【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，具体为一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统。
技术介绍
1、妇幼健康管理贯穿于女性从青春期、孕期到更年期的整个生命周期，并涉及新生儿、婴幼儿及儿童的生长发育过程。目前的妇幼健康数据管理仍面临诸多挑战。
2、现有技术中，健康评估存在不足：目前，健康评估主要依赖于静态数据，如一次性健康检查、问卷调查或短期随访记录。这类方法难以全面反映个体健康状态的动态变化，缺乏对健康状态随时间变化的跟踪能力。
3、现有技术中，长期健康预测存在不足：目前的长期健康预测方法主要基于传统统计回归模型，难以充分利用长期随访数据，未能建模健康状态随时间变化的非线性特征，且往往仅基于少数关键指标，预测精度受限。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，包括以下步骤：
4、s1、妇幼健康数据收集和标准化，得到健康数据；
5、s2、根据健康数据进行妇幼健康风险检测，得到健康风险数据；
6、s3、根据健康风险数据进行健康预警，得到预警信息；
7、s4、根据预警数据进行干预措施制定，得到干预措施；
8、s5、根据干预措施进行效果跟踪，得到干预结果；
9、s6、根
10、s7、根据评估结果进行长期健康预测，得到健康预测结果；
11、s8、根据健康预测结果进行个性化健康管理。
12、进一步优化本技术方案，所述s2中的妇幼健康风险检测包括：
13、使用健康风险检测模型，结合多个来源获取的妇幼健康数据，实现健康风险识别，提供精准的健康风险检测，帮助妇幼群体提前识别出隐性风险。
14、进一步优化本技术方案，所述健康风险检测模型包括：；
15、其中：
16、：风险预测值；
17、：神经网络激活函数；
18、：第i类生理数据的权重参数；
19、：在时间点t时刻的第i类生理数据；
20、：第j类环境数据的权重参数；
21、：在时间点t时刻的第j类环境数据；
22、：偏置项。
23、进一步优化本技术方案，所述s3中的健康预警包括：
24、根据健康风险数据，基于临床经验和医学研究数据，对妇幼健康数据进行高风险因素识别，向妇幼人员及医疗机构提供健康预警。
25、进一步优化本技术方案，所述s6中的健康评估包括：
26、根据干预结果，使用健康评估模型，结合对多维数据的深度分析，评估干预措施对妇幼健康的整体效果。
27、进一步优化本技术方案，所述健康评估模型包括：；
28、其中：
29、：在时间点t时刻的健康状况评估值；
30、，，：生理数据、环境数据和心理社会数据的权重系数；
31、：第i类生理数据的变化量；
32、：第j类环境数据的变化量；
33、：第k类心理社会数据的权重系数；
34、：第k类心理社会数据的变化量。
35、进一步优化本技术方案，所述s7中的长期健康预测包括：
36、根据健康评估结果，使用健康预测模型，结合历史数据和个体化的健康记录，并考虑多方面因素的长期影响，对个体的未来健康状况进行预测。
37、进一步优化本技术方案，所述健康预测模型包括：；
38、其中：
39、：在时间点t+1时刻的长期健康预测值；
40、：当前健康值；
41、：反馈系数；
42、：第i类生理数据的反馈系数；
43、：第j类环境数据的反馈系数；
44、：第k类心理社会数据的反馈系数。
45、进一步优化本技术方案，所述s8中的个性化健康管理包括：
46、根据不同的健康预测结果，为妇女和儿童制定个性化的健康管理计划，并根据预测结果灵活调整健康管理计划内容和周期。
47、进一步优化本技术方案，包括以下功能模块：
48、数据处理模块、风险检测模块、健康预警模块、健康干预模块、数据监测模块、健康评估模块、健康预测模块、健康管理模块。
49、第二方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统的步骤。
50、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统的步骤。
51、与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，具备以下有益效果：
52、该基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，通过健康评估模型，基于多维数据融合计算个体健康改善程度，能够全面、精准地评估干预措施对妇幼健康的整体效果，并且构建随时间变化的健康评估曲线，实时监测个体健康趋势，提高了健康管理的精准度。
53、通过长期健康预测模型，将多种健康数据纳入预测模型，增强了预测的全面性和可靠性，并且结合健康状态随时间的变化特征，构建动态预测模型，提高了长期健康趋势预测的精度。
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1.一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述S2中的妇幼健康风险检测包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述健康风险检测模型包括：；
4.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述S3中的健康预警包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述S6中的健康评估包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述健康评估模型包括：；
7.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述S7中的长期健康预测包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述健康预测模型包括：；
9.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征
10.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，包括以下功能模块：
...【技术特征摘要】
1.一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述s2中的妇幼健康风险检测包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述健康风险检测模型包括：；
4.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述s3中的健康预警包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于全生命周期的妇幼健康数据管理系统，其特征在于，所述s6中的健康评估包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：田文海，
申请(专利权)人：山东飞云数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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