基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法技术

本发明专利技术公开了基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，包括以下步骤：步骤一：登录注册该预测评估网页；步骤二：基于阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的人工智能大数据分析模型对获取用户的患病概率进行评估；步骤三：根据评估的结果自动生成包括评价报告和风险预测的患病概率风险评价报告；建立适合我国国情的“阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的人工智能大数据分析模型“，为我国实现降低阿尔茨海默病患病概率的政策目标提供智能化的设备和方法，建立阿尔茨海默病患病概率预测的人工智能大数据模型，实现健康养老的数字化，实现阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的智能化设备的适老化设计和应用。关费用预测的智能化设备的适老化设计和应用。关费用预测的智能化设备的适老化设计和应用。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法


[0001]本专利技术涉及到人工智能及其在居家养老和社区养老场景中阿尔茨海默病患病概率预测的适老化应用
，具体是基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法。

技术介绍

[0002]要实现“降低阿尔茨海默病患病率”的政策目标，就必须建立“阿尔茨海默病患病概率预测的人工智能大数据分析模型”掌握现在老年人的阿尔茨海默病患病率是多少、预测今后3
‑
5年老年人的阿尔茨海默病患病概率，从而为实现降低阿尔茨海默病患病率提供科学的数据支撑。目前，我国引进了欧美和日本的阿尔茨海默病(认知功能)风险评估工具应用于社区的老年人阿尔茨海默病风险的评估筛查，但是还没有阿尔茨海默病患病概率预测之类的智能化评估工具和大数据分析模型，因此，我们提出了基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法来解决上述所提到的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一：登录注册该预测评估网页；
[0007]步骤二：基于阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的人工智能大数据分析模型对获取用户的患病概率进行评估；
[0008]步骤三：根据评估的结果自动生成包括评价报告和风险预测的患病概率风险评价报告。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述还包括登录注册模块、修改密码模块、档案创建模块、信息收集模块与预测评估模块。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述登录注册模块包括首先创建用户模型，用户登录模块功能包含程序是否能正确匹配数据库中的账户与密码，当匹配不成功时是否能够拒绝用户登录，以及记住密码功能是否能够正常运行。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述用户模型，通过网页获取用户包括姓名、手机号、出生日期、受教育程度的用户信息，将用户信息存储至预先创建的数据库中。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述修改密码模块，操作包括用户输入账户原密码，用户修改的密码，以及与新密码验证的确密码，点击菜单按钮则会隐藏重置按钮和返回按钮，再次点击菜单按钮则会显示重置按钮和返回按钮；点击重置按钮，则会清空原密码，新密码，确认密码输入框里的输入值，点击返回按钮，则会返回登录界面。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述档案创建模块，用于服务器通过网页获取并存储
用户的用户信息，基于所述用户信息创建的账号和密码。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述信息收集模块用于基于所述账号和密码登录该网页，该网页获取用户的评估量表并上传给服务器，网页获取用户的检验信息并上传给服务器。
[0015]作为本专利技术进一步的方案：所述预测评估模块采用漫画显示评估测评问题、触屏点击回答问题的方法实现智能化评估的适老化设计，评估结果可视化，可以经过云平台人工智能大数据分析以雷达图的形式一目了然地实时显示，所述预测评估模块还包括语音单元，用于提示测评的用户，帮助用户完成测评模块上包括的问题。
[0016]作为本专利技术进一步的方案：所述步骤二中的阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的人工智能大数据分析模型由
①
日常生活能力、
②
服药管理、
③
运动器官功能、
④
营养状态、
⑤
社会参与、
⑥
认知功能、
⑦
抑郁状态、
⑧
阿尔茨海默病危险因子1、
⑨
阿尔茨海默病危险因子2、
⑩
阿尔茨海默病危险因子3，以及老年人的性别、年龄阶层、文化程度等指标，按照不同的加权规律构成。
