健康风险筛查系统技术方案

本发明专利技术公开了一种健康风险筛查系统，包括：数据收集与预处理模块：收集疾病相关数据，预处理数据以去除噪声、处理缺失值、标准化数据；特征工程模块：对预处理后的数据进行特征提取和增强，以提取对疾病筛查有价值的特征；模型训练模块：特征工程模块提取的特征，训练疾病筛查模型；模型评估与调优模块：对训练得到的模型进行评估；结果展示与反馈模块：将疾病筛查结果以可视化方式呈现给用户。本发明专利技术通过结合人工智能算法和机器学习技术，提供了高效、准确、可解释和个性化的疾病筛查服务，有助于提前发现和管理各类疾病，改善健康管理和预防工作。防工作。防工作。

【技术实现步骤摘要】
健康风险筛查系统


[0001]本专利技术涉健康分析
，特别涉及一种健康风险筛查系统。

技术介绍

[0002]健康风险筛查(Health risk screening)是指通过对个体进行一系列的评估和测试，以确定其患特定疾病或患病风险的可能性。通过健康风险筛查，医疗专业人员可以评估个体的整体健康状况，并识别存在的潜在健康风险。这有助于提前发现健康问题，并采取相应的预防措施，例如改变生活方式、制定个体化的健康计划、监测病情进展等。然而，需要注意的是，健康风险筛查只是一个初步的评估工具，其结果可能需要进一步的确认和诊断，以便进行更全面的治疗和干预。因此，在接受健康风险筛查后，如果存在潜在风险或异常结果，建议尽快咨询医疗专业人员以获取进一步的建议和处理。

