【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能健康诊断，尤其涉及一种智能健康监测方法及系统。
技术介绍
1、智能健康诊断
涉及使用先进技术，如人工智能、机器学习、传感器技术和大数据分析，来监测、分析和诊断个人的健康状况。这类技术可以应用于多种场景，包括远程健康监控、疾病早期诊断、生活习惯改善建议等。不仅提高了医疗服务的效率和准确性，还使个人能更好地解析和管理自己的健康状况。
2、其中，一种智能健康监测方法指利用智能技术来持续跟踪和评估个人健康状况的方法。目的是通过早期发现潜在的健康问题、提供定制化的健康建议，以及优化疾病的治疗方案提高生活质量和健康水平。通过实时监测和分析个人的生理数据，这种方法能够及时发现异常情况，促进健康管理的主动性和预防性。
3、虽然现有的智能健康诊断技术在监测和分析个人健康状况方面已取得显著进展，但在处理高度复杂和多样化的健康数据方面，仍存在一定局限性。尤其是在融合来自不同设备和平台的异构数据以及对这些数据进行深入分析和综合利用方面，现有技术未能充分发挥潜能。此外，对于实时监测和动态调整策略的需求，现有技术在数据处理效率和能源消耗方面也面临挑战。在非线性和复杂的健康状况分析，尤其是对于多重健康因素相互作用下的风险评估方面，现有技术的预测准确性和深度解析能力仍有提升空间。因此，即使在数据分析和预测能力上取得了显著进步，现有智能健康监测技术在应对更复杂、多变的健康监测需求和提供更深入、全面的健康管理建议方面，还有待进一步优化和提高。
技术实现思路
1、本专利技
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种智能健康监测方法，包括以下步骤：
3、s1：基于多源健康监测数据，采用条件随机场，通过构建概率模型分析和捕捉数据源间的潜在依赖关系，包括识别和分析多种健康监测设备的数据特征，并利用关系图模型表示数据间的互动模式，生成综合健康关系图；
4、s2：基于所述综合健康关系图，采用基于规则的事件监听器，通过设置规则和阈值实时捕捉关键健康事件，并通过逻辑回归模型进行特征加权和概率估计，对事件进行分类处理，生成关键健康事件监测结果；
5、s3：基于所述关键健康事件监测结果，采用模型预测控制，通过实时分析数据和调整预测模型参数，进行监控活动的动态调节，并通过自适应算法实时优化控制策略，生成动态调节参数结果；
6、s4：基于所述动态调节参数结果，采用线性规划，通过建立资源分配模型并求解最优化问题，进行健康监测资源的分配，并通过优化算法平衡资源投入与监测效果，生成资源优化分配建议；
7、s5：基于所述资源优化分配建议，采用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传机制，进行健康监测策略的全局优化，健康监测策略则根据接收到的所述多源健康监测数据进行持续修正，生成全局优化的健康监测建议；
8、s6：基于所述全局优化的健康监测建议，采用循环神经网络，通过捕捉时间序列数据中的依赖关系，进行健康数据的趋势分析，并通过神经网络模型预测未来潜在健康风险，生成趋势分析与风险预测结果；
9、s7：基于所述趋势分析与风险预测结果，采用随机森林算法，通过构建多个决策树并进行集成学习，进行风险因素的分类和评估，并根据评估结果进行健康预警，生成健康风险预警建议。
10、本专利技术改进有，所述综合健康关系图包括数据源间的依赖边缘、关键健康指标的交互节点，以及多种健康参数之间的关联度量，所述关键健康事件监测结果包括事件类型，事件严重性等级，以及时间戳和发生频率，所述动态调节参数结果包括调整后的数据采集频率、预警阈值设置，以及响应措施的调整建议，所述资源优化分配建议包括资源类型、分配区域，以及预算分配比例，所述全局优化的健康监测建议包括监测策略调整方向、技术应用推荐，以及策略执行时间表，所述趋势分析与风险预测结果包括健康趋势图、潜在风险区域标识，以及风险等级评估，所述健康风险预警建议包括风险预警类别、预防措施，以及跟踪检测频率建议。
11、本专利技术改进有，基于多源健康监测数据，采用条件随机场，通过构建概率模型分析和捕捉数据源间的潜在依赖关系，包括识别和分析多种健康监测设备的数据特征，并利用关系图模型表示数据间的互动模式，生成综合健康关系图的具体步骤如下：
12、s101：基于多源健康监测数据，进行数据整合，采用python中的pandas.merge方法对来自多个设备的数据集进行合并，设定参数how=outer使多时间点的全部数据被包括，on=timestamp使参数基于时间戳对齐，生成同步健康监测数据集；
13、s102：基于所述同步健康监测数据集，采用条件随机场算法，使用python的pystruct库中的crf类进行建模，设置迭代次数参数max_iterations=100，使模型收敛，使用fit方法对模型进行训练，训练过程中通过predict方法验证模型的准确性，生成健康数据依赖关系分析结果；
14、s103：基于所述健康数据依赖关系分析结果，进行关系图模型构建，使用python的networkx库创建图形实例，调用add_nodes_from方法添加节点，代表多健康指标，使用add_edges_from方法添加边，代表指标间的依赖关系，设置weight属性反映关系强度，使用draw方法进行可视化，生成综合健康关系图。
15、本专利技术改进有，基于所述综合健康关系图，采用基于规则的事件监听器，通过设置规则和阈值实时捕捉关键健康事件，并通过逻辑回归模型进行特征加权和概率估计，对事件进行分类处理，生成关键健康事件监测结果的具体步骤如下：
16、s201：基于所述综合健康关系图，构建基于规则的事件监听器，采用python编程，通过定义函数设置监测心率和血压的阈值，包括心率超过100次/分钟或血压超过140/90mmhg，则触发警报，使用循环结构监测数据流，并将符合条件的数据标记为关键健康事件，生成关键事件标记结果；
17、s202：基于所述关键事件标记结果，应用逻辑回归模型进行事件分类，使用python的scikit-learn库中的logisticregression，设置solver参数为liblinear进行优化，使用fit方法对标记的事件数据进行训练，将事件分类为常规或紧急，生成事件分类结果；
