【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康监测，具体而言，涉及一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法及装置
技术介绍
1、随着计算机技术的不断发展，尤其是大数据处理技术和人工智能算法的进步，健康监测领域正逐步向智能化、精细化方向发展。在眼部健康状态监测方面，传统方法如视力表测试和定期眼科检查，依赖于人工观察和主观判断，无法实时获取和处理大量健康数据。这种方法不仅检测周期长，难以实现对个体眼部健康的持续监测，还无法捕捉视网膜、角膜等结构的微小变化，尤其是对近视发展等眼部疾病的早期预测和预防更为乏力。
2、大数据技术的引入为解决这些问题提供了全新的可能性。通过整合来自电子健康记录、日常行为监测、环境传感器等多种数据源，计算机系统可以处理大量多维度数据，实时分析儿童眼部健康的状态变化。利用机器学习和模式识别技术，可以从海量健康数据中挖掘潜在的健康风险，识别出早期的异常模式和趋势。此外，大数据处理框架如mapreduce、hadoop等能够有效支持大规模数据的存储与计算，使得对眼部健康的监测不再仅限于定期的体检，而是转向更为动态、实时的全局健康状态分析
3、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第一信息进行三维重建处理，通过识别出视网膜厚度、角膜曲率和晶状体形态构建得到三维眼部特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第二信息进行模式识别处理，通过对所述电子健康记录中的历史眼科检查记录、治疗记录和家族病史进行关联分析，识别出与特定眼部疾病相关的模式和趋势，得到历史健康特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第一信息进行三维重建处理，通过识别出视网膜厚度、角膜曲率和晶状体形态构建得到三维眼部特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第二信息进行模式识别处理，通过对所述电子健康记录中的历史眼科检查记录、治疗记录和家族病史进行关联分析，识别出与特定眼部疾病相关的模式和趋势，得到历史健康特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述历史健康特征数据和所述第三信息进行时间序列分析，通过量化计算各种行为-环境的组合情景下对眼部损伤的累积效应，并将其映射至眼部三维结构的转变情况，得到行为-环境累积效应数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法...
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