【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，具體來說，涉及一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法及系統。
技術介紹
1、隨著全球人口老齡化進程的加快，老年人健康問題越來越受到社會各界的關注。老年綜合健康評估作為預防和治療老年疾病的關鍵工具，在提升老年人生活質量及延長壽命方面扮演著極其重要的角色。近年來，隨著數字孿生技術的不斷發展，其在醫療健康領域的應用也日益廣泛。數字孿生技術通過構建虛擬模型，實現對實體對象的實時監測、分析和預測，為老年健康評估提供了新的思路和方法。通過數字孿生技術，可以構建老年人的虛擬健康模型，實時監測其身體狀況、精神狀態和社會活動參與度等多源度信息，并據此做出更加精準與全面的健康評價。這種方法不僅可以提高評估的準確性和效率，還可以為老年人提供更加個性化的健康管理服務。
2、盡管數字孿生技術在老年綜合健康評估方面展現出巨大的潛力，但在實際應用過程中仍面臨一些挑戰，其中最顯著的問題之一是數據來源的多樣性。老年人的健康信息通常分散于多個不同的渠道，包括但不限于醫院病歷、家庭醫生記錄、個人穿戴設備收集的數據以及自我報告的生活習慣等。這些數據不僅格式各異(例如結構化與非結構化文本、圖像或視頻)，而且往往缺乏統一的標準來確保其質量和一致性，極大地增加了數據整合的復雜性，妨礙了對個人健康狀況的全面洞察，這不僅降低了健康預測和風險警報的準確性，也限制了基于數據分析制定個性化干預措施的能力。
3、針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。
技術實現思路
1、針
2、為此，本專利技術采用的具體技術方案如下：
3、根據本專利技術的一個方面，提供了一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，該方法包括以下步驟：
4、s1、融合目標老年群體的多源健康數據，建立健康知識圖譜并將健康知識圖譜進行存儲；
5、s2、基于健康知識圖譜構建數字孿生健康模型，并在構建的數字孿生健康模型中進行仿真試驗，識別健康數據中存在的健康風險；
6、s3、收集參照老年群體的多源健康數據，建立參照老年健康特征庫，并運用相似度算法計算目標老年群體與參照群體之間的健康特征相似度；
7、s4、利用健康特征相似度對目標老年群體存在的健康問題風險進行分析，基于分析結果制定綜合健康評估報告。
8、進一步的，融合目標老年群體的多源健康數據，建立健康知識圖譜并將健康知識圖譜進行存儲包括以下步驟：
9、s11、收集目標老年群體的多源健康數據，并對多源健康數據進行預處理；
10、s12、運用多源數據融合技術將預處理后的多源健康數據進行融合，并基于融合后的健康數據構建健康知識圖譜；
11、s13、將構建完成后的健康知識圖譜導入至圖數據庫中，并對圖數據庫進行索引優化。
12、進一步的，收集目標老年群體的多源健康數據，并對多源健康數據進行預處理包括以下步驟：
13、s111、收集目標老年群體的多源健康數據，并對多源健康數據進行數據清洗，多源健康數據包括文本數據、圖像數據及視頻數據；
14、s112、運用自然語言處理技術對清洗后的文本數據進行解析，從文本數據中提取文字信息，并將文字信息轉化為結構化的數據格式；
15、s113、利用圖像識別技術與光學字符識別技術，對清洗后的圖像數據進行處理，提取圖像數據中的圖像信息，并將圖像信息轉化為結構化的數據格式；
16、s114、結合視頻分析技術、語音識別技術及圖像識別技術，對清洗后的視頻數據進行解析，識別視頻數據中的視頻信息，并將視頻信息轉化為結構化的數據格式。
17、進一步的，運用多源數據融合技術將預處理后的多源健康數據進行融合，并基于融合后的健康數據構建健康知識圖譜包括以下步驟：
18、s121、運用多源數據融合技術，將預處理后的多源健康數據進行融合，建立健康數據之間的關聯性；
19、s122、結合健康數據之間的關聯性與時間序列信息，通過規則引擎挖掘目標老年群體的健康信息；
20、s123、分析挖掘出的健康信息特征，并將分析得到的概念、關系及屬性導入模式層中，構建健康知識圖譜。
21、進一步的，分析挖掘出的健康信息特征，并將分析得到的概念、關系及屬性導入模式層中，構建健康知識圖譜包括以下步驟：
22、s1231、分析健康信息的數據源特征、內容特征及形式特征，并基于分析結果定義模式層的概念信息；
23、s1232、基于模式層的概念信息，定義實體類型與實體屬性，并確定實體之間的關系信息；
24、s1233、將定義完成后的模式層信息導入知識圖譜構建工具中，執行實體識別、關系抽取及屬性填充的處理；
25、s1234、結合實體識別、關系抽取及屬性填充的結果，構建健康知識圖譜。
26、進一步的，基于健康知識圖譜構建數字孿生健康模型，并在構建的數字孿生健康模型中進行仿真試驗，識別健康數據中存在的健康風險包括以下步驟：
27、s21、基于健康知識圖譜，提取健康指標與健康參數，建立健康數據集；