18、s203：基于所述事件分类结果，计算事件发生的概率估计，使用logisticregression模型的predict_proba方法，根据模型训练的结果估计每个事件属于常规或紧急类别的概率，通过predict方法进行类别选定，生成关键健康事件监测结果。
19、本专利技术改进有，基于所述关键健康事件监测结果，采用模型预测控制，通过实时分析数据和调整预测模型参数，进行监控活动的动态调节，并通过自适应算法实时优化控制策略，生成动态调节参数结果的具体步骤如下：
20、s本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：所述综合健康关系图包括数据源间的依赖边缘、关键健康指标的交互节点，以及多种健康参数之间的关联度量，所述关键健康事件监测结果包括事件类型，事件严重性等级，以及时间戳和发生频率，所述动态调节参数结果包括调整后的数据采集频率、预警阈值设置，以及响应措施的调整建议，所述资源优化分配建议包括资源类型、分配区域，以及预算分配比例，所述全局优化的健康监测建议包括监测策略调整方向、技术应用推荐，以及策略执行时间表，所述趋势分析与风险预测结果包括健康趋势图、潜在风险区域标识，以及风险等级评估，所述健康风险预警建议包括风险预警类别、预防措施，以及跟踪检测频率建议。
3.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于多源健康监测数据，采用条件随机场，通过构建概率模型分析和捕捉数据源间的潜在依赖关系，包括识别和分析多种健康监测设备的数据特征，并利用关系图模型表示数据间的互动模式，生成综合健康关系图的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的智能健康监测方法
5.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于所述关键健康事件监测结果，采用模型预测控制，通过实时分析数据和调整预测模型参数，进行监控活动的动态调节，并通过自适应算法实时优化控制策略，生成动态调节参数结果的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于所述动态调节参数结果，采用线性规划，通过建立资源分配模型并求解最优化问题，进行健康监测资源的分配，并通过优化算法平衡资源投入与监测效果，生成资源优化分配建议的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于所述资源优化分配建议，采用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传机制，进行健康监测策略的全局优化，健康监测策略则根据接收到的所述多源健康监测数据进行持续修正，生成全局优化的健康监测建议的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于所述全局优化的健康监测建议，采用循环神经网络，通过捕捉时间序列数据中的依赖关系，进行健康数据的趋势分析，并通过神经网络模型预测未来潜在健康风险，生成趋势分析与风险预测结果的具体步骤如下：
9.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于所述趋势分析与风险预测结果，采用随机森林算法，通过构建多个决策树并进行集成学习，进行风险因素的分类和评估，并根据评估结果进行健康预警，生成健康风险预警建议的具体步骤如下：
10.一种智能健康监测系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的智能健康监测方法执行，所述系统包括数据整合模块、概率模型分析模块、事件监听与分类模块、动态调节控制模块、资源分配优化模块、策略全局优化模块、趋势分析与风险预测模块、风险评估与预警模块；
...【技术特征摘要】
1.一种智能健康监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：所述综合健康关系图包括数据源间的依赖边缘、关键健康指标的交互节点，以及多种健康参数之间的关联度量，所述关键健康事件监测结果包括事件类型，事件严重性等级，以及时间戳和发生频率，所述动态调节参数结果包括调整后的数据采集频率、预警阈值设置，以及响应措施的调整建议，所述资源优化分配建议包括资源类型、分配区域，以及预算分配比例，所述全局优化的健康监测建议包括监测策略调整方向、技术应用推荐，以及策略执行时间表，所述趋势分析与风险预测结果包括健康趋势图、潜在风险区域标识，以及风险等级评估，所述健康风险预警建议包括风险预警类别、预防措施，以及跟踪检测频率建议。
3.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于多源健康监测数据，采用条件随机场，通过构建概率模型分析和捕捉数据源间的潜在依赖关系，包括识别和分析多种健康监测设备的数据特征，并利用关系图模型表示数据间的互动模式，生成综合健康关系图的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于所述综合健康关系图，采用基于规则的事件监听器，通过设置规则和阈值实时捕捉关键健康事件，并通过逻辑回归模型进行特征加权和概率估计，对事件进行分类处理，生成关键健康事件监测结果的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的智能健康监测方法，其特征在于：基于所述关键健康事件监测结果，采用模型预测控制，通过实时分析数据和调整预测模型参数，进行监控活...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔司宇，王璐璐，吕冠薇，
申请(专利权)人：长春医学高等专科学校长春职工医科大学长春市医学情报所，
类型：发明
国别省市：
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