【技術實現步驟摘要】
本專利技術創造涉及人工智能與智慧醫療領域，具體涉及一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統。
技術介紹
1、人工智能技術在健康管理領域的應用日益廣泛，人工智能可以通過模擬人類智能的思維和決策過程，處理大規模的復雜數據，提取有用信息，為醫療決策提供支持，在健康檔案追蹤反饋系統中，人工智能可以利用深度學習、神經網絡技術，對患者的生理數據、病史信息進行分析和建模，從而實現對患者健康狀態的準確評估和預測，為患者提供個性化的健康管理建議。
2、大數據分析技術對于健康檔案追蹤反饋系統的發展至關重要，大數據分析可以處理海量的健康數據，從中提取有用信息，發現潛在的健康風險，為患者提供個性化的健康建議，在健康檔案追蹤反饋系統中，大數據分析可以整合多來源的健康數據，包括生理數據、疾病記錄、用藥情況，通過數據挖掘和分析，為患者提供全面、準確的健康評估和管理方案。傳感器可以實時監測用戶的生理數據，如心率、血壓、血糖，將這些數據傳輸到系統中進行分析和處理，通過傳感器技術，系統可以實現對用戶健康數據的及時監測和收集，為健康評估和反饋提供更加準確的基礎，實現健康檔案的實時更新和個性化管理。
3、基于人工智能和機器學習的健康檔案追蹤反饋系統借助先進的技術手段，實現了對患者健康數據的智能化分析和管理，為患者提供了個性化、精準的健康管理服務，這些
技術介紹
的結合使得健康檔案追蹤反饋系統能夠更好地應對日益復雜的健康管理需求，推動醫療健康管理領域向智能化、個性化方向邁進。
技術實現思路
2、本專利技術創造的目的通過以下技術方案實現：
3、提供了一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，包括數據采集模塊、數據處理模塊、健康評估模塊、反饋生成模塊、預測模塊和用戶界面模塊，數據采集模塊通過生物傳感器和智能設備，實時采集用戶的心率、血壓、血糖指標生理數據，數據處理模塊利用深度學習算法對采集的數據進行處理和分析，提取特征并建立個人化的健康檔案，健康評估模塊根據用戶的健康檔案，評估個人健康狀況，并生成綜合的健康報告，反饋生成模塊結合用戶的健康目標和偏好，生成個性化的健康建議，包括飲食、運動、睡眠方面的指導，預測模塊通過對用戶未來健康狀況進行預測和分析，提前發現潛在的健康風險并制定相應預防措施，用戶界面模塊提供直觀友好的用戶界面，向用戶展示健康數據分析結果、個性化建議和預測信息，便于用戶理解和采取相應行動。
4、進一步的，數據采集模塊通過生物傳感器和智能設備，實時采集用戶的心率、血壓、血糖指標生理數據，實時監測指標的變化，幫助系統更全面地了解用戶的生活方式和健康行為，為制定個性化的健康建議提供重要依據。
5、進一步的，數據處理模塊進行數據清洗和預處理，包括去除數據中的噪聲和異常值，填補缺失數據，標準化數據格式，通過數據清洗和預處理，提高數據的質量和準確性，為后續的數據分析和建模奠定基礎。
6、進一步的，定義輸入數據集x為x＝x(1),x(2),…,x(m)，其中x(1)、x(2)、x(m)分別表示第1個、第2個、第m個包含生理參數的向量，m是數據樣本數量，采用深度神經網絡，包括l個隱藏層，第l個隱藏層中有n[l]個神經元，對于正向傳播，有：
7、a[l]＝max(0,w[l]a[l-1]+b[l])
8、其中，w[l]是第l層的權重矩陣，b[l]是第l層的偏置項，a[l]表示第l層的激活值，a[l-1]表示第l-1層的激活值；對于反向傳播，有：
9、
10、其中，g′表示激活函數對加權輸入的導數，t為轉置，z[l]表示第l層的輸出，λ為正則化系數，在每個訓練樣本經過前向傳播和反向傳播計算梯度之后，對w[l]和b[l]進行參數更新，有：
11、
12、其中，αt為時間步t的學習速率，用于控制參數更新的速度，μt和νt分別為梯度的一階和二階矩估計，ε為平滑項，構建成本函數j：
13、
14、其中，是第j個生理特征類別的第i個樣本的期望輸出，是第j個生理特征類別的第i個樣本的估計輸出，c是輸出的類別數量。
15、進一步的，健康評估模塊建立用戶的健康檔案和健康數據模型，通過對用戶不同時間段的生理指標、行為信息的變化情況進行綜合評估，系統識別潛在的健康問題，提前發現疾病風險，并為用戶提供個性化的健康評估報告，結合用戶的個人特征和健康歷史，對用戶的健康狀況進行細致分析，通過比對用戶的生理數據與標準健康指標，系統評估用戶的健康水平，發現健康異常和潛在風險因素，并為用戶制定個性化的健康管理計劃，根據用戶的健康狀況和生活習慣，為用戶建議合適的飲食、運動、睡眠方面的健康改善措施，制定可持續執行的健康管理方案。
