【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于健康管理系統，具體的說是一種基于可視化管理的綜合健康管理建模系統及方法。
技術介紹
1、隨著醫療技術和信息技術的融合，健康管理成為了關注的焦點，傳統的健康管理方法通常依賴于醫生的專業知識和經驗，但隨著數據量的增長和復雜性的提升，這種方法已經無法滿足個性化的健康管理需求?，F有的健康管理方案包括定期體檢、健康咨詢、運動健身計劃、飲食管理，但是現有的方案往往只能提供單一方面的健康管理，如體檢只關注生理指標，健身計劃只關注運動，缺乏全面的數據整合，且大多數方案都是基于一般人群的經驗和建議，缺乏針對個體的深度分析和個性化建議，導致用戶很難長期、持續地跟蹤和管理自己的健康數據，所以效果有限。
2、如公開號為cn110600093a的專利公開了一種健康管理方法、系統、終端設備及存儲介質，包括獲取選定人員的身體健康診斷結果；將所述健康診斷結果存儲至所述選定人員的健康檔案中；根據所述健康檔案中的預設時間范圍內的健康記錄信息生成健康狀況分析報告,所述健康記錄信息包括所述健康診斷結果；根據所述健康狀況分析報告生成健康管理建議。通過上述的過程能夠實時掌控用戶的身體信息，并能夠根據實時的身體信息隨時變更健康管理建議，有效的保障用戶的身體健康。
3、如授權公告號為cn114708941b的專利公開了一種基于健康數據的管理方法及設備，該專利技術包括：通過輸入方將獲取的用戶的至少一條原始健康數據發送至數據處理系統；數據處理系統對原始健康數據進行優化處理，得到用戶對應的處理后的健康數據并發送至數據管理平臺；數據管理平臺對處理
4、以上現有技術均存在以下問題：1)只提供單一方面的健康管理；2)將數據分級并根據不同級別配置不同的數據應用管控策略，導致數據出現濫用、誤用或遺漏情況。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提出了一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，通過自動化手段收集用戶的生理、活動和飲食數據，預處理后運用生存分析策略識別健康風險，結合機器學習和統計方法，構建風險評估模型，實時判斷數據異常與否，對于異常數據，使用自然語言處理技術向用戶反饋，對健康數據，則運用因果推理預測未來健康狀態，再根據用戶數據和基因信息、環境因素，制定個性化的健康管理方案，通過無創監測評估方案效果，并根據評估結果動態調整，確保健康管理的實時性和有效性。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，包括：
4、步驟s1：通過自動化收集方法獲取用戶的生理數據、活動數據和飲食數據，并進行預處理，根據生存分析策略識別健康風險和異常情況；
5、步驟s2：基于生存分析結果，結合機器學習算法和統計方法構建風險評估模型，實時評估用戶的健康狀況和風險等級；
6、步驟s3：基于風險評估模型結果，判斷輸入數據是否為異常數據，若為異常數據，則根據異常數據的類型和嚴重程度，引入自然語言處理技術，將異常檢測結果以自然語言的形式呈現給用戶，若為健康數據，則運用因果推理方法，識別健康結果的原因，并通過預測性分析預測未來健康狀態；
7、步驟s4：設定生理數據、活動數據和飲食數據的初始權重，引入自適應學習策略，基于用戶的健康狀況、風險預測和反饋需求，自動制定行為干預策略，動態調整生理數據、活動數據和飲食數據的權重關系，結合用戶的基因信息和環境因素，制定個性化的健康管理方案；
8、步驟s5：通過無創策略監測用戶的健康狀況和健康管理方案的執行情況，評估健康管理效果，根據評估結果，及時調整健康管理方案。
9、具體的，所述步驟s1中生存分析策略的具體步驟包括：
10、s1.1：構建生存分析模型，將預處理后的數據x＝{a,b,c}輸入生存分析模型進行模型擬合，其中，a＝{a1,...,ak}表示生理數據，ak表示第k個生理數據，k表示生理數據的數量，b＝{b1,…,bm}表示活動數據，bm表示第m個活動數據，m表示活動數據的數量，c＝{c1,…,cn}表示飲食數據，cn表示第n個飲食數據，n表示飲食數據的數量；
11、s1.2：計算每個時間點的健康風險發生率和生存函數估計，繪制生存曲線，并對生存分析模型進行驗證，檢查是否滿足生存分析的基本假設，公式為：
12、
13、其中，st表示累計生存率，t表示從健康狀態轉變為疾病狀態的時間分布，ti表示第i個健康風險發生的時間，x1表示在時間t1發生的健康風險數，y1表示在時間t1時的風險集大小，x2表示在時間t2發生的健康風險數，y2表示在時間t2時的風險集大小，xi表示在時間ti發生的健康風險數，yi表示在時間ti時的風險集大??；
