【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗健康领域，具体涉及一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统。
技术介绍
1、多囊卵巢综合征是一种常见的内分泌代谢紊乱疾病，广泛影响育龄女性的生殖、代谢及心理健康。随着生物医学与信息技术的融合发展，近年来已有多种基于临床指标和生理数据的多囊卵巢综合征诊断方法被提出。现有技术中，通常依赖于单一时间点的激素检测（如lh/fsh比值）、超声检查以及胰岛素抵抗评估等手段进行筛查与诊断。同时，部分研究引入了机器学习模型对患者的多维数据进行整合分析，以提升诊断的客观性和准确性。此外，可穿戴设备与远程监测技术的进步也为多囊卵巢综合征相关生理参数的长期跟踪提供了可能，推动了从静态诊断向动态管理的转变。
2、现有技术存在以下不足：
3、传统诊断方法主要依赖于固定阈值判断，缺乏对患者个体差异和时间序列变化的综合考量，容易导致误诊或漏诊；其次，现有模型多关注单一维度特征（如仅考虑激素水平或代谢异常），未能有效融合多源异构数据进行协同分析，限制了分型精度；再次，多数系统未建立有效的动态反馈机制，无法根据病情演变及时调整...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述评估患者的代谢基础状态，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述胰岛素基线特征值的获取过程为：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述识别患者内分泌系统是否存在动态异常，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述激素波...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述评估患者的代谢基础状态，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述胰岛素基线特征值的获取过程为：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述识别患者内分泌系统是否存在动态异常，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的多囊卵巢综合征分型管理系统，其特征在于，所述激素波动特征值的获取过程为：
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