一种社区老年轻度认知障碍智能随访服务推荐方法技术

本发明专利技术提供一种社区老年轻度认知障碍智能随访服务推荐方法，根据采集到的老年随访信息提出基于特征进化选择的预测模型，基于认知障碍预测结果设置基于相似度计算的养老服务推荐模型；采用量表方式，建立社区老年认知和慢病管理调查问卷；将量表调查问卷电子化；构建web系统，发布电子版调查问卷；支持量表查询，进行量表数据的获得，将数据储存在数据库中；采用基于特征进化选择的预测模型进行老年人患老年痴呆疾病程度预测；采用基于相似度计算的养老服务推荐模型生成医疗养老服务推荐结果。本发明专利技术相对于现有方法，能提供更全面的MCI随访量表、更准确的预测结果、更易用的随访系统以及更为个性化的老年服务推荐。系统以及更为个性化的老年服务推荐。系统以及更为个性化的老年服务推荐。

【技术实现步骤摘要】
一种社区老年轻度认知障碍智能随访服务推荐方法


[0001]本专利技术属于人工智能技术应用于轻度认知障碍防控系统领域。具体而言，本专利技术涉及认知障碍防控的信息服务系统构建和基于人工智能算法的认知障碍预测和服务推荐模型构建，用于实现老年轻度认知障碍社区调查网络化，老年认知障碍数据电子化，老年认知障碍随访和服务推荐智能化。

技术介绍

[0002]由于我国老年化问题逐渐显现，而目前老年认知障碍防控社区调查基本属于纯人工纸质化操作，需要耗费大量人力物力，将问卷调查电子化，既方便医务人员操作，也利于数据的录入和分析。在老年随访数据信息化的基础上，可使用录入的老年病社区调查数据结合本专利技术采用的模型进行预测该老年人是否患有MCI并推荐相应线上、线下照料和看护服务。
[0003]针对MCI早期筛查，现有的技术往往采用随机森林等机器学习模型来根据特征预测疾病进展和趋势。然而现有的人工智能方法达到全局最优需要对特征进行选择，往往采用网格搜索等全局搜索方法，对于认知障碍防控领域中的海量特征无法进行有效筛选，需要设计一种效率更高的特征搜索和选择方法来提高算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种社区老年轻度认知障碍智能随访服务推荐方法，其特征在于：根据采集到的老年随访信息提出基于特征进化选择的预测模型，基于认知障碍预测结果设置基于相似度计算的养老服务推荐模型，实现社区老年MCI随访信息采集和养老服务推荐，实现过程包括以下步骤，步骤1.1，采用量表方式，建立社区老年认知和慢病管理调查问卷；步骤1.2，将量表调查问卷电子化；步骤1.3，构建web系统，发布电子版调查问卷；步骤1.4，支持量表查询，包括根据量表编号、受访者姓名、受访者身份证号、研究者姓名和/或随访时间进行量表数据的获得；步骤1.5，将步骤1.4中获取的数据储存在数据库中；步骤1.6，根据步骤1.4中获取的数据，采用基于特征进化选择的预测模型进行老年人患老年痴呆疾病程度预测；步骤1.7，根据步骤1.4中获取的数据和步骤1.6中预测结果，采用基于相似度计算的养老服务推荐模型生成医疗养老服务推荐结果。2.根据权利要求1中所述的社区老年轻度认知障碍智能随访服务推荐方法，其特征在于：量表包括档案信息、一般资料、体格检查、社会经济状况、社交网络、利手习惯...

【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，袁凯，曾燕，刘茂福，顾进广，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：