【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及女性健康管理领域，具体涉及一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台。
技术介绍
1、更年期综合征（menopausal syndrome）是影响全球数亿女性的重要健康问题，更年期是女性生命周期中的重要阶段，通常发生在45-55岁之间，其症状涉及内分泌、神经系统、代谢及心理健康等多个方面，伴随雌激素水平下降，引发一系列生理与心理症状，如潮热、盗汗、焦虑、失眠、骨质疏松及心血管疾病风险增加。传统的健康管理方式主要依赖于定期体检、问卷评估或单一生理指标检测，无法实现对更年期女性健康状况的全面动态监测，且缺乏个性化干预策略。因此，开发一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，对于提升更年期女性的生活质量、降低慢性疾病风险具有重要意
2、现有的更年期综合征健康管理平台无法实现精确的更年期健康状态预测和趋势可视化，降低对更年期症状严重度的评估精度，无法用户体质和生理指，匹配个性化中西医结合干预方案，降低干预的科学性和有效性，为此，我们提出一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于上述所提出的问题，提供一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台。
2、本专利技术提出一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，所述系统包括：标志物监测模块、数据采集处理模块、健康画像建模模块、个人健康评估模块、更年期预测模块、干预方案推荐模块、医疗数据保护模块、数字健康交互模块、结合干预模块、健康社区互助模块以及运动指导模块；
4、所述数据采集处理模块整合处理生理指标、可穿戴设备数据、行为数据、环境数据、心理评估及基因信息，构建更年期特异性数据集；
5、所述健康画像建模模块依据更年期特异性数据集，动态构建个性化的用户健康画像；
6、所述个人健康评估模块结合用户实时数据，评估用户更年期症状的严重度；
7、所述更年期预测模块根据用户健康画像与更年期症状的评估结果，预测未来用户更年期的症状，并预估其严重程度；
8、所述干预方案推荐模块根据用户数据与反馈，动态优化干预方案；
9、所述医疗数据保护模块用于加密处理数据采集处理模块采集的各项数据，并对更年期预测模块参数进行本地更新；
10、所述数字健康交互模块用于识别用户情绪状态，并动态调整沟通策略；
11、所述结合干预模块用于关联中医理论与西医生物指标，推荐个性化中西医结合方案；
12、所述健康社区互助模块用于接收用户主动上传的用户健康数据，并建立病友互助社区；
13、所述运动指导模块通过骨骼关键点检测，实时指导用户运动。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述数据采集处理模块构建更年期特异性数据集的具体步骤如下：
15、q1.1：数据采集处理模块通过线性插值，将收集的不同数据源的各组数据进行时间对齐，再采用多重插补处理各组数据中的各缺失值，当数据对齐与缺失值处理完成后，分别将不同数据源的各组数据由小到大排列，将排列完成的各数据源数据分割为四等分；
16、q1.2：将每个分位点分别作为下四分位数q1、中位数q2以及上四分位数q3，通过q3-q1获取对应的四分位距iqr，之后分别计算各类数据的上限q3+1.5iqr，以及下限q1-1.5iqr，再将超出上限与下限的数据标记为异常值并剔除，再利用卡尔曼滤波对处理后的数据进行数据融合，以建立更年期特异性数据集。
17、作为本专利技术的进一步方案，所述健康画像建模模块动态构建个性化的用户健康画像的具体步骤如下：
18、s1.1：将更年期特异性数据集中各组数据按照时间顺序进行排列，并通过主成分分析法提取各组数据中的特征信息，再对不同量纲特征信息进行标准化处理，并计算各特征信息的特征贡献度，整合各组处理后的特征信息以构建特征集；
19、s1.2：根据预设的固定长度的窗口将特征集分割成多组时间序列切片，之后为各时间序列切片添加位置编码，计算各组时间序列切片的查询、键以及值矩阵，在多个注意力头上对查询、键以及值矩阵进行独立计算；
20、s1.3：通过查询矩阵以及键矩阵计算各组时间序列切片的注意力分数，并建立注意力分数矩阵，再利用softmax函数归一化注意力分数，并对处理完成的各组注意力分数进行加权求和，并将各注意力头的加权求和结果作为其最终注意力输出；
