将健康一体机第一解码信息通过第四存储通道发送至健康一体机第一智能终端的第四云空间，健康一体机第四云空间负责对第一解码信息进行暂时存储，当健康一体机第一通信连接建立完成后，将健康一体机第一解码信息由第四云空间发送至健康一体机第一识别码，可实现对健康一体机第一识别码的更新。通过频繁更新健康一体机第一识别码，可实现对健康一体机第一用户身体状况进行实时监测，当异常情况发生时，能够及时进行处理，从根源遏制重大病情的发生。
对
健康一体机第一识别码进行识别，判断
健康一体机第一识别码是否为初次识别；步骤S1420：如果
健康一体机第一识别码为非初次识别，提取
健康一体机第一编码档案；步骤S1430：通过
健康一体机第一识别码中的
健康一体机第一解码信息，对
健康一体机第一编码档案进行解码并读取。
具体而言，为了进一步提高
健康一体机的工作效率，将曾经使用过
健康一体机并留存有记录的用户进行使用记录识别，判断该用户是否留存有使用记录并将曾经的档案信息进行提取，帮助
健康一体机更快掌握该用户的以往身体状况，大大提高了
健康一体机的监测效率。其中，
健康一体机第一解码信息用于对非初次识别的第一编码档案进行解码并读取，实现了前后不同时间的使用记录无缝衔接，进一步提高了
健康一体机的工作效率。
将健康一体机第一编码和健康一体机第二编码作为输入数据，输入健康一体机编码档案构建模型；健康一体机编码档案构建模型通过多组历史数据训练获得，健康一体机历史数据中的每组数据包括第一编码、第二编码和用于标识编码档案的标识信息；步骤S1130：获得健康一体机编码档案构建模型的输出信息，健康一体机输出信息包括健康一体机第一用户的第一编码档案。
具体而言，
健康一体机编码档案构建模型为机器学习中的神经网络模型，神经网络（Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以 神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（Artificial Neural Networks），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将
健康一体机第一编码和
健康一体机第二编码输入神经网络模型，获得
健康一体机编码档案构建模型的输出信息，其中，
健康一体机输出信息包括
健康一体机第一用户的第一编码档案。
传真：