【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统。
技术介绍
1、随着医疗技术的不断进步以及人们对健康关注度的日益提高，健康数据的来源变得愈发广泛，在传统的健康管理中，无论是个人自我健康管理还是医护人员对患者的健康评估，往往多依赖经验判断，随着计算技术和人工智能的发展，人工智能领域中的机器学习和深度学习算法取得了显著的进展，基于大数据的精准医疗成为可能，人工智能技术具备强大的数据处理能力，能够应对健康大数据的复杂性和规模性；
2、现有的人工智能系统虽然能够在疾病预测、风险评估以及患者管理等方面提供支持，然而，现有的系统往往在数据来源的多样性和数据质量的整合方面存在挑战，缺乏对患者个体差异的深入分析，难以实现对健康大数据的全面、精准分析和个性化管理，为此，提出一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据分析与挖掘模块、健康管理方案生成模块、信息推送与交互模块和用户管理模块；
3、所述数据采集模块，用于收集来自不同源头的健康数据；
4、所述数据预处理模块，用于对采集到的原始数据进行清洗、转换和归一化预处理操作；
5
6、所述数据分析与挖掘模块，用于利用人工智能算法对预处理后的健康大数据进行深度分析和挖掘；
7、所述健康管理方案生成模块，用于生成健康管理方案；
8、所述信息推送与交互模块，用于将生成的健康管理方案、分析报告信息推送给用户；
9、所述用户管理模块，负责管理系统中的用户信息。
10、进一步优选的，在所述数据采集模块中，通过各类接口与可穿戴设备建立连接，利用蓝牙、wi-fi无线通信技术，接收设备实时监测上传的生理数据，与医疗机构的电子病历系统进行对接，借助数据接口标准获取患者详细的诊疗记录，此外，接收用户主动输入的数据，让用户自行填写饮食结构、生活习惯、日常情绪状态信息，且整合来自健康监测仪器所测得的数据。
11、进一步优选的，在所述数据预处理模块中，通过编写数据清洗规则，去除重复、错误或不符合逻辑的数据记录，对于缺失值，采用均值填充、中位数填充、临近值插补的方法补全；运用标准化和归一化算法统一不同量纲的数据，同时，对数据进行编码转换操作。
12、进一步优选的，在所述数据存储模块中，采用分布式存储架构来进行数据存储，通过建立数据表结构、索引机制，对数据查询和检索，采用数据加密技术对数据进行加密访问。
13、进一步优选的，在所述数据分析与挖掘模块中，运用人工智能算法对经过预处理和存储的数据展开深度分析与挖掘，采用机器学习中的分类算法进行疾病预测，基于已标记的大量历史健康数据训练分类模型，模型学习数据中不同健康特征与疾病结果之间的关联模式，利用回归算法进行健康指标的关联性分析以及趋势预测，通过深度学习中的卷积神经网络对医学影像数据进行特征提取和疾病诊断辅助。
14、进一步优选的，以逻辑回归用于二分类疾病预测，逻辑回归模型的基本公式为：
15、
16、p(y＝1|x)表示在给定特征向量x(包含各种健康相关特征)的条件下，事件y＝1代表疾病发生的概率；
17、对于多分类疾病预测，可以扩展为多项逻辑回归，其公式如下：
18、
19、其中k表示疾病类别总数，k表示具体的某一类疾病(k＝1，2…k)，zk同样是关于特征向量x的线性组合，只是对应不同类别k有不同的系数，类似上面二分类中的z计算方式：
20、zk＝βk0+βk1x1+βk2x2+…+βknxn
21、通过训练确定所有的βkj(j＝0，1…n；k＝1，2，k)系数，来得到不同类别疾病的预测概率p(y＝k|x)。
22、进一步优选的，在所述健康管理方案生成模块中，基于数据分析与挖掘模块输出的结果，结合健康知识图谱和预设的健康管理规则库，运用自然语言处理技术来生成个性化的健康管理方案。
23、进一步优选的，在所述信息推送与交互模块中，搭建了系统与用户之间沟通的桥梁，通过建立web界面、移动端app用户端入口，利用消息推送技术，将健康管理方案、健康分析报告、预警信息推送给相应的用户，在用户端设置交互功能，调用知识库和分析模块，生成回复内容反馈给用户。
24、进一步优选的，在所述用户管理模块中，对用户信息管理，根据不同用户角色，分配不同的数据访问权限和系统功能使用权限。
25、本专利技术实施例由于采用以上技术方案，其具有以下优点：
26、本专利技术实现对海量健康数据的高效处理与智能化分析，通过精准算法对个人及群体的健康状况进行评估与洞察，帮助医生、研究人员和公共卫生部门更加准确地理解健康趋势和疾病发生规律，从而提供个性化的医疗建议和预警信息，提高疾病的早期诊断率和治疗效果，优化医疗资源配置，降低医疗成本。