28、s22、將健康數據集導入至預先設定的建模工具中，結合機器學習算法構建初始的數字孿生健康模型；
29、s23、應用網格簡化算法對初始的數字孿生健康模型進行優化，得到數字孿生健康模型；
30、s24、在數字孿生健康模型上進行仿真試驗，模擬目標老年群體的健康變化過程；
31、s25、對仿真試驗的結果進行分析，識別健康數據中存在的健康風險。
32、進一步的，應用網格簡化算法對初始的數字孿生健康模型進行優化，得到數字孿生健康模型包括以下步驟：
33、s231、從初始的數字孿生健康模型中提取幾何數據，建立頂點之間的拓撲關系，并計算每個頂點的誤差度量值，幾何數據包括頂點、邊及面的信息；
34、s232、根據頂點的誤差度量值進行排序，選取誤差度量值最小的頂點進行邊折疊處理；
35、s233、評估處理后的數字孿生健康模型是否滿足預設條件，若不滿足，則重復執行步驟s232；反之，則進行下一步；
36、s234、計算每個頂點的優化算子，并更新頂點的誤差度量值；
37、s235、將更新后的誤差度量值與預設閾值進行比較，若誤差度量值超過預設閾值，則重復執行步驟s234；反之，則繼續更新頂點位置，直至達到預設的迭代次數，得到數字孿生健康模型。
38、進一步的，誤差度量值的計算公式為：
39、
40、式中，e(vi)表示頂點vi的誤差度量值；
41、f表示面；
42、fi表示與頂點vi相鄰的所有面的集合；
43、vi表示第i個頂點；
44、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述融合目標老年群體的多源健康數據，建立健康知識圖譜并將健康知識圖譜進行存儲包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述收集目標老年群體的多源健康數據，并對多源健康數據進行預處理包括以下步驟：
4.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述運用多源數據融合技術將預處理后的多源健康數據進行融合，并基于融合后的健康數據構建健康知識圖譜包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述分析挖掘出的健康信息特征，并將分析得到的概念、關系及屬性導入模式層中，構建健康知識圖譜包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述基于健康知識圖譜構建數字孿生健康模型
7.根據權利要求6所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述應用網格簡化算法對初始的數字孿生健康模型進行優化，得到數字孿生健康模型包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述誤差度量值的計算公式為：
9.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述收集參照老年群體的多源健康數據，建立參照老年健康特征庫，并運用相似度算法計算目標老年群體與參照群體之間的健康特征相似度包括以下步驟：
10.一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理系統，用于實現權利要求1-9中任一項所述的基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，該系統包括圖譜構建與存儲模塊、模型構建與風險識別模塊、特征庫建立與相似度計算模塊及風險分析與報告制定模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述融合目標老年群體的多源健康數據，建立健康知識圖譜并將健康知識圖譜進行存儲包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述收集目標老年群體的多源健康數據，并對多源健康數據進行預處理包括以下步驟：
4.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述運用多源數據融合技術將預處理后的多源健康數據進行融合，并基于融合后的健康數據構建健康知識圖譜包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特征在于，所述分析挖掘出的健康信息特征，并將分析得到的概念、關系及屬性導入模式層中，構建健康知識圖譜包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生的老年綜合健康評估數據處理方法，其特...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周敏航，曹劍，胡亦新，高暢，
申請(專利權)人：中國人民解放軍總醫院第二醫學中心，
類型：發明
國別省市：
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