基于大数据的身体健康状态监控方法及系统与流程

本发明涉及健康管理，尤其涉及基于大数据的身体健康状态监控方法及系统。

背景技术：

1、随着生活水平的提高和医疗技术的发展，人们对健康管理的需求日益增加。通过大数据技术，能够实时、全面地监测和分析个体的健康数据，为预防疾病、改善健康状况提供有力支持。大数据在健康监控中的应用，不仅提高了数据处理的效率和准确性，还为个性化健康管理提供了科学依据。

2、现有技术（中国发明专利，公开号：cn117174317b，名称：一种全生命周期的健康管理服务平台）主要依赖于健康监测设备和数据处理模块，通过传统的数据采集、数据清洗和标准化等手段进行健康状态分析和评估。然而，这些技术存在以下不足：

3、现有技术的数据处理模块虽然能够进行数据清洗和转换，但对多模态数据的融合处理效果较差，导致健康数据的质量不高，影响了后续的分析结果；

4、健康状态分析和健康评估模型采用较为简单的计算方法，缺乏对复杂健康数据的深度分析和预测，导致评估结果的准确性和适用性不足；

5、现有技术提供的健康建议主要基于简单的对比和筛选，无法充分考虑用户的多模态健康数据和复杂健康状态，个性化和科学性不强；

6、现有技术在健康风险评估方面缺乏系统性和深度分析，无法准确识别和评估用户的潜在健康风险。

7、这些缺陷主要源于现有技术对多模态数据的处理能力不足，以及分析模型和评估方法的局限性。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供基于大数据的身体健康状态监控方法及系统，本发明通过多模态数据融合处理、多任务深度学习模型、自适应学习算法和图神经网络等技术手段，对用户的健康数据进行深度分析和动态优化，实现健康状态的全面评估和未来健康状况的精准预测，最终生成的健康评估数据和健康预测数据能够提供个性化的健康建议和科学的风险评估，有效提高用户的健康管理水平。

