本發(fā)明涉及健康事件預測，尤其涉及基于ai的異常健康事件預測系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和生活方式的變化，人們對健康管理的需求日益增加，尤其是在全球范圍內，慢性疾病、心理健康問題以及突發(fā)性健康事件逐漸成為威脅公眾健康的主要因素，基于人工智能(ai)的健康管理系統(tǒng)因其能夠實時監(jiān)測、分析并預測用戶的健康狀態(tài)，逐步成為個性化健康管理的重要工具，通過對大量健康數(shù)據(jù)的采集與分析，這些系統(tǒng)能夠識別健康趨勢、評估潛在風險，并為用戶提供科學的健康管理建議。

2、然而，現(xiàn)有的健康管理系統(tǒng)在數(shù)據(jù)收集、風險評估和模型優(yōu)化方面仍然存在一些不足，首先，現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集渠道有限，難以全面覆蓋用戶的生理、環(huán)境、生活習慣和心理狀態(tài)數(shù)據(jù)，導致健康評估的準確性受到影響，其次，大多數(shù)系統(tǒng)在進行健康風險評估時，往往只依賴簡單的統(tǒng)計模型或規(guī)則，未能充分考慮健康數(shù)據(jù)的復雜性和動態(tài)變化，難以提供準確的風險評估和個性化的管理建議，此外，現(xiàn)有系統(tǒng)通常缺乏有效的模型優(yōu)化機制，難以根據(jù)用戶的實時反饋信息進行自我調整，從而導致健康預測模型在長期使用中的適應性和準確性不足。

3、鑒于上述不足，本發(fā)明旨在提供一種基于ai的異常健康事件預測系統(tǒng)，為用戶提供個性化、動態(tài)調整的健康管理建議，從而實現(xiàn)對潛在健康風險的早期預警和有效干預，提升用戶的整體健康管理效果。

技術實現(xiàn)思路

1、基于上述目的，本發(fā)明提供了基于ai的異常健康事件預測系統(tǒng)。

2、基于ai的異常健康事件預測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、因果分析與健康趨勢推演模塊、動態(tài)風險評估與分級管理模塊、反饋與優(yōu)化模塊以及用戶交互與建議模塊，其中；

3、所述數(shù)據(jù)采集模塊實時收集用戶的健康數(shù)據(jù)，包括生理指標、環(huán)境數(shù)據(jù)、生活習慣數(shù)據(jù)和心理狀態(tài)數(shù)據(jù)；

4、所述數(shù)據(jù)預處理模塊對收集的健康數(shù)據(jù)進行預處理，包括清洗、去噪、標準化；

5、所述因果分析與健康趨勢推演模塊基于預處理后的健康數(shù)據(jù)，識別健康事件的潛在因果關系，并通過健康趨勢預測模型推演出用戶的健康趨勢；

6、所述動態(tài)風險評估與分級管理模塊根據(jù)推演出的用戶健康趨勢，結合當前健康數(shù)據(jù)的實時變化，對用戶的健康風險進行動態(tài)評估，并將用戶的健康風險分為多個等級，根據(jù)不同的風險等級提供分級的健康管理建議和干預措施，具體包括：

7、實時數(shù)據(jù)監(jiān)測：持續(xù)監(jiān)測用戶的健康數(shù)據(jù)變化，實時獲取最新的健康數(shù)據(jù)；

8、風險評估計算：基于推演出的用戶健康趨勢和當前的健康數(shù)據(jù)，通過實時風險評估算法，計算用戶的當前健康風險水平；

9、風險等級分級：根據(jù)計算出的當前健康風險水平，將用戶的健康風險分為多個等級，包括低風險、中風險以及高風險；

10、健康管理建議與干預措施：根據(jù)用戶的健康風險等級生成健康管理建議和干預措施；

11、所述反饋與優(yōu)化模塊接收用戶的反饋信息，優(yōu)化健康趨勢預測模型；

12、所述用戶交互與建議模塊將健康趨勢的預測結果、健康風險評估以及健康管理建議和干預措施反饋給用戶。

13、可選的，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括：

14、多傳感器接口：通過與多種健康監(jiān)測設備(可穿戴設備、生物傳感器、智能手機)進行連接，實時采集用戶的生理指標數(shù)據(jù)，包括心率、血壓、體溫以及呼吸頻率；

15、環(huán)境數(shù)據(jù)采集：通過集成環(huán)境傳感器(溫度傳感器、濕度傳感器、空氣質量傳感器、噪聲傳感器)，實時監(jiān)測用戶所處環(huán)境中的溫度、濕度、空氣質量和噪聲水平；

