【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康监测，具体而言，涉及一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法及装置
技术介绍
1、随着计算机技术的不断发展，尤其是大数据处理技术和人工智能算法的进步，健康监测领域正逐步向智能化、精细化方向发展。在眼部健康状态监测方面，传统方法如视力表测试和定期眼科检查，依赖于人工观察和主观判断，无法实时获取和处理大量健康数据。这种方法不仅检测周期长，难以实现对个体眼部健康的持续监测，还无法捕捉视网膜、角膜等结构的微小变化，尤其是对近视发展等眼部疾病的早期预测和预防更为乏力。
2、大数据技术的引入为解决这些问题提供了全新的可能性。通过整合来自电子健康记录、日常行为监测、环境传感器等多种数据源，计算机系统可以处理大量多维度数据，实时分析儿童眼部健康的状态变化。利用机器学习和模式识别技术，可以从海量健康数据中挖掘潜在的健康风险，识别出早期的异常模式和趋势。此外，大数据处理框架如mapreduce、hadoop等能够有效支持大规模数据的存储与计算，使得对眼部健康的监测不再仅限于定期的体检，而是转向更为动态、实时的全局健康状态分析。
3、因此，现有技术在眼部健康监测中的应用还远未达到大数据时代的技术潜力，亟需一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法及装置，能够充分利用计算机智能、大数据处理和机器学习技术，提升眼部健康监测的准确性、实时性与覆盖范围。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法及装置，以改善上述问题。为了实
2、一方面，本申请提供了一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，包括：
3、获取第一信息、第二信息和第三信息，所述第一信息包括待监测儿童的三维眼部结构数据，所述第二信息包括电子健康记录，眼科检查记录、治疗记录和家族病史，所述第三信息包括日常行为数据和环境数据；
4、根据所述第一信息进行三维重建处理，通过识别出视网膜厚度、角膜曲率和晶状体形态构建得到三维眼部特征数据，所述三维眼部特征数据包括视网膜厚度数据、角膜曲率数据和晶状体形态数据；
5、根据所述第二信息进行模式识别处理，通过对所述电子健康记录中的历史眼科检查记录、治疗记录和家族病史进行关联分析，识别出与特定眼部疾病相关的模式和趋势，得到历史健康特征数据；
6、根据所述历史健康特征数据和所述第三信息进行时间序列分析，通过量化计算各种行为-环境的组合情景下对眼部损伤的累积效应，并将其映射至眼部三维结构的转变情况，得到行为-环境累积效应数据；
7、根据所述历史健康特征数据和所述行为-环境累积效应数据进行数据融合处理，并使用大数据分析和监督学习算法训练预测模型，通过预测儿童眼睛健康的潜在风险因素得到潜在风险数据；
8、根据所述三维眼部特征数据和所述风险数据进行评估处理得到评估结果，所述评估结果包括当前监测结果和未来眼睛健康管理建议。
9、另一方面，本申请还提供了一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估装置，包括：
10、获取模块，用于获取第一信息、第二信息和第三信息，所述第一信息包括待监测儿童的三维眼部结构数据，所述第二信息包括电子健康记录，眼科检查记录、治疗记录和家族病史，所述第三信息包括日常行为数据和环境数据；
11、重建模块，用于根据所述第一信息进行三维重建处理，通过识别出视网膜厚度、角膜曲率和晶状体形态构建得到三维眼部特征数据，所述三维眼部特征数据包括视网膜厚度数据、角膜曲率数据和晶状体形态数据；
12、识别模块，用于根据所述第二信息进行模式识别处理，通过对所述电子健康记录中的历史眼科检查记录、治疗记录和家族病史进行关联分析，识别出与特定眼部疾病相关的模式和趋势，得到历史健康特征数据；
13、分析模块，用于根据所述历史健康特征数据和所述第三信息进行时间序列分析，通过量化计算各种行为-环境的组合情景下对眼部损伤的累积效应，并将其映射至眼部三维结构的转变情况，得到行为-环境累积效应数据；
14、融合模块，用于根据所述历史健康特征数据和所述行为-环境累积效应数据进行数据融合处理，并使用大数据分析和监督学习算法训练预测模型，通过预测儿童眼睛健康的潜在风险因素得到潜在风险数据；
15、评估模块，用于根据所述三维眼部特征数据和所述风险数据进行评估处理得到评估结果，所述评估结果包括当前监测结果和未来眼睛健康管理建议。
16、本专利技术的有益效果为：
17、本专利技术通过识别出视网膜厚度、角膜曲率和晶状体形态，构建得到三维眼部特征数据，实现儿童眼部结构高精度三维重建；通过对电子健康记录中的历史眼科检查记录、治疗记录和家族病史进行关联分析，利用大数据挖掘与模式识别技术，识别出与特定眼部疾病相关的模式和趋势，能够提前识别潜在的健康问题。
18、本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。
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1.一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第一信息进行三维重建处理，通过识别出视网膜厚度、角膜曲率和晶状体形态构建得到三维眼部特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第二信息进行模式识别处理，通过对所述电子健康记录中的历史眼科检查记录、治疗记录和家族病史进行关联分析，识别出与特定眼部疾病相关的模式和趋势，得到历史健康特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述历史健康特征数据和所述第三信息进行时间序列分析，通过量化计算各种行为-环境的组合情景下对眼部损伤的累积效应，并将其映射至眼部三维结构的转变情况，得到行为-环境累积效应数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述累积效应数据进行数据映射处理，通过对眼部结构进行逆向建模并将所述累积效应数据映射为具体的眼
6.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述历史健康特征数据和所述行为-环境累积效应数据进行数据融合处理，并使用大数据分析和监督学习算法训练预测模型，通过预测儿童眼睛健康的潜在风险因素得到潜在风险数据，包括：
7.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述三维眼部特征数据和所述风险数据进行评估处理得到评估结果，包括：
8.一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估装置，其特征在于,所述重建模块包括：
10.根据权利要求8所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估装置，其特征在于,所述识别模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第一信息进行三维重建处理，通过识别出视网膜厚度、角膜曲率和晶状体形态构建得到三维眼部特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述第二信息进行模式识别处理，通过对所述电子健康记录中的历史眼科检查记录、治疗记录和家族病史进行关联分析，识别出与特定眼部疾病相关的模式和趋势，得到历史健康特征数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法，其特征在于,根据所述历史健康特征数据和所述第三信息进行时间序列分析，通过量化计算各种行为-环境的组合情景下对眼部损伤的累积效应，并将其映射至眼部三维结构的转变情况，得到行为-环境累积效应数据，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的眼部健康状态监测与评估方法...
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