【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于几何深度学习的个体健康评估方法。
技术介绍
1、随着人工智能、大数据技术和医疗监测设备的快速发展，个性化健康管理逐渐成为医疗领域的研究热点。通过分析个体的健康参数数据（如血压、心率、血糖等），可以为疾病预测、健康管理和个性化医疗提供重要支持。现阶段，越来越多的健康监测设备（如智能手环、医疗级可穿戴设备）能够采集多维度健康参数，并以时间序列形式记录。然而，如何从复杂、多维的健康数据中提取关键信息，对个体健康状态进行精准分类和动态预测，仍然是亟待解决的问题。传统健康评估方法多基于均值分析、线性回归或单一分类模型。这些方法在捕捉非线性、多参数关联的复杂关系时显得力不从心。同时，许多方法缺乏对时间序列数据的动态分析能力，导致在健康趋势预测和疾病早期干预中表现有限。尤其在慢性病管理（如阿尔茨海默症、糖尿病等）中，个体的健康状态不仅取决于单一参数的值，还需要全面考虑多维参数之间的复杂关系以及随时间的变化趋势。这种复杂性给现有技术提出了巨大挑战。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。
技<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述健康参数数据的数据类型包括血糖、血压、心率、体温、活动量、步数、运动时间、能量消耗、血氧饱和度、心率变异性、心电图、MRI图像特征、认知测试评分和脑代谢数据中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述基于图结构算法和图卷积神经网络，提取所述多个维度的健康参数数据对应的图特征参数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于几何深度学习的个体健康评估...
【技术特征摘要】
1.一种基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述健康参数数据的数据类型包括血糖、血压、心率、体温、活动量、步数、运动时间、能量消耗、血氧饱和度、心率变异性、心电图、mri图像特征、认知测试评分和脑代谢数据中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述基于图结构算法和图卷积神经网络，提取所述多个维度的健康参数数据对应的图特征参数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述基于图结构算法，计算所述多个维度的健康参数数据对应的图结构信息，包括：
5.根据权利要求4所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述基于几何均值算法，计算所述多个维度的健康参数数据对应的健康标尺参数，包括：
6.根据权利要求1所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述根据所述图特征参数和所述健康标尺参数，基于动态时序分析算法，确定所述待评估对象的健康评估结果，包括：
7.根据权利要求6所述的基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述当前评估场景为慢性管理场景、运...
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