16、生活習慣數(shù)據(jù)收集：通過與用戶的智能設備(智能手環(huán)、手機應用)交互，自動記錄用戶的生活習慣數(shù)據(jù)，包括飲食、運動、睡眠和日?；顒幽Ｊ剑?/p>

17、心理狀態(tài)數(shù)據(jù)采集：通過語音分析、面部表情識別和用戶自評問卷，采集用戶的情緒和心理狀態(tài)數(shù)據(jù)。

18、可選的，所述數(shù)據(jù)預處理模塊包括：

19、數(shù)據(jù)清洗：使用插值法識別并處理缺失值和異常值；

20、數(shù)據(jù)去噪：利用小波變換對健康數(shù)據(jù)進行去噪處理，將數(shù)據(jù)分解為多尺度分量，去除高頻噪聲；

21、數(shù)據(jù)標準化：通過z-score標準化方法對去噪后的健康數(shù)據(jù)進行標準化。

22、可選的，所述因果分析與健康趨勢推演模塊包括：

23、因果關系分析：基于預處理后的健康數(shù)據(jù)，利用因果推斷算法識別健康事件之間的潛在因果關系；

24、健康趨勢預測：基于識別出的健康事件之間的潛在因果關系，構建健康趨勢預測模型，推演出用戶的健康趨勢。

25、可選的，所述因果關系分析包括：

26、數(shù)據(jù)輸入：接收預處理后的健康數(shù)據(jù)作為因果推斷算法的輸入數(shù)據(jù)；

27、因果關系識別：基于輸入的健康數(shù)據(jù)，利用granger因果分析算法識別健康事件之間的潛在因果關系，表示為：

28、

29、其中，yt和xt分別為兩個時間序列，p和q為滯后階數(shù)，αi和βj為回歸系數(shù)，∈t為誤差項；

30、因果網(wǎng)絡構建：基于因果關系識別的結果，使用貝葉斯網(wǎng)絡構建健康事件之間的因果網(wǎng)絡，表示為：

31、

32、其中，x1,x2,…,xn表示健康數(shù)據(jù)中的n個變量(如生理指標、環(huán)境數(shù)據(jù)等)，p(xi|pa(xi))表示給定xi的父節(jié)點集合pa(xi)的條件概率分布，父節(jié)點是指對xi具有直接因果影響的變量，pa(xi)是節(jié)點xi的父節(jié)點集合。

33、可選的，所述健康趨勢預測模型采用prophet模型，所述prophet模型包括：

34、趨勢模型優(yōu)化：引入分段線性趨勢和多級趨勢的組合，捕捉健康數(shù)據(jù)中的復雜變化，表示為：

35、

36、其中，g(t)是趨勢函數(shù)，ki和ai分別為第i段的斜率和截距，ti是變化點時間，是指示函數(shù)，cj為第j段的多項式系數(shù)，pj為多項式階數(shù)，是相應變化點，m是分段線性趨勢的段數(shù)，n是多項式趨勢的段數(shù)；

37、周期性和季節(jié)性組件增強：引入多周期聯(lián)合和環(huán)境因子的調制，增強季節(jié)性組件的靈活性，捕捉健康數(shù)據(jù)中因環(huán)境變化而引起的周期性波動，表示為：

38、

39、其中，s(t)是季節(jié)性函數(shù)，k是周期的數(shù)量，pk是第k個周期的長度，αk和βk是第k個周期的振幅系數(shù)，γk是調制因子，e(t)表示與健康相關的環(huán)境因子(如氣溫、空氣質量等)；

40、假日效應和個性化事件處理：引入假日效應和個性化事件處理，識別并量化假日或個性化事件對健康數(shù)據(jù)的影響，表示為：

41、

42、其中，h(t)是假日和事件效應函數(shù)，l是假日或節(jié)日的數(shù)量，δl是第l個假日或節(jié)日的影響系數(shù)，dl是假日或節(jié)日的集合，q是個性化事件的數(shù)量，λq是第q個個性化事件的影響系數(shù)，eq是對應健康事件的發(fā)生時間；

43、健康數(shù)據(jù)的不確定性處理：引入時間依賴性噪聲模型，對健康數(shù)據(jù)的波動性和不確定性進行建模，為每個預測值提供置信區(qū)間，表示為：

44、y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+∈(t)；

45、

46、其中，y(t)是健康數(shù)據(jù)的預測值，∈(t)是高斯白噪聲，σ2(t)表示噪聲的時間依賴性；

47、健康狀態(tài)動態(tài)調整機制：引入動態(tài)調整機制，不斷更新prophet模型的參數(shù)以適應健康數(shù)據(jù)的變化，表示為：