27、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本专利技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据分析与挖掘模块、健康管理方案生成模块、信息推送与交互模块和用户管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述数据采集模块中，通过各类接口与可穿戴设备建立连接，利用蓝牙、Wi-Fi无线通信技术，接收设备实时监测上传的生理数据，与医疗机构的电子病历系统进行对接，借助数据接口标准获取患者详细的诊疗记录，此外，接收用户主动输入的数据，让用户自行填写饮食结构、生活习惯、日常情绪状态信息，且整合来自健康监测仪器所测得的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述数据预处理模块中，通过编写数据清洗规则，去除重复、错误或不符合逻辑的数据记录，对于缺失值，采用均值填充、中位数填充、临近值插补的方法补全；运用标准化和归一化算法统一不同量纲的数据，同时，对数据进行编码转换操作。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述数据分析与挖掘模块中，运用人工智能算法对经过预处理和存储的数据展开深度分析与挖掘，采用机器学习中的分类算法进行疾病预测，基于已标记的大量历史健康数据训练分类模型，模型学习数据中不同健康特征与疾病结果之间的关联模式，利用回归算法进行健康指标的关联性分析以及趋势预测，通过深度学习中的卷积神经网络对医学影像数据进行特征提取和疾病诊断辅助。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：以逻辑回归用于二分类疾病预测，逻辑回归模型的基本公式为：
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述健康管理方案生成模块中，基于数据分析与挖掘模块输出的结果，结合健康知识图谱和预设的健康管理规则库，运用自然语言处理技术来生成个性化的健康管理方案。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述信息推送与交互模块中，搭建了系统与用户之间沟通的桥梁，通过建立Web界面、移动端APP用户端入口，利用消息推送技术，将健康管理方案、健康分析报告、预警信息推送给相应的用户，在用户端设置交互功能，调用知识库和分析模块，生成回复内容反馈给用户。
9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述用户管理模块中，对用户信息管理，根据不同用户角色，分配不同的数据访问权限和系统功能使用权限。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据分析与挖掘模块、健康管理方案生成模块、信息推送与交互模块和用户管理模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述数据采集模块中，通过各类接口与可穿戴设备建立连接，利用蓝牙、wi-fi无线通信技术，接收设备实时监测上传的生理数据，与医疗机构的电子病历系统进行对接，借助数据接口标准获取患者详细的诊疗记录，此外，接收用户主动输入的数据，让用户自行填写饮食结构、生活习惯、日常情绪状态信息，且整合来自健康监测仪器所测得的数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述数据预处理模块中，通过编写数据清洗规则，去除重复、错误或不符合逻辑的数据记录，对于缺失值，采用均值填充、中位数填充、临近值插补的方法补全；运用标准化和归一化算法统一不同量纲的数据，同时，对数据进行编码转换操作。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述数据存储模块中，采用分布式存储架构来进行数据存储，通过建立数据表结构、索引机制，对数据查询和检索，采用数据加密技术对数据进行加密访问。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的健康大数据精准分析管理系统，其特征在于：在所述数据分析与挖...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丹阳，董建伟，蒲璟春，付飞，王瑶，
申请(专利权)人：江苏禾道农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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