【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及慢性病预警，更具体地说，它涉及一种基于人工智能的慢性病早期预警干预系统。
技术介绍
1、随着全球人口老龄化进程的加速和生活方式的改变，慢性病(如糖尿病、高血压、心血管疾病等)的发病率呈现出持续上升的趋势。慢性病不仅给患者带来了长期的痛苦和生活质量的下降，还导致了巨大的经济负担，对个人、家庭以及整个社会都产生了深远的影响。早期发现、预警和干预慢性病对于控制疾病进展、降低并发症风险以及提高患者生存率和生活质量具有至关重要的意义。
2、近年来，人工智能技术在医疗健康领域的应用取得了显著的进展，为慢性病的早期预警和干预提供了新的契机。通过利用人工智能算法对大量的医疗数据进行分析和挖掘，可以实现对慢性病风险的精准预测和个性化干预方案的制定。然而，目前的慢性病早期预警干预技术仍处于不断发展和完善阶段，仍存在以下方面的问题：
3、(1)现有系统主要依赖于有限的生理指标数据(如血糖、血压等)来评估慢性病风险，但有限的指标难以全面准确地评估个体的慢性病风险，许多慢性病在早期可能没有明显的临床症状或仅表现出轻微的生理指...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的慢性病早期预警干预系统，其特征在于：包括数据收集模块、数据处理模块、特征提取模块、风险预测模块、知识融合模块、关联学习模块、方案干预模块和评估优化模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的慢性病早期预警干预系统，其特征在于：所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据标准化单元和数据融合单元；所述数据清洗单元用于识别并修正异常数据点，同时采用插值方法对缺失数据进行补全；所述数据标准化单元用于将不同来源、不同量纲的数据转换为无量纲的相对值，使得数据处于同一数量级；所述数据融合单元用于构建数据融合框架，以患者个体为单位，将数据按照时间序...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的慢性病早期预警干预系统，其特征在于：包括数据收集模块、数据处理模块、特征提取模块、风险预测模块、知识融合模块、关联学习模块、方案干预模块和评估优化模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的慢性病早期预警干预系统，其特征在于：所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据标准化单元和数据融合单元；所述数据清洗单元用于识别并修正异常数据点，同时采用插值方法对缺失数据进行补全；所述数据标准化单元用于将不同来源、不同量纲的数据转换为无量纲的相对值，使得数据处于同一数量级；所述数据融合单元用于构建数据融合框架，以患者个体为单位，将数据按照时间序列对齐，形成患者的完整慢性病风险特征向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的慢性病早期预警干预系统，其特征在于：所述特征提取模块包括向量提取单元和特征融合单元；所述向量提取单元用于采用卷积神经网络和长短期记忆网络对特征向量进行特征提取；所述特征融合单元用于采用注意力机制实现多模态特征融合，并根据各模态特征对慢性病风险预测的重要性自动分配权重，突出关键模态信息，增强特征表达能力。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的慢性病早期预警干预系统，其特征在于：所述风险预测模块包括风险等级预测单元和并发概率估计单元；所述风险等级预测单元用于接收多模态融合后的特征向量，采用非线性激活函数对输入特征进行变换和提取高阶特征，并使用softmax函数将输出映射到概率分布，以预测患者慢性病风险等级；所述并发概率估计单元用于采用逻辑回归模型估计患者在未来特定时间窗口内发生慢性病并发症的概率。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的慢性病早期预...
【专利技术属性】
技术研发人员：路薇，孟战，翟运开，卫东乐，高盼，乔岩，孙东旭，段彦然，王素凡，张亚丰，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：
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