一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统技术方案

本发明专利技术公开了一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，涉及健康服务系统。包括，数字孪生人，用于对人体进行数字化建模，以获取人体生理数据信息；主动健康大模型，用于将所述人体生理数据信息构造成为患者一次性叙述的信息组合提示语，并将所述信息组合提示语结合个体历史数据输出对人体当前健康状态的判断，同时根据判断结果主动提供数字健康服务。本发明专利技术将相关技术中的被动健康模式转为主动健康服务，将其应用为一个个人的健康全方位助手，可以更好地助力改善个人的健康状况，同时也有助于实现早筛早诊早治和不生病少生病的目标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及健康服务系统，更具体地说，它涉及一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统。

技术介绍

1、近年来，依靠大规模神经网络预训练的大模型获得了广泛的研究和应用。其中，以transformerencoder-decoder结构为代表的bert、gpt等模型系列掀起了新的研究热潮。

2、transformer模型通过attention机制来实现序列间的全局依赖性建模。相比lstm等rnn结构，它进行的是全序列并行计算，大大提升了计算效率。此外，transformer的encoder-decoder结构增强了模型的表征学习能力，是目前最有效的自监督预训练框架。

3、在nlp领域，通过构建大规模文本语料库进行预训练，然后在特定下游任务上进行微调，是目前应用最广泛的转化方法。例如，在机器翻译、文本生成、阅读理解等任务上都取得了state-of-the-art的效果。这主要得益于大模型的强大表示学习能力。

4、近年来，研究者也尝试将大模型迁移至计算机视觉、语音识别、推荐系统等非nlp领域。通过在这些领域构建合适的预训练任务本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，包括，

2.根据权利要求1所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述数字化建模的过程为，

3.根据权利要求2所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述预处理包括对所述实时运动生理数据的滤波处理、去噪处理和特征提取处理。

4.根据权利要求2所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述具有健康标签的数据集由AI基础小模型提供。

5.根据权利要求1所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述主动健...

【技术特征摘要】

1.一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，包括，

2.根据权利要求1所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述数字化建模的过程为，

3.根据权利要求2所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述预处理包括对所述实时运动生理数据的滤波处理、去噪处理和特征提取处理。

4.根据权利要求2所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述具有健康标签的数据集由ai基础小模型提供。

5.根据权利要求1所述的一种结合可穿戴设备的大模型主动健康服务系统，其特征在于，所述主动健康大模型的构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑慧敏，徐向民，陈艺荣，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：