一种数据驱动的员工健康预警方法和系统与流程

本发明涉及健康科技和人工智能，特别涉及一种数据驱动的员工健康预警方法和系统。

背景技术：

1、员工健康预警是一种利用技术手段，特别是物联网(iot)、数据分析和人工智能(ai)技术，来监测、分析和预测员工健康状况。员工健康管理在实施和规划时具有一些特殊性，这些特征主要源于企业和员工之间的独特关系、工作环境的多样性、以及健康管理在维护员工健康与提升企业效益中的双重作用。

2、员工健康管理的特殊性要求企业在设计和实施健康管理计划时采取综合考虑的方法，不仅要关注员工的物理健康，还要考虑心理健康、工作满意度和生活质量等因素，以实现员工和企业的共同发展。因此，员工健康预警需要提前识别健康风险和潜在疾病，以便及时进行干预和处理，从而预防疾病的发生或发展。及时发现健康问题的早期信号，并向个人和管理层提供预警，以采取预防措施。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的缺陷，提供了一种数据驱动的员工健康预警方法和系统。

2、为了实现以上发明目的，本发明采取的技术方案如下：

3、一种数据驱动的员工健康预警方法，包括以下步骤：

4、s1、员工健康数据的识别、获取和存储；

5、员工健康数据包括个体基本信息、历史病例信息；

6、获取方式包括可穿戴设备获取；

7、s2、构建基于神经网络的员工健康状态预测模型，包括以下子步骤：

8、s2.1、网络构建：

9、确定神经网络的类型和结构，选择多层感知器(mlp)的神经网络模型。

10、设计神经网络模型的输入层、隐藏层和输出层。

11、s2.2、网络结构学习：

12、利用已获取的员工健康数据，进行神经网络模型的训练和学习。

13、通过反向传播算法和优化器，对网络参数进行迭代更新，最小化预测误差；

14、采用迁移学习或增量学习的方法，结合已有的健康数据和新采集的员工健康数据，不断优化网络结构和参数，适应员工健康状态的变化和个性化特征。

15、s2.3、健康状态预测：

16、使用训练好的神经网络模型，根据员工健康数据进行预测，得出员工的健康状态。

17、根据网络输出结果，进行健康状态的分类或回归预测，如判断员工是否处于健康、亚健康或不健康状态，或者预测员工的生理指标变化趋势。

18、对预测结果进行解释和评估，考虑不确定性因素和模型的可信度，为后续健康状态分析和预警提供依据。

19、s3、基于动态数据的员工健康状态分析；

20、根据员工健康状态预测模型的预测结果，对健康状态进行分析；

21、评估员工当前的健康状态和潜在的健康风险。

22、结合健康指标的变化趋势和历史数据，量化健康危险程度，确定员工所处的健康状态等级，包括：低风险、中风险、高风险。

23、s4、数据驱动的在线学习倦怠预警决策，包括以下子步骤：

24、s4.1、输入员工所处的健康状态等级；

25、s4.2、预警必要性：

26、根据健康危险程度和预警规则库中设定的条件，判断是否需要发出倦怠预警。

27、s4.3、预警规则库：

28、建立数据驱动的预警规则库，包括：预警条件、触发机制、预警策略。

29、根据健康数据的特征和健康状态预测模型的输出，定义不同的预警规则。

30、s4.4、触发器：

31、设定触发预警的条件和机制，包括基于实时数据监测、周期性检测和事件驱动。

32、s4.5、预警等级：

33、设定不同的预警等级，根据健康危险程度和预警必要性确定预警的严重程度，包括：轻微、中等、严重等级。

34、s5、员工健康个性化预警呈现，包括以下子步骤：

35、s5.1、个体预警信息发送给员工个人：

36、当触发个体健康预警时，向该员工发送个性化的预警信息。

37、预警信息应包括预警等级、健康状态变化的具体描述、可能的影响和建议的应对措施。

38、s5.2、群体预警信息发送给员工管理员：

39、当触发群体健康预警时，向员工管理员发送预警信息。

40、预警信息应包括受影响员工的数量、预警等级、可能的原因和建议的集体干预措施。

41、s5.3、干预记录和结果存储：

42、记录每次预警的触发时间、预警等级、预警内容以及采取的干预措施信息。

43、存储干预记录和结果，建立完整的干预历史数据库，以便后续分析和评估预警系统的效果和改进方向。

44、对干预效果进行评估和反馈，不断优化预警系统和干预策略。

45、进一步地，s1具体包括以下子步骤：

46、s1.1、员工基本信息的识别、获取和存储：

47、识别：确定需要收集的员工基本信息，包括：年龄、性别、身高、体重。

48、获取：通过员工个人填写表格、企业内部人事系统途径获取员工基本信息。

49、存储：将获取的员工基本信息进行整理和存储，建立员工健康档案或数据库，确保信息安全和隐私保护。

50、s1.2、历史病例信息的识别、获取和存储：

51、识别：确定需要收集的员工历史病例信息，包括：过往疾病、手术史、药物过敏史。

52、获取：通过员工健康调查表、医疗保险记录、健康档案途径获取员工历史病例信息。

53、存储：将获取的员工历史病例信息进行整理和存储，与基本信息一并建立完整的健康档案或数据库，确保信息安全和隐私保护。

54、s1.3、可穿戴设备获取方式：

55、选择合适的可穿戴设备，包括:智能手表、智能手环，用于监测员工的生理参数和活动情况。

56、配置和分发可穿戴设备给员工，引导员工正确佩戴和使用设备。

57、设定数据采集频率和范围，确保可穿戴设备能够全面、准确地获取员工的健康数据。

58、实时或定期采集员工的健康数据，包括生理指标、活动数据、睡眠情况。

59、部署数据接收和存储系统，将可穿戴设备采集到的数据实时传输并存储，为后续健康状态分析和预警提供数据支持。

60、s1.4、数据预处理与特征提取：

61、对采集的员工健康数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等，以消除数据中的噪声和异常值。

