CN107506602A - 一种大数据健康预测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种大数据健康预测系统，包括数据信息采集模块、大数据分析平台和智能终端；数据信息采集模块用于采集用户健康特征数据信息；大数据分析平台利用机器学习方法建立准确性高的疾病风险预测模型，根据建立的疾病风险预测模型对用户的健康状态进行预测及疾病风险评估，并给出用户健康状况的指导意见；智能终端用于接收大数据分析平台得到的最终的疾病预测结果和用户健康状况的指导意见，并且用户可以通过智能终端实时将健康特征数据信息上传到大数据分析平台。用户可以根据上述用户健康状况的指导意见对自己的健康问题进行预防，保障了用户的健康，实用性较好，且准确性高。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体说是一种大数据健康预测系统。
背景技术
随着我国经济的不断发展，空气污染的逐渐加剧，使人们的生活环境问题越来越多，人群中亚健康的比例在逐年增加，约有7亿人口处于亚健康状态，企业白领、机关公务员由于其工作性质，是亚健康的主要人群之一，企业干部的身体状况也不容乐观。因而开展健康风险评估预警技术方面的研究，实现对人群健康状况的早期预警、早期干预十分必要。
大数据的来临，数据逐渐被认为大有用处，大量数据通过清洗，分类出有用数据，通过分析有用数据对目标进行预判。目前，市场上涌现了一批基于大数据获取人们日常生活状态的一些设备，比如，小米手环，其主要功能包括查看运动量，监测睡眠质量，智能闹钟唤醒等。可以通过手机应用实时查看运动量，监测走路和跑步的效果，还可以通过云端识别更多的运动项目。Apple Watch能够记录心跳，配合iPhone的GPS记录位置，测量热量消耗、锻炼时间和距离等，并能够自动分析各方面的数据：社交网络、运动、营养、睡眠等等。
但以上技术只能采集用户的健康数据，或者针对采集的数据对个人目前状态进行评估，而不能对未来的健康状态进行评估预测。还有现有技术只能针对个人信息进行采集，无法对外部环境进行采集，这样无法对个人健康进行综合评判，无法给出结合环境的预测。
另一方面，由于缺乏大规模的数据处理能力、多维度的数据分析能力，即便收集的数据里蕴含大量有用信息，甚至包括可以直接用于诊断病症的数据，也会被海量数据淹没。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种大数据健康预测系统。根据建立的疾病风险预测模型对用户的健康状态进行预测及疾病风险评估，并给出用户健康状况的指导意见，用户可以根据上述用户健康状况的指导意见对自己的健康问题进行预防，保障了用户的健康，实用性较好，且准确性高。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一种大数据健康预测系统，包括数据信息采集模块、大数据分析平台和智能终端；
所述数据信息采集模块用于采集用户健康特征数据信息；
所述大数据分析平台用于对采集到的用户健康特征数据信息进行分析预处理，得到原始的疾病预测结果，然后根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，并给出用户健康状况的指导意见；
所述智能终端用于接收大数据分析平台得到的最终的疾病预测结果和用户健康状况的指导意见，并且用户可以通过智能终端实时将健康特征数据信息上传到大数据分析平台；
所述大数据分析平台包括注册模块、接收模块、分析模块和响应模块；所述注册模块用于获取用户的注册信息并验证用户身份；所述接收模块用于接收所述数据信息采集模块采集的用户健康特征数据信息；所述分析模块用于对用户健康特征数据信息进行分析预处理，并根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，并给出用户健康状况的指导意见，并将最终的疾病预测结果和用户健康状况的指导意见发送至智能终端；所述响应模块用于响应智能终端发送的响应请求，再次发送与用户注册信息相匹配且请求时间最接近的最终的疾病预测结果和和用户健康状况的指导意见。
在上述方案的基础上，所述用户健康特征数据信息包括：个体体征数据、家族疾病史数据和生活因素数据。
在上述方案的基础上，所述个体体征数据包括：年龄、呼吸、体温、脉搏和血压信息；所述家族疾病史数据包括：慢性支气管炎病史、肺癌家族史、肺炎史和肺结核史等疾病数据；所述生活因素数据包括：当地环境指标数据、工作环境数据和服用药物数据。
在上述方案的基础上，所述分析模块包括数据库存储模块、数据预处理模块和疾病分析优化模块。
在上述方案的基础上，所述数据库存储模块中存储的数据包括电子病例数据、医学检验数据和影像医学数据等各种类型的数据。
在上述方案的基础上，所述数据预处理模块包括数据筛选模块、数据转换模块和数据预分析模块；所述数据筛选模块用于对采集到的用户健康特征数据信息进行筛选，所述数据转换模块用于对筛选后的用户健康特征数据信息进行转换处理，所述数据预分析模块用于对转换处理后的数据信息进行预处理分析，得到原始的疾病预测结果。
在上述方案的基础上，所述数据转换模块包括数据信号放大模块和数据信号滤波处理模块，经数据信号放大模块进行信号放大处理和数据信号滤波处理模块进行滤波过滤后的数据信息输入到数据预分析模块。