16、進一步的，健康評估模塊構建判斷模型，對于輸入數據集x進一步區分，將包含了目標生理參數的樣本集合定義為x+，將沒有包含目標生理參數的樣本集合定義為x-，cov(x+,x-)為x+和x-的協方差矩陣，為x+和x-的估計協方差矩陣，e(x+)為x+的均值向量，e(x-)為x-的均值向量，為x+的估計均值向量，為x-的估計均值向量，p*(x+)為x+的先驗概率，p*(x-)為x-的先驗概率，定義分類正確概率為fish：
17、
18、其中，mean為分類均值，δ為分類標準差，根據用戶當前的生理指標和行為信息與基準數值的差異，分別計算出生理指標變化評分和行為信息變化評分：
19、
20、其中，scorephysiological為生理指標變化評分，wi為生理指標權重，pi為當前生理指標數值，pibaseline為基準生理指標數值，n`為生理指標數量，scirebehavioral為行為信息變化評分，wj為行為信息權重，bj為當前行為信息數值，bjbaseline為基準行為信息數值，m`為行為信息數量，綜合評估結合生理指標變化評分和行為信息變化評分，根據設定的權重系數，計算出綜合評分overallscore，反映用戶整體健康狀況的綜合情況。
21、iverallscore＝α1·scorephysiological+β1·scorebehavioral
22、其中，α1,β1表示權重系數，控制生理指標和行為信息在綜合評估中的影響力，利用綜合評分和設定的閾值，判斷用戶是否存在健康問題，以幫助系統及時識別并警示潛在的健康風險，有：healthissue＝f(overallscore,threshold)，其中，healthissue表示健康問題識別結果，f為判斷函數，根據綜合評分和閾值判斷是否存在健康問題，threshold為判斷健康閾值，根據用戶的綜合評分和個人特征信息，生成個性化的健康評估報告，向用戶提供詳細的健康狀況分析和建議：healthreport＝g(overallscore,use本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，包括數據采集模塊、數據處理模塊、健康評估模塊、反饋生成模塊、預測模塊和用戶界面模塊，數據采集模塊通過生物傳感器和智能設備，實時采集用戶的心率、血壓、血糖指標生理數據，數據處理模塊利用深度學習算法對采集的數據進行處理和分析，提取特征并建立個人化的健康檔案，健康評估模塊根據用戶的健康檔案，評估個人健康狀況，并生成綜合的健康報告，反饋生成模塊結合用戶的健康目標和偏好，生成個性化的健康建議，包括飲食、運動、睡眠方面的指導，預測模塊通過對用戶未來健康狀況進行預測和分析，提前發現潛在的健康風險并制定相應預防措施，用戶界面模塊提供直觀友好的用戶界面，向用戶展示健康數據分析結果、個性化建議和預測信息，便于用戶理解和采取相應行動。
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，數據采集模塊通過生物傳感器和智能設備，實時采集用戶的心率、血壓、血糖指標生理數據，實時監測指標的變化，幫助系統更全面地了解用戶的生活方式和健康行為，為制定個性化的健康建議提供重要依據。
3.根據權利要
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，定義輸入數據集X為X＝x(1),x(2),…,x(m)，其中x(1)、x(2)、x(m)分別表示第1個、第2個、第m個包含生理參數的向量，m是數據樣本數量，采用深度神經網絡，包括L個隱藏層，第l個隱藏層中有n[l]個神經元，對于正向傳播，有：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，健康評估模塊建立用戶的健康檔案和健康數據模型，通過對用戶不同時間段的生理指標、行為信息的變化情況進行綜合評估，系統識別潛在的健康問題，提前發現疾病風險，并為用戶提供個性化的健康評估報告，結合用戶的個人特征和健康歷史，對用戶的健康狀況進行細致分析，通過比對用戶的生理數據與標準健康指標，系統評估用戶的健康水平，發現健康異常和潛在風險因素，并為用戶制定個性化的健康管理計劃，根據用戶的健康狀況和生活習慣，為用戶建議合適的飲食、運動、睡眠方面的健康改善措施，制定可持續執行的健康管理方案。
6.根據權利要求5所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，健康評估模塊構建判斷模型，對于輸入數據集X進一步區分，將包含了目標生理參數的樣本集合定義為X+，將沒有包含目標生理參數的樣本集合定義為X-，COV(X+,X-)為X+和X-的協方差矩陣，為X+和X-的估計協方差矩陣，E(X+)為X+的均值向量，E(X-)為X-的均值向量，為X+的估計均值向量，為X-的估計均值向量，P*(X+)為X+的先驗概率，P*(X-)為X-的先驗概率，定義分類正確概率為FISH：