技术实现思路

[0003]为了解决以上问题，本专利技术提供了一种健康风险筛查系统。
[0004]为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0005]一种健康风险筛查系统，包括：数据收集与预处理模块：收集疾病相关数据，预处理数据以去除噪声、处理缺失值、标准化数据；特征工程模块：对预处理后的数据进行特征提取和增强，以提取对疾病筛查有价值的特征；模型训练模块：特征工程模块提取的特征，训练疾病筛查模型；模型评估与调优模块：对训练得到的模型进行评估；结果展示与反馈模块：将疾病筛查结果以可视化方式呈现给用户。
[0006]进一步的：数据收集与预处理模块包括：
[0007]数据收集模块：确定数据来源：从临床医疗记录、医院数据库、公共健康机构收集疾病相关数据；数据获取：根据数据来源，通过API接口、数据下载、数据请求方式获取数据；数据整合：将从不同来源获得的数据整合在一起，创建一个综合的数据集；
[0008]数据预处理模块：数据清洗：识别和处理数据中的噪声、异常值、重复值；缺失值处理：识别和处理数据中的缺失值；数据转换：对数据进行必要的转换以便于后续的特征工程和模型训练；特征选择：选择对疾病筛查有意义的特征；
[0009]数据存储与管理模块：建立数据库：将预处理后的数据存储到数据库中，以便后续的训练和筛查模型的使用；数据管理：确保数据的安全性和完整性，设置适当的数据访问权限，进行数据备份和恢复，以保护数据的可靠性和隐私。
[0010]进一步的：特征工程模块包括：
[0011]统计特征提取模块：对于数值型特征提取统计特征；对于分类特征进行独热编码，将其转换为二进制的特征向量；
[0012]频域特征提取模块：对于时间序列的特征使用傅里叶变换等方法将其转换到频域，提取频域特征；
[0013]时域特征提取模块：对于时间序列的特征，提取时域特征；
[0014]自动特征选择模块：通过特征的重要性指标来自动选择最相关的特征。
[0015]进一步的：模型训练模块包括：
[0016]数据准备模块：从特征工程模块获取经过特征提取和选择的训练数据集，包括特征矩阵(X)和对应的标签(y)，确保数据集经过合适的预处理和分割，数据标准化和将数据分为训练集(X_train,y_train)和测试集(X_test,y_test)；
[0017]模型选择与参数设置模块：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的SVM变体；
[0018]模型训练模块：使用训练集(X_train,y_train)对SVM模型进行训练，在训练过程中，SVM根据数据集中的特征和标签之间的关系寻找一个最优的超平面或决策边界，以实现疾病筛查的目标；
[0019]模型评估与调优模块：使用测试集(X_test,y_test)对训练好的SVM模型进行评估。
[0020]进一步的：模型评估与调优模块包括：
[0021]选择评估指标模块：根据疾病筛查的具体需求，确定主要关注的评估指标，以便在模型评估和调优过程中进行指导；
[0022]交叉验证模块：将训练集分成k个子集，依次将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，多次运行训练和验证过程，得到平均评估指标；
[0023]模型评估模块：在交叉验证或独立的测试集上使用选择的评估指标对模型进行评估，对于二分类问题，计算准确度、精确度、召回率、F1分数以及绘制ROC曲线和计算AUC指标，对于多类别问题，使用宏平均；
[0024]模型调优模块：根据评估结果，针对模型的性能问题进行调优。
[0025]进一步的：结果展示与反馈模块包括：
[0026]结果生成模块：根据模型的预测结果和评估指标，生成相应的疾病筛查结果；
[0027]可视化展示模块：将疾病筛查结果以可视化方式展示，用户更直观地理解和解读结果；
[0028]结果解释和建议模块：提供对筛查结果的解释和分析，帮助医疗专业人员或个体用户理解其健康状况；
[0029]用户交互模块：提供与用户的交互功能。
[0030]本专利技术与现有技术相比，所取得的技术进步在于：
[0031]自动化筛查：系统利用人工智能算法和机器学习技术，可以自动对大量人群进行疾病筛查，无需人工逐一进行检查，提高筛查效率和覆盖范围。
[0032]精准性和准确性：通过特征工程和人工智能模型的训练，系统能够提取并利用有效的特征来进行疾病筛查，从而提高筛查的准确性和精准性，减少误诊率和漏诊率。
[0033]可扩展性：系统的模块化设计使得可以灵活添加新的疾病筛查模型或更新现有模型，以适应新的疾病筛查需求和技术进展。
[0034]高效性：通过数据预处理和特征工程模块的处理，可以有效地去除噪声、处理缺失值并标准化数据，提高数据质量和模型训练效果。
[0035]可解释性：系统可以提供结果的可视化展示和解释，使医疗专业人员和个体用户更容易理解和接受疾病筛查结果，并根据结果提供相应的建议和干预措施。
[0036]模型调优和评估：系统提供模型评估和调优模块，可以通过交叉验证和参数调整
等方法对模型进行优化，提高模型的性能和泛化能力。
[0037]用户交互和个性化：系统提供用户交互功能，可以根据用户的个性化需求和健康状况，提供定制化的筛查结果和建议，增强用户参与感和满意度。。
附图说明
[0038]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0039]在附图中：
[0040]图1为本专利技术的系统结构图。
具体实施方式
[0041]下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本专利技术的实施例进行描述。
[0042]如图1所示的，一种健康风险筛查系统，包括：数据收集与预处理模块：收集大量的疾病相关数据，包括临床数据、影像数据、生理数据等。预处理数据以去除噪声、处理缺失值、标准化数据等。
[0043]特征工程模块：对预处理后的数据进行特征提取和增强，以提取对疾病筛查有价值的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种健康风险筛查系统，其特征在于，包括：数据收集与预处理模块：收集疾病相关数据，预处理数据以去除噪声、处理缺失值、标准化数据；特征工程模块：对预处理后的数据进行特征提取和增强，以提取对疾病筛查有价值的特征；模型训练模块：特征工程模块提取的特征，训练疾病筛查模型；模型评估与调优模块：对训练得到的模型进行评估；结果展示与反馈模块：将疾病筛查结果以可视化方式呈现给用户。2.根据权利要求1所述的一种健康风险筛查系统，其特征在于：数据收集与预处理模块包括：数据收集模块：确定数据来源：从临床医疗记录、医院数据库、公共健康机构收集疾病相关数据；数据获取：根据数据来源，通过API接口、数据下载、数据请求方式获取数据；数据整合：将从不同来源获得的数据整合在一起，创建一个综合的数据集；数据预处理模块：数据清洗：识别和处理数据中的噪声、异常值、重复值；缺失值处理：识别和处理数据中的缺失值；数据转换：对数据进行必要的转换以便于后续的特征工程和模型训练；特征选择：选择对疾病筛查有意义的特征；数据存储与管理模块：建立数据库：将预处理后的数据存储到数据库中，以便后续的训练和筛查模型的使用；数据管理：确保数据的安全性和完整性，设置适当的数据访问权限，进行数据备份和恢复，以保护数据的可靠性和隐私。3.根据权利要求1所述的一种健康风险筛查系统，其特征在于：特征工程模块包括：统计特征提取模块：对于数值型特征提取统计特征；对于分类特征进行独热编码，将其转换为二进制的特征向量；频域特征提取模块：对于时间序列的特征使用傅里叶变换等方法将其转换到频域，提取频域特征；时域特征提取模块：对于时间序列的特征，提取时域特征；自动特征选择模块：通过特征的重要性指标来自动选择最相关的特征。4.根据权利要求1所述的一种健康风险筛查系统，其特征在于：模型训练模块包...

【专利技术属性】
技术研发人员：石振宇，李秀岩，李海波，
申请(专利权)人：北京慧养道健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：