【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网技术应用领域，尤其涉及一种基于人工智能的个性化健康管理系统及方法。
技术介绍
1、随着人口老龄化进程加快和现代生活方式的转变，慢性病患者的数量呈现持续增长趋势。糖尿病、高血压和心脏病等慢性疾病具有病程长、并发症多的特点，需要患者进行持续的自我管理和定期医疗监督。
2、然而，由于患者的健康数据分散在各个医疗机构、体检中心、社区医院以及家庭血压计、血糖仪等个人检测设备中，因此分散的用户的健康数据形成了严重的数据孤岛现象，从而导致健康时间线的割裂，使得患者难以系统地追踪和分析自身的健康变化趋势，无法建立完整的健康档案。同时，随着可穿戴设备和物联网技术的普及，健康数据的采集方式日益丰富，但这些持续采集的实时数据往往难以与传统医疗记录有效整合，导致健康管理效果仍不理想。
3、从医疗服务方的角度来看，医生在临床实践中面临着巨大的工作压力和信息处理负担，在面对每位患者繁杂的病历资料和检验数据的过程中，医生难以在有限的诊疗时间内快速构建患者完整的健康时间线，并且准确把握病情发展规律，进而信息的不对称和数据的碎片化，将导致严重影响了医生对患者病情的全面认知和精准判断。特别是对于慢性病患者而言，健康状况往往涉及多个生理指标的长期变化，包括临床检验结果、影像学资料、用药记录、生活方式数据等。若多维度信息如果不能系统地呈现在统一的时间轴上，则医生就无法直观地了解患者的病程演变特点和治疗响应情况。同时，由于缺乏智能化的辅助分析工具，医生也难以从海量的历史数据中快速提取关键的临床线索，发现潜在的健康风险因素，这不
4、综上所述，当前的健康管理方法主要存在以下问题：
5、1.数据互联互通问题：
6、由于健康数据呈现碎片化、割裂化特征，缺乏统一的数据整合机制，因此导致无法构建患者完整的健康时间线；
7、2.时序分析不足问题：
8、由于患者的健康数据缺乏时序关联分析，难以发现不同健康参数之间的相互影响关系，从而影响健康管理的科学性；
9、3.临床决策效率问题：
10、由于医生面对大量病历和检验数据，缺乏高效的数据分析和可视化工具，难以快速把握患者的健康动态变化，从而影响诊疗决策的准确性和及时性；
11、4.预防干预滞后问题：
12、由于现有的健康管理模式以被动治疗为主，缺乏基于时间线的预测预警机制，无法实现健康风险的早期识别和主动干预；
13、5.个性化管理缺失问题：
14、健康管理方案较为统一化，未能充分考虑患者个体差异，难以根据患者的历史健康轨迹提供个性化的管理策略和干预建议。
15、结合上述，相关技术中是通过手动健康数据管理系统实现的，具体如下：
16、步骤1：患者在不同医疗机构接受诊疗，生成多份健康报告和记录；
17、步骤2：患者手动收集和整理这些健康资料，输入到个人健康管理应用中；
18、步骤3：应用程序提供基础的数据展示和简单的统计功能，帮助患者查看各项健康指标；
19、步骤4：患者基于步骤3中得到的数据展示和统计功能得到的统计结果，自行判断健康状况并采取相应的管理措施；
20、步骤5：医生在诊疗过程中，通过患者提供的零散信息，尝试了解患者的健康状况。
21、由上可知，相关技术中患者需要手动收集和输入健康数据，增加了管理负担，操作复杂且耗时；在手动输入和整理过程中，容易发生数据录入错误，影响健康管理的准确性，导致数据易出错；现有的健康用户系统仅提供基础的数据展示，无法自动生成健康分析报告和关键意见，使得缺乏自动化分析与总结；并且健康数据缺乏有效分类，用户和医生难以快速查找和管理特定类型的信息；医生难以从零散的数据中获取完整、连续的患者健康信息，影响诊疗决策，导致医生理解患者病情困难；以及现有的健康用户系统无法根据患者的具体健康状况提供个性化的管理建议和调整方案。
22、目前针对现有技术中存在的健康数据分散、手动管理复杂、医生难以全面了解患者状况、缺乏自动化总结与标签管理不方便的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术中的不足，提供一种基于人工智能的个性化健康管理系统及方法，以解决现有技术中存在的健康数据分散、手动管理复杂、医生难以全面了解患者状况、缺乏自动化总结与标签管理不方便的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：
3、本专利技术提供一种基于人工智能的个性化健康管理系统，包括：数据采集模块、数据整理模块、知识图谱构建模块、自动化总结模块、标签管理模块、健康时间轴模块、个性化建议模块、交互模块和提醒模块，其中，数据采集模块，用于依据预先授予的权限通过智能终端中的图像采集记录、音频采集记录、智能终端的本地的记录、线上平台的记录、和/或穿戴设备的采集记录获取用户的健康数据；数据整理模块，与数据采集模块连接，用于将用户的健康数据转换为目标格式数据，并依据目标格式数据建立健康数据库；知识图谱构建模块，与数据整理模块连接，用于依据健康数据库与预存医疗知识进行关联，生成对应用户的医疗知识图谱；健康时间轴模块，与知识图谱构建模块连接，用于依据医疗知识图谱和健康数据库通过用户的健康数据中的时序进行事件语义标注，得到用户的健康时间轴；自动化总结模块，分别与知识图谱构建模块和健康时间轴模块连接，用于依据医疗知识图谱提取用户的健康关键指标数据，依据医疗知识图谱和健康时间轴对健康关键指标数据进行分析，得到初步分析结果；并通过基于知识图谱的检索增强生成技术依据医疗知识图谱、健康时间轴和初步分析结果生成健康总结报告；标签管理模块，与自动化总结模块连接，用于依据健康总结报告和健康时间轴通过大语言模型生成至少一个标签，将至少一个标签分配至健康总结报告中，得到配置至少一个标签的健康总结报告；个性化建议模块，与标签管理模块连接，用于依据健康总结报告和健康时间轴分析用户的健康状态；通过基于知识图谱的检索增强生成技术依据医疗知识图谱、健康时间轴、配置至少一个标签的健康总结报告和健康状态，生成健康管理建议；交互模块包括：第一用户交互模块和第二用户交互模块，其中，第一用户交互模块，分别与健康时间轴模块和个性化建议模块连接，用于向用户展示健康时间轴、至少一个标签、配置至少一个标签的健康总结报告和健康管理建议的界面和提供编辑功能；第二用户交互模块，与个性化建议模块连接，用于向医疗方展示用户的健康时间轴、至少一个标签、配置至少一个标签的健康总结报告和健康管理建议的界面，并依据健康时间轴、至少一个标签、配置至少一个标签的健康总结报告和健康管理建议生成或调整诊疗方案；提醒模块，与交互模块连接，用于向用户和/或医疗方发送配置至少一个标签的健康总结报告和健康管理建议；依据获取的用户的健康数据进行实时提醒。
4、可选的，数据采集模块，还用于在依据预先授予的权限通过智能终端中的图像采集记本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
10.根据权利要求1所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
11.根据权利要求1所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
12.根据权利要求1所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，p>
13.根据权利要求1所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，所述基于人工智能的个性化健康管理系统还包括：数据安全模块，其中，
14.一种基于人工智能的个性化健康管理方法，其特征在于，应用于基于人工智能的个性化健康管理系统，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的个性化健康管理系统，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的个性化健康管...
【专利技术属性】
技术研发人员：田颖，陶勇，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京朝阳医院，
类型：发明
国别省市：
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