7.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統其特征在于，反饋生成模塊根據健康評估模塊提供的個性化健康評估結果，生成具體的健康反饋和建議，幫助用戶更好地管理自身健康狀況，反饋生成模塊結合用戶的健康數據和個人喜好，將復雜的健康信息轉化為易于理解和執行的反饋內容，提高用戶的健康意識和行為改變的效果。
8.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，預測模塊利用歷史健康數據、個人生活習慣因素，為用戶提供及時、個性化的預防和干預建議，需要收集和整理用戶的歷史健康數據，包括生理指標、疾病史、用藥情況信息，同時，考慮用戶的生活習慣、飲食習慣、運動情況因素，構建全面的用戶健康檔案，幫助系統了解用戶的當前健康狀況和潛在風險，并且結合實時數據監測用戶健康狀況的變化，不斷更新預測模型，提高預測的準確性和實用性，系統可以通過連接智能設備、傳感器實時采集用戶的生理數據，跟蹤用戶的健康變化趨勢，及時發現異常情況并進行預警，為用戶提供個性化的干預建議，減少潛在的健康風險。
9.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，用戶界面模塊具備可視化設計能力，通過直觀的界面展示用戶的健康數據和個性化建議，采用圖表、曲線、指示燈可視化元素，將復雜的健康數據轉化為易于理解的形式，幫助用戶快速了解自己的健康狀況，根據用戶的偏好和需求進行定制化設計，系統根據用戶的年齡、性別、健康目標信...
【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，包括數據采集模塊、數據處理模塊、健康評估模塊、反饋生成模塊、預測模塊和用戶界面模塊，數據采集模塊通過生物傳感器和智能設備，實時采集用戶的心率、血壓、血糖指標生理數據，數據處理模塊利用深度學習算法對采集的數據進行處理和分析，提取特征并建立個人化的健康檔案，健康評估模塊根據用戶的健康檔案，評估個人健康狀況，并生成綜合的健康報告，反饋生成模塊結合用戶的健康目標和偏好，生成個性化的健康建議，包括飲食、運動、睡眠方面的指導，預測模塊通過對用戶未來健康狀況進行預測和分析，提前發現潛在的健康風險并制定相應預防措施，用戶界面模塊提供直觀友好的用戶界面，向用戶展示健康數據分析結果、個性化建議和預測信息，便于用戶理解和采取相應行動。
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，數據采集模塊通過生物傳感器和智能設備，實時采集用戶的心率、血壓、血糖指標生理數據，實時監測指標的變化，幫助系統更全面地了解用戶的生活方式和健康行為，為制定個性化的健康建議提供重要依據。
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，數據處理模塊進行數據清洗和預處理，包括去除數據中的噪聲和異常值，填補缺失數據，標準化數據格式，通過數據清洗和預處理，提高數據的質量和準確性，為后續的數據分析和建模奠定基礎。
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，定義輸入數據集x為x＝x(1),x(2),…,x(m)，其中x(1)、x(2)、x(m)分別表示第1個、第2個、第m個包含生理參數的向量，m是數據樣本數量，采用深度神經網絡，包括l個隱藏層，第l個隱藏層中有n[l]個神經元，對于正向傳播，有：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能和機器學習技術的健康檔案追蹤反饋系統，其特征在于，健康評估模塊建立用戶的健康檔案和健康數據模型，通過對用戶不同時間段的生理指標、行為信息的變化情況進行綜合評估，系統識別潛在的健康問題，提前發現疾病風險，并為用戶提供個性化的健康評估報告，結合用戶的個人特征和健康歷史，對用戶的健康狀況進行細致分析，通過比對用戶的生理數據與標準健康指標，系統評估用戶的健康水平，發現健康異常和潛在風險因素，并為用戶制定個性化的健康管理計劃，根據用戶的健康狀況和生活習慣，為用戶建議合適的飲食、運動、睡眠方面的健康改善措施，制定可持續執行的健康管理...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陸江濤，
申請(專利權)人：杏林醫學科技江蘇有限公司，
類型：發明
國別省市：
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