【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及體脂率bmi與占胃膠囊效果評估，具體涉及一種基于智能監測的體脂率bmi與占胃膠囊效果評估管理方法。
技術介紹
1、基于智能監測的體脂率（bmi）與占胃膠囊效果評估管理，指利用先進的智能監測技術對個體體脂率（bmi）進行實時跟蹤與分析，同時結合占胃膠囊的使用效果進行綜合評估與管理。這一過程包括通過智能設備或傳感器收集用戶的體重、身高、體脂等數據，計算bmi值，評估體脂變化趨勢；同時，通過分析占胃膠囊的作用（如胃內容物占據情況、飽腹感維持時間等）來判斷其在體重管理中的有效性。基于機器學習或數據模型，系統能夠智能識別用戶體脂變化的規律，動態調整監測頻率或膠囊使用方案，以實現個性化、科學化的體重與健康管理目標。
2、現有技術存在以下不足：
3、現有技術在基于智能監測管理體脂率（bmi）與占胃膠囊效果時，通常難以及時通過體脂率的異常變化準確捕捉患者基礎代謝率（bmr）隱性下降的動態。長期使用占胃膠囊可能導致bmr逐步下降，而這一過程由于變化隱匿，短期內難以通過常規監測手段有效發現。bmr的降低會顯著削弱機體的能量消耗能力，導致體脂率（bmi）在膠囊停用后快速反彈，不僅抵消前期的減脂成果，還可能引發代謝紊亂，顯著增加肥胖相關疾病（如2型糖尿病和心血管疾病）的發生風險。
4、在所述
技術介紹
部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于智能監測的體脂率bmi與占胃膠囊效果評估管理方法，包括以下步驟：
3、利用智能監測技術實時跟蹤患者在占胃膠囊使用后的體脂率變化，動態記錄并持續更新相關數據，構建一個全面且系統化的體脂率數據集，為后續分析和管理提供精準的數據支持；
4、將收集的患者體脂率信息構建成分析集，從中提取與基礎代謝率隱性下降相關的體脂率變化異常關鍵數據，在選定的固定時間窗口內，對提取的關鍵數據進行特征分析，生成量化的評估指標，初步量化患者基礎代謝率的隱性下降；
5、將量化后的評估指標輸入至預先訓練好的支持向量機模型中，利用模型對患者的基礎代謝率隱性下降情況進行預測；
6、根據支持向量機模型的預測結果，智能化識別患者是否存在潛在的基礎代謝率隱性下降情況，并將患者的整體代謝狀況進行初步分類為“無異常”或“潛在風險”；
7、當識別到患者存在潛在的基礎代謝率隱性下降時，繼續對患者進行持續監測，在若干個選定的固定時間窗口內獲取通過支持向量機模型預測的代謝率變化結果，形成一個動態變化的數據序列，利用聚類算法對若干個固定時間窗口內的代謝率預測結果進行綜合分析，將患者的潛在基礎代謝率隱性下降情況進一步劃分為持續型、短暫恢復型、持續變動型三種類型，揭示其變化模式；
8、根據聚類分析的結果，對不同類型的隱性下降情況采取有針對性的應對措施。
9、優選的，通過智能監測技術對患者在占胃膠囊使用后的體脂率進行實時跟蹤，具體的步驟如下：
10、佩戴或使用智能監測設備，實時記錄患者的生理數據，通過無線技術將采集的數據傳輸至中央數據庫或患者管理平臺；
11、將采集到的數據輸入系統進行預處理，包括去噪、異常值剔除和單位統一，提高數據質量；
12、根據患者的歷史數據和實時采集數據，生成體脂率的動態變化趨勢圖，并將變化模式可視化，方便患者和醫護人員隨時查看；
13、當檢測到體脂率超出預設體脂率閾值時，觸發警報并發送個性化提醒給患者或醫護人員。
14、優選的，提取與基礎代謝率隱性下降相關的體脂率變化異常關鍵數據，其中，提取的關鍵數據包括內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例，在選定的固定時間窗口內，對提取的內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例進行特征分析，分別生成內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子，通過量化后的內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子評估指標初步量化患者基礎代謝率的隱性下降情況。
15、優選的，將對內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例進行量化后的內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子輸入至預先訓練好的支持向量機模型中，通過支持向量機模型生成下降風險評估指數，基于下降風險評估指數對患者的基礎代謝率隱性下降情況進行預測。
16、優選的，將在固定時間窗口內對通過預先訓練好的支持向量機模型對患者的基礎代謝率隱性下降情況進行預測時生成的下降風險評估指數與預先設定的下降風險評估指數參考閾值進行比對分析，將患者的整體代謝狀況進行初步分類，具體的分類步驟如下：
17、若下降風險評估指數大于下降風險評估指數參考閾值，則將患者的整體代謝狀況初步分類為“潛在風險”；
18、若下降風險評估指數小于等于下降風險評估指數參考閾值，則將患者的整體代謝狀況初步分類為“無異常”。
19、優選的，利用聚類算法對若干個固定時間窗口內的代謝率預測結果進行綜合分析，將患者的潛在基礎代謝率隱性下降情況進一步劃分，具體的步驟如下：
20、當識別到患者存在潛在的基礎代謝率隱性下降時，在后續若干選定的固定時間窗口內通過支持向量機模型生成患者的下降風險評估指數，將生成的下降風險評估指數按時間順序排列，形成動態變化數據序列，動態變化數據序列的表達式為：，其中，為動態變化數據序列，包含每個固定時間窗口的時間戳和對應的下降風險評估指數，為第n個固定時間窗口的時間戳，為第n個固定時間窗口的下降風險評估指數，反映該時間段內代謝率隱性下降的風險程度，m為選定的固定時間窗口的數量；