[0017]作为本专利技术再进一步的方案：所述阿尔茨海默病危险因子1由高血压、糖尿病、血脂异常组成，所述阿尔茨海默病危险因子2由听力下降组成，所述阿尔茨海默病危险因子3由肥胖、缺少运动、吸烟组成。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：该基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，建立适合我国国情的“阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的人工智能大数据分析模型“，为我国实现降低阿尔茨海默病患病概率的政策目标提供智能化的设备和方法，建立阿尔茨海默病患病概率预测的人工智能大数据模型，实现健康养老的数字化。
[0019]该基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，为居家养老、社区养老、以及保险行业开展养老商业保险商品的开发提供低成本、可以大规模实施应用的阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的智能化设备和方法。
[0020]该基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，实现阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的智能化设备的适老化设计和应用。
[0021]该基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，利用人工智能大数据技术实现评估的智能化、评估结果的可视化和智能评估的应用的适老化，有助于大幅度降低实现“降低阿尔茨海默病患病率”政策目标的成本，有助于低成本地实现健康老龄化；评估的智能化、评估结果的可视化和智能评估的应用的适老化，可以让更多的居家养老的老年人、社区养老和机构养老的运营机构开展阿尔茨海默病预防服务，有效控制和减少阿尔茨海默病和相关费用的发生，从总体上降低社会和家庭照护的精神负担和经济负担，提高老年人居家养老的生活品质，增加老年人养老生活的获得感和幸福感。
附图说明
[0022]图1为本专利技术的结构示意图。
[0023]图2为本专利技术的方法步骤的流程示意图。
[0024]图3为本专利技术中地区阿尔茨海默病患病概率预测曲线图。
[0025]图4为本专利技术中地区阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测曲线图。
具体实施方式
[0026]在一个实施例中，如图1
‑
图4所示，基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，包括以下步骤：
[0027]步骤一：登录注册该预测评估网页；
[0028]步骤二：基于阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的人工智能大数据分析模型对获取用户的患病概率进行评估；
[0029]步骤三：根据评估的结果自动生成包括评价报告和风险预测的患病概率风险评价报告；
[0030]还包括登录注册模块、修改密码模块、档案创建模块、信息收集模块与预测评估模块；
[0031]登录注册模块包括首先创建用户模型，用户登录模块功能包含程序是否能正确匹配数据库中的账户与密码，当匹配不成功时是否能够拒绝用户登录，以及记住密码功能是否能够正常运行；
[0032]用户模型，通过网页获取用户包括姓名、手机号、出生日期、受教育程度的用户信息，将用户信息存储至预先创建的数据库中。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：登录注册该预测评估网页；步骤二：基于阿尔茨海默病患病概率和相关费用预测的人工智能大数据分析模型对获取用户的患病概率进行评估；步骤三：根据评估的结果自动生成包括评价报告和风险预测的患病概率风险评价报告。2.根据权利要求1所述的基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，其特征在于，还包括登录注册模块、修改密码模块、档案创建模块、信息收集模块与预测评估模块。3.根据权利要求2所述的基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，其特征在于，所述登录注册模块包括首先创建用户模型，用户登录模块功能包含程序是否能正确匹配数据库中的账户与密码，当匹配不成功时是否能够拒绝用户登录，以及记住密码功能是否能够正常运行。4.根据权利要求3所述的基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，其特征在于，所述用户模型，通过网页获取用户包括姓名、手机号、出生日期、受教育程度的用户信息，将用户信息存储至预先创建的数据库中。5.根据权利要求2所述的基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预测评估方法，其特征在于，所述修改密码模块，操作包括用户输入账户原密码，用户修改的密码，以及与新密码验证的确密码，点击菜单按钮则会隐藏重置按钮和返回按钮，再次点击菜单按钮则会显示重置按钮和返回按钮；点击重置按钮，则会清空原密码，新密码，确认密码输入框里的输入值，点击返回按钮，则会返回登录界面。6.根据权利要求2所述的基于人工智能大数据阿尔茨海默病患病概率预...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：京大北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：