48、θt+1＝θt+η·δθ(t)；

49、其中，θt表示模型的當前參數(shù)，η是學習率，δθ(t)是根據(jù)當前健康數(shù)據(jù)變化計算的參數(shù)調整量。

50、可選的，所述風險評估計算包括：

51、健康趨勢輸入：接收用戶健康數(shù)據(jù)的預測值y(t)以及當前的健康數(shù)據(jù)x(t)，作為風險評估計算的基礎輸入；

52、風險評估：使用logistic回歸模型計算用戶當前的健康風險水平rt，表示為：

53、

54、其中，p(rt|y(t),x(t))是給定健康趨勢預測結果y(t)和當前健康數(shù)據(jù)x(t)的條件下用戶當前健康風險rt為高風險的概率，β0是截距項，β1是健康趨勢預測結果y(t)的回歸系數(shù)，β2是當前健康數(shù)據(jù)x(t)的回歸系數(shù)，exp(·)表示指數(shù)函數(shù)。

55、可選的，所述風險等級分級包括：

56、風險閾值設定：預先定義多個風險等級的閾值范圍，包括低風險、中風險和高風險的閾值區(qū)間，表示為：

57、[rlow,rmedium,rhigh]；

58、風險等級判定：基于計算出的當前健康風險水平p(rt|y(t),x(t))，將用戶的健康風險劃分為對應的等級，表示為：

59、低風險等級：p(rt|y(t),x(t))≤rlow；

60、中風險等級：rlow<p(rt|y(t),x(t))≤rmedium；

61、高風險等級：p(rt|y(t),x(t))>rmedium。

62、可選的，所述健康管理建議與干預措施包括：

63、建議規(guī)則設定：根據(jù)不同的健康風險等級(低風險、中風險、高風險)，預先設定對應的健康管理建議和干預措施的規(guī)則庫，包括生活方式調整、預防性措施和醫(yī)療建議；

64、建議生成：基于用戶的當前健康風險等級，調用建議規(guī)則庫中的相應規(guī)則，生成個性化的健康管理建議和干預措施，具體包括：

65、低風險等級建議：生成以維持健康為主的生活方式調整建議，包括均衡飲食、適度運動、保持良好睡眠；

66、中風險等級建議：生成預防性措施和加強健康管理的建議，包括定期體檢、增加運動量、控制體重、監(jiān)測血壓或血糖；

67、高風險等級建議：生成緊急醫(yī)療建議和重點健康監(jiān)控措施，包括立即就醫(yī)、調整藥物治療方案、醫(yī)學檢查和隨訪。

68、可選的，所述反饋與優(yōu)化模塊包括：

69、反饋信息接收：接收用戶的反饋信息，包括用戶的健康狀態(tài)變化、采納健康管理建議的效果、用戶自我感知的健康改善情況以及用戶提供的健康數(shù)據(jù)；

70、模型優(yōu)化：根據(jù)接收到的用戶反饋信息，使用增量學習算法對健康趨勢預測模型進行優(yōu)化，具體包括：

71、權重調整：

72、其中，wold和wnew分別表示更新前后的模型權重，η是學習率，是損失函數(shù)l對權重的梯度；

73、參數(shù)更新：

74、其中，θold和θnew分別表示更新前后的模型參數(shù)，γ是參數(shù)學習率，是損失函數(shù)l對模型參數(shù)的偏導數(shù)；

75、算法修正：ynew(t)＝f(x(t)；θnew)+δy；

76、其中，f(x(t)；θnew)是使用優(yōu)化后的參數(shù)θnew重新計算的健康趨勢預測結果，δy是基于用戶反饋信息的調整量。

77、本發(fā)明的有益效果：

78、本發(fā)明，通過數(shù)據(jù)預處理模塊的清洗、去噪和標準化處理，為后續(xù)的健康事件預測和風險評估提供了高質量的基礎數(shù)據(jù)，從而顯著提升了模型的精度和可靠性。

79、本發(fā)明，通過因果分析與健康趨勢推演模塊，結合prophet模型，能夠準確捕捉健康事件之間的潛在因果關系，并通過優(yōu)化的健康趨勢預測模型推演出用戶的健康趨勢，動態(tài)風險評估與分級管理模塊通過logistic回歸模型計算健康風險水平，并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)設定的閾值，分級用戶的健康風險等級，提供了精確的風險評估和個性化的健康管理建議。

80、本發(fā)明，通過接收用戶的實時反饋信息，動態(tài)調整健康趨勢預測模型，確保模型的長期適應性和可靠性，健康管理建議與干預措施模塊根據(jù)用戶的風險等級生成個性化的健康管理建議，幫助用戶采取適當?shù)男袆宇A防或應對潛在的健康問題，從而實現(xiàn)精細化、個性化的健康管理，提升用戶的整體健康水平。