基于主成分分析的健康个性化改善方法技术

本发明专利技术提供一种基于主成分分析的健康个性化改善方法，包括如下步骤，建立标准健康知识库：记录体征数据的正常值，体检和常规检查数据的正常值，用于将来与个人真实健康数据比对；建立个人体征数据信息库，存储个人的健康信息，包括体征数据，体检和常规检查数据。用于与标准健康知识库比对，跟踪数据变化，以分析健康状况走势，提供健康预警以及个性化改善方案；基于PCA的健康主成分分析提取主要因素；利用挖掘关联规则算法分析给出个性化改善方案。通过本发明专利技术的方法，根据人体体征数据的变化，用这些数据做主要因素提取与相关性分析，可以给出关于人体健康的个性化改善方案以及相关药品或保健方式的推荐。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供一种，包括如下步骤，建立标准健康知识库：记录体征数据的正常值，体检和常规检查数据的正常值，用于将来与个人真实健康数据比对；建立个人体征数据信息库，存储个人的健康信息，包括体征数据，体检和常规检查数据。用于与标准健康知识库比对，跟踪数据变化，以分析健康状况走势，提供健康预警以及个性化改善方案；基于PCA的健康主成分分析提取主要因素；利用挖掘关联规则算法分析给出个性化改善方案。通过本专利技术的方法，根据人体体征数据的变化，用这些数据做主要因素提取与相关性分析，可以给出关于人体健康的个性化改善方案以及相关药品或保健方式的推荐。【专利说明】
本专利技术属于计算机信息领域，特别是涉及到一种基于主成分分析的健康个性化改 善方法。
技术介绍
现阶段人们逐渐认识到"以健康为中心"和"治未病"理念是现代医疗服务的发展 趋势，由此健康服务模式开始从传统单向的被动健康服务模式向互动的主动健康服务模式 转变，具体体现在：一是"未病先防"（即预防保健）；二是"既病防变"或"已病早治";三是 连续性的医疗服务（诊疗服务、疾病管理、健康预警为系列化），实现早期干预、视点前移， 以疾病/人为中心的主动服务模式。 人体体征数据是庞大的，但依据个人时间序列的记录数据和其他会员数据的参 考，其变化有一定规律。用这些数据做主要因素提取与相关性分析，可以给出个性化改善方 案以及相关药品或保健方式的推荐。
技术实现思路
本专利技术要解决的问题是设计一种，对于个 体的人提供给出个性化改善方案以及相关药品或保健方式。 需要说明的是，本专利技术，是信息学的一种 应用，通过信息分析得到适用于自身的健康个性化改善方案，并非属于疾病的诊断和治疗 方法，因此不违反专利法第二十五条的相关规定。 为了达到上述目的，本专利技术采取的技术方案为：一种基于主成分分析的健康个性 化改善方法，其特征在于，包括如下步骤： (一）建立标准健康知识库：记录体征数据的正常值，体检和常规检查数据的正常 值，用于将来与个人真实健康数据比对； (二）建立个人体征数据信息库，存储个人的健康信息，包括体征数据，体检和常 规检查数据。用于与标准健康知识库比对，跟踪数据变化，以分析健康状况走势，提供健康 预警以及个性化改善方案； (三）基于PCA的健康主成分分析提取主要因素； (四）利用挖掘关联规则算法分析给出个性化改善方案。 优选的，所述步骤（一）中体征数据包括体重、心率、血压、脉率、呼吸频率、体温、 热消耗量、运动量、睡眠量血糖和血氧、激素和BMI指数，体脂含量；所述体检和常规检查数 据包括尿常规各项、生化全项、血流变9项、肿瘤标志物3项。 优选的，所述步骤（三）中主成分分析的方法为： (1)计算相关系数矩阵； (2)计算特征值与特征向量； (3)计算主成分贡献率及累计贡献率； (4)计算主成分载荷； (5)各主成分排序。 优选的，所述步骤（四）中挖掘关联规则算法采用Apriori算法或者是IBM IntelligentMiner算法。 优选的，所述步骤（四）中个性化改善方案包括与标准保健方案比较得出的个性 化的改善建议和与标准化治疗方案比较得出的治疗决策支持与治疗路径优化。 本专利技术的有益效果为：通过本专利技术的方法，根据人体体征数据的变化，用这些数据 做主要因素提取与相关性分析，可以给出关于人体健康的个性化改善方案以及相关药品或 保健方式的推荐。 