失能预测系统、方法、计算机设备及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，公开了一种失能预测系统、方法、计算机设备及存储介质，该失能预测系统包括：数据采集层模块，用于获取传感器和可穿戴设备采集的目标监测对象的原始生理数据和原始活动数据；数据处理层模块，用于分析得到目标数据；数据分析层模块，用于将目标数据输入训练好的深度学习模型中，得到第一预测数据，并利用预设的规则引擎基于专家数据库对第一预测数据进行校验和调整，生成第二预测数据；应用交互层模块，用于对第二预测数据进行可视化处理。本发明专利技术通过实时监测与数据采集、深度数据分析与预测、可视化展示与交互等技术优势，充分考虑目标人群的个体差异和复杂情况，提高了失能预测的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，具体涉及失能预测系统、方法、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、失能预测是指对目标人群失能风险进行预测和评估的过程。失能是指目标人群因身体、认知、情感等方面的原因，导致日常生活能力下降或丧失。失能预测可以帮助家庭和相关机构提前了解目标人群的失能风险，从而制定相应的照护计划和措施，提高目标人群的生活质量。在进行失能预测时，需要考虑多个因素，包括目标人群的年龄、性别、健康状况、生活习惯等。同时，还需要注意数据的准确性和可靠性，以及预测结果的准确性和可解释性。

2、传统的预测系统往往依赖于人工评估和判断，这可能导致评估结果的准确性和客观性受到限制。由于人工评估的局限性，系统可能无法充分考虑目标人群的个体差异和复杂情况，从而导致预测和评估结果的不准确。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供了一种失能预测系统、方法、计算机设备及存储介质，以解决传统的预测系统往往依赖于人工评估和判断，这可能导致评估结果的准确性和客观性受到限制。由于人工评估的局限性，系统可能无法充分考虑目标人群本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种失能预测系统，其特征在于，所述失能预测系统包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理层模块包括：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述专家数据库中存储有医学知识数据、护理经验数据和疾病诊断标准数据；所述预设的规则引擎中存储有预先定义的业务规则，所述业务规则包括失能风险的判断规则、照护计划的制定规则、预警机制的设定规则和数据统计和分析规则；

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述应用交互层模块包括：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据采集层模块还包括：

<p>6.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种失能预测系统，其特征在于，所述失能预测系统包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据处理层模块包括：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述专家数据库中存储有医学知识数据、护理经验数据和疾病诊断标准数据；所述预设的规则引擎中存储有预先定义的业务规则，所述业务规则包括失能风险的判断规则、照护计划的制定规则、预警机制的设定规则和数据统计和分析规则；

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述应用交互层模块包括：

5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋加亮，
申请(专利权)人：医养康北京健康管理有限公司，
类型：发明
国别省市：