【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网数据分析建模领域，具体涉及基于体检数据建立的人体健康模型系统。
技术介绍
1、近年来，人们对健康的关注程度大幅提高。以往的体检数据，只是作为每年的健康指标，只有不出现异常，或是出现异常进行补救两种用途。但是实际上，体检数据是可以作为人体每年的基本数据，为人体的健康情况提供历史参考以及未来预测的。因此以体检数据为人体建立健康模型，就可以成为大数据建模基础上的新型健康理念。
2、现有的体检机构基本都是独立运行，想要调用个体完整的体检数据，需要多机构、多部门的配合，所获取的数据可能存在保存格式不同、数据录入有差异的问题；无法直接实现对人体数据的分析。
技术实现思路
1、针对上述情况，本专利技术的目的在于：提供一种基于体检数据建立的人体健康模型系统，基于体检数据为个体进行健康建模，通过深度学习方式实现了对纸质版体检报告的读取和整合功能；使得体检数据既有了历史数据的价值，又为个体在之后的健康情况的提供指导价值，可有效提高预测的准确性。
2、为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案是：提供一种基于体检数据建立的人体健康模型系统，具体如下：
3、步骤一：数据收集，其通过系统数据接口，调用各体检机构的体检报告数据；
4、步骤二：对收集数据进行预处理，具体包括数据清洗、缺失值处理及异常值处理；
5、步骤三：特征提取，从数据库中，选取目标特征数据，构建人体健康模型；
6、步骤四：特征工程，对提取的特征进行处理
7、步骤五：模型构建，基于机器学习或深度学习模型来构建人体健康模型；具体选用支持向量机（svm）、随机森林或神经网络模型；
8、步骤六：数据模型训练，使用已准备好的特征和标签数据进行模型训练；通过调整模型参数和优化算法，使模型能够准确地预测人体健康状态；
9、步骤七：模型评估，使用独立的测试集评估模型的性能，具体包括：计算准确率、召回率、f1分数等指标，用以确保模型的泛化能力和预测准确性；
10、步骤八：健康模型应用，将训练好的健康模型应用于新的个体数据，通过输入相关特征，预测其健康状况，为个体提供一些有针对性的建议和指导；
11、步骤九：数据隐私和安全性，通过数据脱敏去除上一步骤的个人身份信息，加密敏感数据保证个体数据的隐私；实现的程序函数为userprivacy（userhealthmodelapplication），制定数据共享协议，明确后一步骤使用数据的目的、范围和权限，确保个体用户数据的安全性和合规性。实现的程序函数为userdatasharingprotocol（userprivacy）。
12、所述步骤一中，体检报告数据包括：生理指标、血液检测结果、影像学检查的数据与图谱等。
13、所述步骤五中的支持向量机（svm），适用于处理线性和非线性分类问题，可以处理高维数据，但对大规模数据集的处理效率相对较低。
14、 所述步骤五中的随机森林（random forest），能够处理高维数据和特征交互关系，具有较好的泛化性能和可解释性。
15、所述步骤五中的深度学习，包括卷积神经网络和循环神经网络，能够处理复杂的非线性关系和大规模数据集，但需要更多的数据和计算资源。
16、所述特征选择和降维技术：
17、（1）主成分分析：通过线性变换将原始特征转换为更少的主成分，减少数据维度，保留大部分的信息，但可能会丢失一些细节信息；
18、（2）方差选择法：根据特征的方差选择最相关的特征，忽略方差较小的特征，可以减少特征数量，但可能会忽略一些重要特征；
19、（3）递归特征消除：通过递归地删除对模型预测影响较小的特征，选择最相关的特征，但可能会忽略一些次要但有用的特征。
20、所述模型评估的指标包括：
21、（1）准确率：预测结果与实际结果相符的比例；
22、（2）召回率：正确预测为正例样本的比例；
23、（3）f1分数：综合考虑准确率和召回率的平衡指标；
24、（4）roc曲线和auc：衡量二分类模型的性能。
25、本专利技术的有益效果是：基于体检数据为个体进行健康建模，通过深度学习方式实现了对纸质版体检报告的读取和整合功能；使得体检数据既有了历史数据的价值，又为个体在之后的健康情况的提供指导价值，可有效提高预测的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述健康模型系统，模块结构包括数据收集、数据预处理、特征提取、特征工程、模型构建、模型训练及模型评估；其中，数据收集模块，设置有数据接口，连接体检结构的数据接口，收集体检数据；数据预处理模块，对收集的体检数据进行数据预处理，使其符合下一步函数调用的要求；特征提取模块，从预处理好的数据中，提取表征人体健康情况的关键特征；特征将特征提取所提取的特征进行进一步的处理和转换，标准化为本专利中人体模型所需的数据类型；通过对数据整合，运用机器学习或深度学习模型进行人体健康模型构建；根据特征和标签数据，结合标准科学的健康区域值和阈值，进行模型训练；使用独立的测试集评估模型的性能，确保模型的泛化能力和预测准确性。
2.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述健康模型的应用：通过每年的体检报告或更新的体检数据，通过输入数值，预测其健康情况，并提供有针对性的建议和指导；通过数据脱敏去除健康模型应用的个人身份信息，加密敏感数据保证个体数据的隐私；制定数据共享协议，明确后一步骤使用数据的目的，范围和权限。p>
3.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述体检报告数据包括：生理指标、血液检测结果、影像学检查的数据与图谱。
4.据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述数据预处理包括数据缺失值的处理、数据异常值的处理。
5.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述特征提取中，所给出的关键特征包括：血氧、血压、血糖水平，胆固醇水平，血流速度，心肺、肠胃数据 。
6.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述特征工程，具体包括特征选择和降维技术；具体包括：主成分分析，方差选择法，以及递归特征消除；
7.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述机器学习方法：支持向量机，随机森林和深度学习中的卷积神经网络方式和循环神经网络方式；
8.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述模型评估指标采用的技术主要是准确率，召回率，F1分数，ROC曲线和AUC；所述准确率，预测结果与实际结果相符的比例；所述召回率，正确预测为正例样本的比例；所述F1分数：综合考虑准确率和召回率的平衡指标；所述ROC曲线和AUC：衡量二分类模型的性能。
...【技术特征摘要】
1.基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述健康模型系统，模块结构包括数据收集、数据预处理、特征提取、特征工程、模型构建、模型训练及模型评估；其中，数据收集模块，设置有数据接口，连接体检结构的数据接口，收集体检数据；数据预处理模块，对收集的体检数据进行数据预处理，使其符合下一步函数调用的要求；特征提取模块，从预处理好的数据中，提取表征人体健康情况的关键特征；特征将特征提取所提取的特征进行进一步的处理和转换，标准化为本专利中人体模型所需的数据类型；通过对数据整合，运用机器学习或深度学习模型进行人体健康模型构建；根据特征和标签数据，结合标准科学的健康区域值和阈值，进行模型训练；使用独立的测试集评估模型的性能，确保模型的泛化能力和预测准确性。
2.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述健康模型的应用：通过每年的体检报告或更新的体检数据，通过输入数值，预测其健康情况，并提供有针对性的建议和指导；通过数据脱敏去除健康模型应用的个人身份信息，加密敏感数据保证个体数据的隐私；制定数据共享协议，明确后一步骤使用数据的目的，范围和权限。
3.根据权利要求1所述的基于体检数据建立的人体健康模型系统，其特征在于：所述体...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷欣慰，
申请(专利权)人：北京明熹五品人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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