14、s1.3：設定顯著性水平閾值δ＝0.05，基于生存曲線結果，根據log-rank檢驗統計量得到每個協變量的顯著性水平p，若p＜δ，則該協變量與生存時間或健康風險發生率顯著相關，遍歷得到影響生存時間或健康風險發生率的所有協變量x1＝{a′,b′,c′}，其中，a′表示生理數據協變量，b′表示活動數據協變量，c′表示飲食數據協變量；
15、s1.4：對識別出的健康風險和異常情況進行解釋并進行可視化展示。
16、具體的，所述s1.2中計算每個時間點的健康風險發生率的具體步驟包括：
17、s1.21：根據生存分析模型的輸出結果，得到每個輸入數據的生存時間和在該時間的生存狀態，并將數據按照生存時間進行升序排列；
18、s1.22：設定每個時間點的健康風險發生率pf初始化為0，遍歷升序排列后的數據，對每個時間點，計算該時間點之前所有個體中發生健康風險的比例，公式為：
19、
20、其中，zt表示累計已發生健康風險的數據數量，yt表示在t時間點之前仍處于風險集中的數據總數；
21、s1.23：繪制生存曲線，其中，橫軸表示時間，縱軸表示累積生存率，并在生存曲線上添加置信區間、風險表。
22、具體的，所述步驟s2的具體步驟包括：
23、s2.1：使用預處理后的數據x＝{a,b,c}訓練選定的機器學習模型，并通過交叉驗證評估模型性能；
24、s2.2：將生存分析的結果作為特征輸入到機器學習模型，并進行集成學習；
25、s2.3：基于機器學習模型結果，實時收集用戶的健康數據，并將更新后的數據x2＝{a″,b″,c″}輸入到訓練好的風險評估模型中，得到實時風險評估結果，其中，a″表示更新后的生理數據，b″表示更新后的活動數據，c″表示更新后的飲食數據。
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【技術保護點】
1.一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟S1中生存分析策略的具體步驟包括：
3.如權利要求2所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述S1.2中計算每個時間點的健康風險發生率的具體步驟包括：
4.如權利要求3所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟S2的具體步驟包括：
5.如權利要求4所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟S3的具體步驟包括：
6.如權利要求5所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟S4中行為干預策略包括：飲食調整建議、運動鍛煉計劃、生活方式改善建議、健康監測與追蹤、教育與培訓。
7.如權利要求6所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟S5中無創策略包括：生理參數監測、活動水平監測、睡眠監測、飲食記錄與分析、問卷調查與自我評估。
8.一種基
9.如權利要求8所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模系統，其特征在于，所述健康分析模塊包括：生存分析單元、風險評估單元；
10.如權利要求9所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模系統，其特征在于，所述健康管理模塊包括：目標設定單元、預測單元、計劃制定單元、進度跟蹤單元；
...【技術特征摘要】
1.一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟s1中生存分析策略的具體步驟包括：
3.如權利要求2所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述s1.2中計算每個時間點的健康風險發生率的具體步驟包括：
4.如權利要求3所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟s2的具體步驟包括：
5.如權利要求4所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟s3的具體步驟包括：
6.如權利要求5所述的一種基于可視化管理的綜合健康管理建模方法，其特征在于，所述步驟s4中行為干預策略包括：飲食調整建議、運動鍛煉計劃、生活方式改善建議、健康監...
【專利技術屬性】
技術研發人員：林世琴，陳曉沖，吳靜，王寶華，
申請(專利權)人：愷恩泰南京科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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