【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于健康監(jiān)測(cè)，具體的說是一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)與方法。
技術(shù)介紹
1、慢病，全稱是慢性非傳染性疾病，是對(duì)一類起病隱匿、病程長(zhǎng)且病情遷延不愈、缺乏確切的傳染性生物病因證據(jù)、病因復(fù)雜、且有些尚未完全被確認(rèn)的疾病的概括性總稱，通常包括心腦血管疾病，如高血壓、冠心病、腦卒中，糖尿病、惡性腫瘤、慢性阻塞性肺部疾病，如慢性氣管炎、肺氣腫，精神異常和精神病，這些疾病具有病程長(zhǎng)、病因復(fù)雜、健康損害和社會(huì)危害嚴(yán)重的特點(diǎn)。根據(jù)官方統(tǒng)計(jì)，在所有會(huì)引起死亡的疾病中，慢性病導(dǎo)致死亡的幾率高達(dá)80%，是導(dǎo)致疾病負(fù)擔(dān)加重的重要原因，若不及時(shí)進(jìn)行預(yù)防和控制，慢性病將給患者和社會(huì)帶來嚴(yán)重的健康和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，因此，預(yù)防和控制慢性病是當(dāng)前全球重要的公共衛(wèi)生問題。
2、慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警是指利用先進(jìn)的醫(yī)療技術(shù)和設(shè)備，對(duì)慢性病患者進(jìn)行持續(xù)、系統(tǒng)的健康監(jiān)測(cè)，并通過數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)疾病發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，主要目的是幫助患者和醫(yī)生及時(shí)發(fā)現(xiàn)健康問題，制定針對(duì)性的干預(yù)和治療方案，從而有效管理和控制慢性病的發(fā)展。其中，慢病健康監(jiān)測(cè)通常包括定期或?qū)崟r(shí)的生理指標(biāo)測(cè)量，如血壓、血糖、心率，以及生活習(xí)慣、環(huán)境因素、遺傳信息多方面的數(shù)據(jù)采集和分析，預(yù)警則是指根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，結(jié)合醫(yī)學(xué)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)疾病的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估，當(dāng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常或偏離正常范圍時(shí)，系統(tǒng)可以發(fā)出預(yù)警提示，提醒患者和醫(yī)生及時(shí)采取干預(yù)措施，防止疾病的進(jìn)一步惡化。
3、如公開號(hào)為cn115472253a的專利公開
4、如公開號(hào)為cn114582510a的專利公開了一種基于大數(shù)據(jù)的ai健康監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)監(jiān)控模塊、人群管理模塊、評(píng)估干預(yù)模塊、遠(yuǎn)程問診模塊及輔助診療模塊；通過對(duì)慢病監(jiān)測(cè)、分析、評(píng)估，針對(duì)性地為居民提供生活方式及疾病控制方面的干預(yù)策略，并提供科學(xué)、有針對(duì)性的健康建議、在線健康咨詢服務(wù)；為分級(jí)診療提供專病檔案及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)參考，方便家屬子女及時(shí)關(guān)心父母的身體健康；為政府提供區(qū)域疾病譜分布情況和心臟病、腦卒中等疾病預(yù)警信息與決策支持。
5、以上現(xiàn)有技術(shù)均存在以下問題：1）篩選模型和綜合評(píng)估指數(shù)分析模塊的性能取決于所使用的算法和模型，若算法或模型的選擇不合適，或者沒有經(jīng)過驗(yàn)證和優(yōu)化，會(huì)影響系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和有效性；2）處理大量的患者數(shù)據(jù)需要高性能的計(jì)算資源和存儲(chǔ)設(shè)施，會(huì)增加系統(tǒng)的成本和復(fù)雜性；3）采集到的信號(hào)受到環(huán)境噪聲、電磁干擾或其他生物信號(hào)影響，導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量下降，而ai系統(tǒng)的準(zhǔn)確性高度依賴于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，從而會(huì)影響數(shù)據(jù)處理和預(yù)警的準(zhǔn)確性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提出了一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，對(duì)收集慢病患者健康數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到慢病患者的生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、生活方式數(shù)據(jù)、藥物使用數(shù)據(jù)、心理狀況數(shù)據(jù)、基因組數(shù)據(jù)這五類數(shù)據(jù)，對(duì)篩選的五類數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到慢病特征信息，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘策略識(shí)別不同慢病特征信息的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法建立分類模型、預(yù)測(cè)模型和預(yù)警模型；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的健康數(shù)據(jù)，將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘策略得到的數(shù)據(jù)集輸入構(gòu)建的三個(gè)模型中，通過混淆矩陣和準(zhǔn)確率指標(biāo)評(píng)估三個(gè)模型的性能，收集患者和醫(yī)生的反饋意見，建立反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)患者的健康風(fēng)險(xiǎn)。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：
3、一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊、分類與預(yù)測(cè)模型模塊、預(yù)警與提示模塊、反饋與優(yōu)化模塊；
4、所述數(shù)據(jù)收集模塊，用于從生理數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)和醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)中收集患者的健康數(shù)據(jù)；
5、所述數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊，用于分析和挖掘存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)，提取慢病特征信息；
6、所述分類與預(yù)測(cè)模型模塊，用于識(shí)別慢病的類型、評(píng)估病情發(fā)展趨勢(shì)，并預(yù)測(cè)未來的健康風(fēng)險(xiǎn)；
7、所述預(yù)警與提示模塊，用于當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到患者的健康狀態(tài)出現(xiàn)異常或趨勢(shì)不佳時(shí)，向患者或醫(yī)生發(fā)出預(yù)警提示；
8、所述反饋與優(yōu)化模塊，用于收集患者和醫(yī)生的反饋意見，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)的優(yōu)化和改進(jìn)。
9、具體的，所述數(shù)據(jù)收集模塊包括：數(shù)據(jù)源接入單元、數(shù)據(jù)篩選單元、加密與傳輸單元、存儲(chǔ)管理單元；
10、所述數(shù)據(jù)源接入單元，用于連接不同的數(shù)據(jù)源；