【具体实施方式】 下面结合具体实施例对本专利技术做进一步说明。 建立标准健康知识库：记录体征数据的正常值，体检和常规检查数据的正常值，用 于将来与个人真实健康数据比对； 建立个人体征数据信息库，存储个人的健康信息，包括体征数据，体检和常规检查 数据。用于与标准健康知识库比对，跟踪数据变化，以分析健康状况走势，提供健康预警以 及个性化改善方案； 依据这两个数据库： 1.基于PCA的健康主成分分析提取主要因素 PCA主成分分析法是一种数学变换的方法，旨在利用降维的思想，把多指标转化 为少数几个综合指标。它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量， 这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。 利用主成分分析法对会员体征数据进行交叉分析，得出用户现在的体质状况，产 生该会员的健康风险指数，给出影响健康的主要因素和各因素排序。 思路：一个研宄对象，往往是多要素的复杂系统。变量太多无疑会增加分析问题的 难度和复杂性，利用原变量之间的相关关系，用较少的新变量代替原来较多的变量，并使这 些少数变量尽可能多的保留原来较多的变量所反应的信息，这样问题就简单化了。 原理：假定有η个样本，每个样本共有p个变量，构成一个nXp阶的数据矩阵， 【权利要求】1. 一种，其特征在于，包括如下步骤： (一） 建立标准健康知识库：记录体征数据的正常值，体检和常规检查数据的正常值， 用于将来与个人真实健康数据比对； (二） 建立个人体征数据信息库，存储个人的健康信息，包括体征数据，体检和常规检 查数据。用于与标准健康知识库比对，跟踪数据变化，以分析健康状况走势，提供健康预警 以及个性化改善方案； (三） 基于PCA的健康主成分分析提取主要因素； (四） 利用挖掘关联规则算法分析给出个性化改善方案。2. 根据权利要求1所述的一种，其特征在于， 所述步骤（一）中体征数据包括体重、心率、血压、脉率、呼吸频率、体温、热消耗量、运动量、 睡眠量血糖和血氧、激素和BMI指数，体脂含量；所述体检和常规检查数据包括尿常规各 项、生化全项、血流变9项、肿瘤标志物3项。3. 根据权利要求1所述的一种，其特征在于， 所述步骤（三）中主成分分析的方法为： (1) 计算相关系数矩阵； (2) 计算特征值与特征向量； (3) 计算主成分贡献率及累计贡献率； (4) 计算主成分载荷； (5) 各主成分排序。4. 根据权利要求1所述的一种，其特征在于， 所述步骤（四）中挖掘关联规则算法采用Apriori算法或者是IBM Intelligent Miner算 法。5. 根据权利要求1所述的一种，其特征在于， 所述步骤（四）中个性化改善方案包括与标准保健方案比较得出的个性化的改善建议和与 标准化治疗方案比较得出的治疗决策支持与治疗路径优化。【文档编号】G06F19/00GK104484575SQ201410848020【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月30日 优先权日:2014年12月30日 【专利技术者】赵欣, 张桂芸 申请人:天津迈沃医药技术有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于主成分分析的健康个性化改善方法，其特征在于，包括如下步骤：(一)建立标准健康知识库：记录体征数据的正常值，体检和常规检查数据的正常值，用于将来与个人真实健康数据比对；(二)建立个人体征数据信息库，存储个人的健康信息，包括体征数据，体检和常规检查数据。用于与标准健康知识库比对，跟踪数据变化，以分析健康状况走势，提供健康预警以及个性化改善方案；(三)基于PCA的健康主成分分析提取主要因素；(四)利用挖掘关联规则算法分析给出个性化改善方案。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵欣，张桂芸，
申请(专利权)人：天津迈沃医药技术有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12