21、s1.4：对各注意力头输出的最终注意力结果通过layernorm进行归一化处理，再对出结果进行残差结合，之后通过全连接神经网络对结合后的注意力值进行非线性变换，并输出transformer编码的时序特征矩阵，将时序特征矩阵中的各特征数据输入至lstm模型中；
22、s1.5：lstm模型通过门控机制处理各特征数据，并通过模型的全连接层输出对应用户的健康状态预测值，计算不同时间数据点间的欧式距离，并将其作为各数据点之间的高维距离，并通过高斯分布对各数据点之间的相似性进行高维分布建模，通过cauchy分布将各数据点进行低维分布建模；
23、s1.6：通过kl散度函数计算高维分布与低维分布的差异值，基于各差异值，通过梯度下降算法更新低维坐标，并生成对应的2d或3d低维表示，包括更年期健康状态不同阶段、可视化健康趋势以及个性化健康建议。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述个人健康评估模块评估用户更年期症状的严重度的具体步骤如下：
25、s2.1：分别从医学文献、医疗指南、电子健康记录、医学术语集以及临床评分系统各数据来源收集医学知识数据，使用nlp技术将非结构化的医学文献转换为结构化数据，遍历处理完成的各组医学知识数据，并合并数据中相同疾病、症状、治疗方法的重复条目，再将不同来源医学知识数据映射为对应的标准医学术语；
26、s2.2：通过nre技术从处理后的各医学知识数据中提取疾病、症状、生理指标、治疗方案、生活方式因素以及环境因素各实体，并识别各实体之间的关系，建立（头实体, 关系,尾实体）形式的知识三元组，通过graphdb图数据库存储三元组数据已建立对应医学知识图谱库；
27、s2.3：收集医学知识图谱库中各更年期症状信息，并计算用户的临床评分，若0≤≤6，则判断用户无更年期症状，若6＜≤15，则判断用户为轻度更年期症状，若15＜≤30，则判断用户为中度更年期症状，若30＜，则判断用户为重度更年期症状，其中，临床评分具体计算公式如下：
28、；
29、式中，代表更年期症状评分，代表症状的总数，代表第个症状的权重，代表第个症状的严重程度；
30、s2.4：根据实时采集的生理数据、行为数据、环境数据以及心理状态各用户数据，通过线性回归将实时数据映射为症状严重度修正因子，之后基于症状严重度修正因子，修正各更年期症状评分，再基于医学知识图谱库计算症状之间的相似度，并通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，包括：标志物监测模块、数据采集处理模块、健康画像建模模块、个人健康评估模块、更年期预测模块、干预方案推荐模块、医疗数据保护模块、数字健康交互模块、结合干预模块、健康社区互助模块以及运动指导模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，所述健康画像建模模块动态构建个性化的用户健康画像的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，所述个人健康评估模块评估用户更年期症状的严重度的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，所述干预方案推荐模块动态优化干预方案的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，所述医疗数据保护模块对更年期预测模块参数进行本地更新的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，所述结合干预模块推荐个性化中西医结合
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，包括：标志物监测模块、数据采集处理模块、健康画像建模模块、个人健康评估模块、更年期预测模块、干预方案推荐模块、医疗数据保护模块、数字健康交互模块、结合干预模块、健康社区互助模块以及运动指导模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，所述健康画像建模模块动态构建个性化的用户健康画像的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的更年期综合征健康管理平台，其特征在于，所述个人...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘俊波，张靓裕，冯迎平，周丽丽，刘丽，
申请(专利权)人：长春中医药大学，
类型：发明
国别省市：
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