11、所述數(shù)據(jù)篩選單元，用于從數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)中篩選出慢病患者的生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、生活方式數(shù)據(jù)、藥物使用數(shù)據(jù)、心理狀況數(shù)據(jù)、遺傳和基因組數(shù)據(jù)這五類數(shù)據(jù)；
12、所述加密與傳輸單元，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，并安全地傳輸?shù)侥繕?biāo)存儲(chǔ)位置；
13、所述存儲(chǔ)管理單元，用于將收集到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。
14、具體的，所述數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊包括：預(yù)處理單元、特征提取單元、模式識(shí)別單元；
15、所述預(yù)處理單元，用于對(duì)篩選出的五類數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理；
16、所述特征提取單元，用于從預(yù)處理后的五類數(shù)據(jù)中提取慢病特征信息；
17、所述模式識(shí)別單元，用于根據(jù)提取的慢病特征信息，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘策略識(shí)別不同慢病特征信息之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和發(fā)展趨勢(shì)。
18、具體的，所述分類與預(yù)測(cè)模型模塊包括：模型選擇與構(gòu)建單元、模型訓(xùn)練單元、特征工程單元、模型評(píng)估單元、模型優(yōu)化單元；
19、所述模型選擇與構(gòu)建單元，用于根據(jù)預(yù)處理后的五類數(shù)據(jù)特點(diǎn)，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法建立慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警的分類模型、預(yù)測(cè)模型和預(yù)警模型；
20、所述模型訓(xùn)練單元，用于根據(jù)回歸算法將患者劃分為不同的類別，同時(shí)通過檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常值或偏離正常模式的數(shù)據(jù)點(diǎn)，識(shí)別潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)或疾病復(fù)發(fā)跡象；
21、所述特征工程單元，用于在模型訓(xùn)練之前，對(duì)提取的慢病特征信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換、選擇或創(chuàng)造新的特征；
22、所述模型評(píng)估單元，用于通過混淆矩陣指標(biāo)評(píng)估分類模型、預(yù)測(cè)模型和預(yù)警模型的性能；
23、所述模型優(yōu)化單元，用于根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。
24、具體的，所述一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)中包括一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，所述一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，包括：
25、步驟s1：收集慢病患者的健康數(shù)據(jù)，并對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、加密和存儲(chǔ)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊、分類與預(yù)測(cè)模型模塊、預(yù)警與提示模塊、反饋與優(yōu)化模塊；
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)收集模塊包括：數(shù)據(jù)源接入單元、數(shù)據(jù)篩選單元、加密與傳輸單元、存儲(chǔ)管理單元；
3.如權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊包括：預(yù)處理單元、特征提取單元、模式識(shí)別單元；
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述分類與預(yù)測(cè)模型模塊包括：模型選擇與構(gòu)建單元、模型訓(xùn)練單元、特征工程單元、模型評(píng)估單元、模型優(yōu)化單元；
5.一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟S1中對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的方法包括：基于規(guī)則的篩選和基于文本挖掘的篩選。
7.如權(quán)利要求6所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征
8.如權(quán)利要求7所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟S2的具體步驟為：
9.如權(quán)利要求8所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，所述S203中利用頻繁模式增長(zhǎng)算法對(duì)提取的慢病特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的具體步驟包括：
10.如權(quán)利要求9所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，所述S204中使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法建立慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警的分類模型、預(yù)測(cè)模型和預(yù)警模型的方法是通過定義一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)、一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和一個(gè)觸發(fā)條件來實(shí)現(xiàn)的。
11.如權(quán)利要求10所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟S4的具體步驟包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊、分類與預(yù)測(cè)模型模塊、預(yù)警與提示模塊、反饋與優(yōu)化模塊；
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)收集模塊包括：數(shù)據(jù)源接入單元、數(shù)據(jù)篩選單元、加密與傳輸單元、存儲(chǔ)管理單元；
3.如權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊包括：預(yù)處理單元、特征提取單元、模式識(shí)別單元；
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述分類與預(yù)測(cè)模型模塊包括：模型選擇與構(gòu)建單元、模型訓(xùn)練單元、特征工程單元、模型評(píng)估單元、模型優(yōu)化單元；
5.一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的一種基于數(shù)據(jù)分析慢病健康監(jiān)測(cè)與預(yù)警方法，其特征在于，所述步驟s1中對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的方法包括：基于規(guī)則的...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：林世琴，方旭，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：愷恩泰南京科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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