【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及疾病預防，尤其涉及一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法。
技術介紹
1、現有的疾病預防管理與監控系統隨著大數據和人工智能技術的快速發展而逐步進化，但在應對復雜的健康數據、多源信息的實時分析與個性化干預方面，仍然存在著較大的技術挑戰。傳統的疾病預防管理主要依賴于醫療機構的數據收集與處理，結合可穿戴設備、環境監測裝置等多源數據獲取健康相關信息。然而，這些系統通常只能簡單地監測或記錄特定的生理參數和風險因素，難以實現對疾病發展的動態預測及個體化的干預指導，因而限制了疾病預防管理的有效性和針對性。
2、在現有的疾病預防管理與監控系統中，多數采用集中式數據處理方式，將遺傳信息、體征參數及環境因素等數據進行匯總后再作分析。這種集中式的數據處理模式使得系統無法靈活應對多源數據間的復雜關系。例如，個體的遺傳因素、生活習慣和環境變化共同決定了健康風險，但這些風險因子間往往具有高度非線性且動態的關聯性。傳統的數據融合技術通常無法深度挖掘多源數據間的潛在關聯，因此容易造成信息遺漏，無法準確反映個體疾病風險的真實情況。缺乏對多源健康數據的深層次融合與分析，導致當前疾病預防系統難以及時捕捉到疾病發展的初期信號，從而未能實現高效的早期預警。
3、在疾病風險預測方面，傳統的疾病監控系統往往依賴于靜態的數據和模型來識別健康風險。盡管這種方式可以識別個體當前的健康狀態，但在模擬疾病發展的動態過程中，存在顯著不足。疾病的發生和發展并非單一時間段的結果，而是受多種因素綜合作用而逐步演變的過程。當前的疾病風險預測方法
4、在個性化干預策略的制定和實施上，現有系統缺乏自適應和靈活性，通常基于固定的預設策略對高風險人群進行統一的干預。這種“一刀切”的方法未能考慮個體的差異化需求，使得干預效果受限。例如，生活方式、營養和運動等多個干預因素之間的競爭和協同效應未被充分挖掘。由于不同個體的健康狀態和風險因素有所不同，對干預措施的接受度也各不相同，但現有系統往往缺乏基于個體反饋和狀態變化的動態調整機制，導致干預效果的局限性。這種缺乏多層次自適應博弈的策略機制在疾病預防管理中難以滿足個性化需求，也無法實時優化干預方案來適應健康風險的變化。
5、在異常檢測和反饋控制方面，傳統的疾病監控系統通常采用單一的閾值或規則檢測方法。對于多源數據間的關聯性和動態變化，集中式閾值檢測方式未能精確捕捉疾病風險信號。例如，個體的健康狀態往往是多個因素相互作用的結果，單一的閾值或規則難以全面監控這些因素之間的非線性關聯。當前的疾病監控系統缺乏分布式協同異常檢測機制，導致檢測過程較為滯后，難以及時識別潛在的健康風險。而且，現有技術未能實現實時反饋控制，未能在檢測到異常后自適應調整健康監控參數，使得系統響應速度較慢，無法有效保障監控的實時性和預防效果。
6、在隱私保護和數據管理方面，由于疾病預防管理與監控系統往往涉及個人敏感健康信息，數據安全和隱私保護成為關鍵問題。傳統的集中式存儲和權限管理方式易于引發數據泄露風險，尤其是多源數據融合和分布式節點的應用增加了數據管理的復雜性。現有技術通常缺乏有效的數據分布式管理與權限控制機制，無法對不同節點的權限進行精細化管理，導致健康數據的共享和隱私保護難以兼顧。
7、因此，如何提供一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法是本領域技術人員亟需解決的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的一個目的在于提出一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，本專利技術充分結合自適應算法、多層嵌套博弈和分布式協同異常檢測技術，對多源健康數據進行深度融合與動態分析，實現個性化的疾病風險預測和干預管理。通過超圖神經網絡提取多維健康特征，并利用生成推理網絡模擬多情境健康發展路徑，系統能夠精準識別潛在健康風險。在此基礎上，分布式協同檢測與鏈式反饋控制機制進一步提升了監控的實時性和響應靈敏度，具備響應及時、風險識別精準及隱私保護高效的優點。
2、根據本專利技術實施例的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，包括如下步驟：
3、s1、通過多源數據采集模塊獲取用戶的健康數據，所述健康數據包括遺傳信息、實時體征參數和環境因素，并將所述健康數據輸入至超圖神經網絡；
4、s2、利用超圖神經網絡的超圖卷積模塊對健康數據進行特征提取與融合，將健康數據映射為超圖結構，識別不同數據源間的潛在關聯，并輸出特征融合結果；
5、s3、基于生成推理網絡構建疾病風險預測模型，通過特征融合結果和健康發展路徑的模擬生成個性化的未來健康狀態預測，同時引入反事實生成模塊，通過少量關鍵變量的改變模擬不同健康情境，生成健康變化假設場景；
6、s4、通過嵌套博弈模型自適應調整個性化干預策略，在嵌套博弈模型的第一層中，根據用戶健康狀態變化及假設場景中的建議采納情況調整干預強度；
7、s5、在嵌套博弈模型的第二層中，模擬生活方式、營養和運動的競爭與合作，基于健康變化假設場景中的數據和納什均衡驅動的多目標自適應博弈，生成優化的干預組合策略；
8、s6、應用分布式協同異常檢測模塊對健康數據中的異常變化進行實時監控檢測，通過結構化聚類算法對健康數據進行風險加權評分，并觸發鏈式反饋控制機制在檢測到健康風險時生成反饋事件；
9、s7、通過鏈式反饋機制的閉環管理功能，根據用戶的健康數據、反饋響應結果和健康變化假設場景動態優化疾病預防管理策略，并基于智能合約對反饋鏈中的每個節點權限進行管理。
10、可選的，所述s2具體包括：
11、s21、將獲取的用戶健康數據，包括遺傳信息、實時體征參數和環境因素，進行歸一化處理，形成多維特征向量，并以每種健康數據類型的特征向量為節點，建立健康數據節點集合；
12、s22、基于健康數據源之間的相似性，定義不同類型的超邊，連接具有潛在關聯的多個節點，通過特征相似度和數據源類型確定各超邊的連接權重，增大相似特征的關聯性，并為每個超邊分配權重矩陣，建立超邊集合；
13、s23、將健康數據節點集合和超邊集合映射到超圖結構g＝(v,e)，其中v表示健康數據節點集合，e表示超邊集合；
14、s24、對超圖結構g應用改進的超圖卷積操作，通過組合卷積聚合函數實現復雜的多源數據關聯性聚合，融合各節點的特征信息并迭代更新：
15、
16、其中，x′表示經過超圖卷積操作后的特征矩陣，x表示輸入特征矩陣，σ表示非線性激活函數，g表示超圖關聯矩陣，w表示權重矩陣，dv表示節點v的度矩陣，de表示超邊e的度矩陣，β和α表示邊連接權重調整參數，n表示卷積深度，表示卷積核；
17、s25、進行多層超圖卷積聚合操作，迭代提取健康數據的多維特征，構建包含多層健康數本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，所述S2具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，所述S3具體包括：
4.根據權利要求1所述的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，所述S4具體包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，所述S5具體包括：
6.根據權利要求1所述的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，所述S6具體包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，所述s2具體包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于自適應算法的疾病預防管理與監控系統設計方法，其特征在于，所述s3具體包括：
4.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李小成，
申請(專利權)人：吉吉智能內褲深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：
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