62、提取有用的特征，如变化趋势、周期性模式、异常波动等，为健康状态分析提供数据支持。

63、进一步地，神经网络模型包括：

64、输入层:有100个输入节点，对应于数据集的100个特征。

65、第一隐藏层:包含128个节点，使用relu激活函数。

66、第二隐藏层:包含256个节点，之后是一个leakyrelu激活函数，α设置为0.05，然后是一个dropout层，dropout率为0.3。

67、第三隐藏层:包含512个节点，使用relu激活函数，接着是一个dropout层，dropout率为0.3。

68、第四隐藏层:包含256个节点，之后是一个leakyrelu激活函数，α设置为0.05，然后是一个dropout层，dropout率为0.2。

69、输出层:有3个节点，使用softmax激活函数，适用于多类分类。

70、每层之间都是全连接的。dropout层在训练过程中随机地“丢弃”一部分神经元，以减少过拟合。relu和leakyrelu激活函数用于增加网络的非线性能力。

71、进一步地，s3具体包括以下步骤：

72、s3.1、健康状态分类

73、据预测模型的输出，将员工的健康状态进行分类，包括：健康、亚健康、不健康等级。

74、分析各个健康状态的比例和分布情况，了解员工整体的健康状况。

75、s3.2、异常模式识别：

76、分析预测模型输出中的异常模式，包括：异常波动和突然变化，识别可能存在的健康问题。

77、比较异常数据与正常数据的特征差异，寻找异常的原因和潜在风险因素。

78、s3.3、个体健康变化趋势分析：

79、分析员工个体健康状态的变化趋势，了解其健康状况是否在改善、恶化或保持稳定。

80、考虑个体的历史健康数据，预测未来健康状态的发展趋势，以便提供个性化的健康管理建议。

81、s3.4、群体健康特征分析：

82、对员工群体的健康特征进行统计和分析，包括：年龄分布、性别比例、不同部门或岗位的健康状况。

83、比较不同群体之间的健康状态差异，找出可能存在的影响因素和相关性。

84、本发明还公开了一种数据驱动的员工健康预警系统，该系统能够用于实施上述的数据驱动的员工健康预警方法，具体的，包括：

85、数据采集模块：负责收集员工健康相关的数据，包括个体基本信息、历史病例信息以及实时采集的健康监测数据，通过可穿戴设备获取。

86、数据处理和存储模块：对采集到的健康数据进行清洗、预处理和存储，确保数据的质量和完整性，并提供数据访问接口。

87、健康状态预测模块：包括神经网络模型构建、训练和预测功能，通过学习历史数据和实时监测数据，对员工的健康状态进行预测和评估。

88、健康状态分析模块：根据健康预测模型的输出结果，对员工的健康状态进行分析和评估，识别潜在的健康风险和异常情况。

89、预警决策模块：根据健康状态分析的结果和预警规则库，判断是否触发健康预警，并确定预警的等级和紧急程度。

90、预警呈现模块：将预警信息以个性化的方式呈现给员工和管理员，包括个体预警信息和群体预警信息，提供及时的预警通知和建议措施。

91、干预记录和反馈模块：记录每次预警的触发时间、预警等级、干预措施和效果等信息，用于后续的评估和改进。

92、提供反馈机制，收集员工和管理员的反馈意见和建议，持续改进预警系统的性能和用户体验。

93、系统管理模块：包括用户权限管理、数据安全保护、系统配置和日志记录功能，确保系统的稳定运行和安全性。

94、本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述数据驱动的员工健康预警方法。

95、本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述数据驱动的员工健康预警方法。

96、与现有技术相比，本发明的优点在于：

97、1.早期发现健康问题：

98、通过对员工健康数据的持续监测和分析，能够及早发现健康问题和潜在的健康风险，有助于采取及时的干预措施，防止疾病的发生和恶化。

99、2.个性化预警和干预：

100、基于员工个体的健康数据和预测模型，能够实现个性化的健康预警和干预，为员工提供针对性的健康管理建议，提高健康管理的效果和用户满意度。

101、3.数据驱动的决策支持：

102、基于大数据和机器学习技术，能够实现对健康数据的深度分析和挖掘，为健康决策提供科学依据和数据支持，提高决策的准确性和效率。

103、4.持续改进和优化：

104、通过对预警系统的持续监测和反馈，能够及时发现问题和改进点，不断优化预警规则和干预策略，提高预警系统的性能和应用效果。

105、5.全面健康管理：

106、能够实现对员工健康状态的全面管理，包括健康监测、风险评估、预防干预等多个方面，帮助员工实现全面的健康管理和自我管理。

107、6.降低健康成本：

108、通过提前发现和干预健康问题，能够有效降低医疗和健康管理的成本，减少疾病的治疗和康复费用，提高企业和个人的健康经济效益。