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：