21、對動態數據序列進行特征提取，計算每個固定時間窗口的下降風險評估指數的動態特征，提取下降風險評估指數變化速率、下降風險評估指數波動幅度以及下降風險評估指數累積變化量，下降風險評估指數變化速率的計算表達式為：，下降風險評估指數波動幅度的計算表達式為：，下降風險評估指數累積變化量的計算表達式為：，其中，為固定時間窗口內的下降風險評估指數變化速率，反映下降風險評估指數增長或下降的速度，為下降風險評估指數波動幅度，量化數據本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，通過智能監測技術對患者在占胃膠囊使用后的體脂率進行實時跟蹤，具體的步驟如下：
3.根據權利要求1所述的一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，提取與基礎代謝率隱性下降相關的體脂率變化異常關鍵數據，其中，提取的關鍵數據包括內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例，在選定的固定時間窗口內，對提取的內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例進行特征分析，分別生成內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子，通過量化后的內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子評估指標初步量化患者基礎代謝率的隱性下降情況。
4.根據權利要求3所述的一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，將對內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例進行量化后的內
5.根據權利要求4所述的一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，將在固定時間窗口內對通過預先訓練好的支持向量機模型對患者的基礎代謝率隱性下降情況進行預測時生成的下降風險評估指數與預先設定的下降風險評估指數參考閾值進行比對分析，將患者的整體代謝狀況進行初步分類，具體的分類步驟如下：
6.根據權利要求4所述的一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，利用聚類算法對若干個固定時間窗口內的代謝率預測結果進行綜合分析，將患者的潛在基礎代謝率隱性下降情況進一步劃分，具體的步驟如下：
7.根據權利要求3所述的一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，在選定的固定時間窗口內，對提取的內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度進行特征分析生成內臟脂肪比例波動因子的具體步驟如下：
8.根據權利要求3所述的一種基于智能監測的體脂率BMI與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，在選定的固定時間窗口內，對提取的體脂率變化趨于零的時間段累積比例進行特征分析生成體脂率停滯因子的具體步驟如下：
...【技術特征摘要】
1.一種基于智能監測的體脂率bmi與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于智能監測的體脂率bmi與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，通過智能監測技術對患者在占胃膠囊使用后的體脂率進行實時跟蹤，具體的步驟如下：
3.根據權利要求1所述的一種基于智能監測的體脂率bmi與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，提取與基礎代謝率隱性下降相關的體脂率變化異常關鍵數據，其中，提取的關鍵數據包括內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例，在選定的固定時間窗口內，對提取的內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例進行特征分析，分別生成內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子，通過量化后的內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子評估指標初步量化患者基礎代謝率的隱性下降情況。
4.根據權利要求3所述的一種基于智能監測的體脂率bmi與占胃膠囊效果評估管理方法，其特征在于，將對內臟脂肪比例在多個監測時間點間的波動程度和體脂率變化趨于零的時間段累積比例進行量化后的內臟脂肪比例波動因子和體脂率停滯因子輸入至預先訓練好的支持向量機模型中，通過支持向量機模型生成...
【專利技術屬性】
技術研發人員：董小蒙，
申請(專利權)人：北京億家老小科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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