2、基于大数据的身体健康状态监控方法，包括以下步骤：

3、从至少两个数据源采集健康数据，并进行数据清洗、标准化和融合处理，生成多模态健康数据；

4、利用多任务深度学习模型对多模态健康数据进行特征提取和分析，分别生成图像特征数据、时间序列特征数据和文本特征数据，并结合这些特征数据生成健康评估模型；

5、基于自适应学习算法，对多模态特征数据进行动态调整和优化，通过健康评估模型进行健康状态评估和未来健康状况预测，生成健康评估数据和健康预测数据；

6、构建包含健康评估数据和健康预测数据的健康网络图，利用图神经网络对健康网络图进行结构分析和风险评估，生成健康风险数据。

7、优选的，所述至少两个数据源包括智能穿戴设备和医疗设备，其中智能穿戴设备采集心率、血压和步数数据，医疗设备采集血糖和血压数据。

8、优选的，所述数据清洗包括去噪处理和异常值处理，具体包括：

9、通过去噪算法对健康数据进行去噪处理，生成去噪后的健康数据；

10、通过统计方法检测并处理异常值，生成清洗后的健康数据；

11、所述数据标准化包括归一化处理和格式转换，具体包括：

12、对清洗后的健康数据进行归一化处理，使数据范围在0到1之间，生成标准化后的健康数据；

13、将不同类型的数据转换为统一格式，确保数据的一致性和可比性，生成统一格式后的健康数据。

14、优选的，所述多任务深度学习模型包括卷积神经网络、长短期记忆网络和预训练语言模型，分别用于处理图像数据、时间序列数据和文本数据。

15、优选的，所述卷积神经网络用于对图像数据进行特征提取，通过卷积和池化操作提取图像的空间特征，生成图像特征数据，计算表达式为：

16、

17、其中，表示图像特征数据；表示卷积核；表示输入的图像数据；表示偏置；表示卷积操作。

18、优选的，所述长短期记忆网络用于处理时间序列数据，通过记忆和遗忘机制捕捉数据的时间依赖关系，生成时间序列特征数据，计算表达式为：

19、

20、其中，表示时间序列特征数据；表示激活函数；、、表示权重矩阵；表示前一时刻的隐藏状态；表示当前时刻的输入；、、表示偏置；表示逐元素乘积。

21、优选的，所述预训练语言模型用于处理文本数据，通过多层神经网络对文本进行上下文理解和特征提取，生成文本特征数据，计算表达式为：

22、

23、其中，表示文本特征数据；表示输入的文本数据。

24、优选的，所述自适应学习算法通过以下步骤对多模态特征数据进行动态调整和优化：

25、根据不同特征的重要性动态调整特征权重，生成自适应特征数据；

26、通过优化算法对自适应特征数据进行进一步处理，提升数据质量和表示能力，生成优化特征数据。

27、优选的，所述图神经网络通过以下步骤对健康网络图进行结构分析和风险评估：

28、根据健康评估数据和健康预测数据定义健康网络的节点和边，构建健康网络图；

29、通过图神经网络对健康网络图进行训练，生成初步健康风险数据；

30、在图神经网络分析中引入图卷积网络对健康网络进行深度卷积处理，生成图卷积处理数据，计算表达式为：

31、

32、其中，表示健康风险数据；表示健康网络图中的节点数据；表示健康网络图中的边数据。

33、一种用于实施所述基于大数据的身体健康状态监控方法的系统，包括：

34、数据采集模块，用于从至少两个数据源采集健康数据；

35、数据处理模块，用于对所采集的健康数据进行清洗、标准化和融合处理，生成多模态健康数据；

36、特征提取模块，包括多任务深度学习模型，用于对多模态健康数据进行特征提取和分析，分别生成图像特征数据、时间序列特征数据和文本特征数据，并结合这些特征数据生成健康评估模型；

37、自适应学习模块，用于基于自适应学习算法对多模态特征数据进行动态调整和优化，通过健康评估模型进行健康状态评估和未来健康状况预测，生成健康评估数据和健康预测数据；

38、健康网络分析模块，用于构建包含健康评估数据和健康预测数据的健康网络图，并利用图神经网络对健康网络图进行结构分析和风险评估，生成健康风险数据。

39、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

40、本发明通过多模态数据融合处理技术手段，实现了健康数据的高质量融合和标准化；

41、本发明通过多任务深度学习模型技术手段，实现了健康数据的深度特征提取和综合分析；

42、本发明通过自适应学习算法技术手段，实现了健康状态评估和预测的高精度和动态优化；

43、本发明通过图神经网络技术手段，实现了健康风险数据的结构化分析和准确评估。

技术特征：

1.一种基于大数据的身体健康状态监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个数据源包括智能穿戴设备和医疗设备，其中智能穿戴设备采集心率、血压和步数数据，医疗设备采集血糖和血压数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据清洗包括去噪处理和异常值处理，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多任务深度学习模型包括卷积神经网络、长短期记忆网络和预训练语言模型，分别用于处理图像数据、时间序列数据和文本数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络用于对图像数据进行特征提取，通过卷积和池化操作提取图像的空间特征，生成图像特征数据，计算表达式为：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述长短期记忆网络用于处理时间序列数据，通过记忆和遗忘机制捕捉数据的时间依赖关系，生成时间序列特征数据，计算表达式为：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预训练语言模型用于处理文本数据，通过多层神经网络对文本进行上下文理解和特征提取，生成文本特征数据，计算表达式为：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应学习算法通过以下步骤对多模态特征数据进行动态调整和优化：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图神经网络通过以下步骤对健康网络图进行结构分析和风险评估：

10.一种用于实施权利要求1至9任一所述基于大数据的身体健康状态监控方法的系统，其特征在于，包括：

技术总结本发明涉及健康管理技术领域，尤其涉及基于大数据的身体健康状态监控方法及系统，从至少两个数据源采集健康数据，并进行数据清洗、标准化和融合处理；利用多任务深度学习模型对多模态健康数据进行特征提取和分析，生成健康评估模型；基于自适应学习算法进行动态调整和优化，生成健康评估数据和健康预测数据；构建健康网络图，利用图神经网络进行结构分析和风险评估，生成健康风险数据。通过这些步骤，本发明实现了对用户健康状态的全面监控和精准预测，提高了健康评估的准确性和个性化建议的科学性，为用户提供了全面的健康管理和风险防范支持。技术研发人员：何安庆,吴永青,金悦,季丹萍,王康,龚小兰,成丹丹受保护的技术使用者：义乌市江东街道社区卫生服务中心技术研发日：技术公布日：2024/9/26