在上述方案的基础上，所述疾病分析优化模块包括预测模型建立模块和优化模块；所述预测模型建立模块用于基于数据库存储模块中存储的数据结合当前用户健康特征数据信息建立疾病风险预测模型，所述优化模型用于根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，根据得到的疾病预测结果，判断对应的疾病类别，并给出用户健康状况的指导意见。
在上述方案的基础上，所述预测模型建立模块建立疾病风险预测模型的流程如下：
步骤1、将数据库存储模块中存储的数据和当前用户健康特征数据信息进行筛选分类，生成样本集，将样本集中的一部分样本作为训练样本，其余作为测试样本；
步骤2、对样本集中的训练样本，分别采用极限学习机ELM和支持向量机SVM模型进行训练，训练得到相应的疾病风险预测模型；
步骤3、利用样本集中的测试样本，分别对采用极限学习机ELM训练出的疾病风险预测模型和采用支持向量机SVM模型训练出的疾病风险预测模型的训练结果进行测试；
步骤4、选择测试结果评价高即测试结果准确率高的疾病风险预测模型作为最终的疾病风险预测模型。
在上述方案的基础上，所述智能终端为智能手机或平板电脑。
本发明所述的大数据健康预测系统，利用机器学习方法建立准确性高的疾病风险预测模型，根据建立的疾病风险预测模型对用户的健康状态进行预测及疾病风险评估，并给出用户健康状况的指导意见，用户可以根据上述用户健康状况的指导意见对自己的健康问题进行预防，保障了用户的健康，实用性较好，且准确性高。
附图说明
本发明有如下附图：
图1本发明的结构示意框图。
具体实施方式
以下结合附图1对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，本发明所述的大数据健康预测系统：包括数据信息采集模块、大数据分析平台和智能终端；
所述数据信息采集模块用于采集用户健康特征数据信息；
所述大数据分析平台用于对采集到的用户健康特征数据信息进行分析预处理，得到原始的疾病预测结果，然后根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，并给出用户健康状况的指导意见；
所述智能终端用于接收大数据分析平台得到的最终的疾病预测结果和用户健康状况的指导意见，并且用户可以通过智能终端实时将健康特征数据信息上传到大数据分析平台；
所述大数据分析平台包括注册模块、接收模块、分析模块和响应模块；所述注册模块用于获取用户的注册信息并验证用户身份；所述接收模块用于接收所述数据信息采集模块采集的用户健康特征数据信息；所述分析模块用于对用户健康特征数据信息进行分析预处理，并根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，并给出用户健康状况的指导意见，并将最终的疾病预测结果和用户健康状况的指导意见发送至智能终端；所述响应模块用于响应智能终端发送的响应请求，再次发送与用户注册信息相匹配且请求时间最接近的最终的疾病预测结果和和用户健康状况的指导意见。
在上述方案的基础上，所述用户健康特征数据信息包括：个体体征数据、家族疾病史数据和生活因素数据。
在上述方案的基础上，所述个体体征数据包括：年龄、呼吸、体温、脉搏和血压信息；所述家族疾病史数据包括：慢性支气管炎病史、肺癌家族史、肺炎史和肺结核史等疾病数据；所述生活因素数据包括：当地环境指标数据、工作环境数据和服用药物数据。
在上述方案的基础上，所述分析模块包括数据库存储模块、数据预处理模块和疾病分析优化模块。
在上述方案的基础上，所述数据库存储模块中存储的数据包括电子病例数据、医学检验数据和影像医学数据等各种类型的数据。
在上述方案的基础上，所述数据预处理模块包括数据筛选模块、数据转换模块和数据预分析模块；所述数据筛选模块用于对采集到的用户健康特征数据信息进行筛选，所述数据转换模块用于对筛选后的用户健康特征数据信息进行转换处理，所述数据预分析模块用于对转换处理后的数据信息进行预处理分析，得到原始的疾病预测结果。
在上述方案的基础上，所述数据转换模块包括数据信号放大模块和数据信号滤波处理模块，经数据信号放大模块进行信号放大处理和数据信号滤波处理模块进行滤波过滤后的数据信息输入到数据预分析模块。
在上述方案的基础上，所述疾病分析优化模块包括预测模型建立模块和优化模块；所述预测模型建立模块用于基于数据库存储模块中存储的数据结合当前用户健康特征数据信息建立疾病风险预测模型，所述优化模型用于根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，根据得到的疾病预测结果，判断对应的疾病类别，并给出用户健康状况的指导意见。
在上述方案的基础上，所述预测模型建立模块建立疾病风险预测模型的流程如下：
步骤1、将数据库存储模块中存储的数据和当前用户健康特征数据信息进行筛选分类，生成样本集，将样本集中的一部分样本作为训练样本，其余作为测试样本；
步骤2、对样本集中的训练样本，分别采用极限学习机ELM和支持向量机SVM模型进行训练，训练得到相应的疾病风险预测模型；
步骤3、利用样本集中的测试样本，分别对采用极限学习机ELM训练出的疾病风险预测模型和采用支持向量机SVM模型训练出的疾病风险预测模型的训练结果进行测试；
步骤4、选择测试结果评价高即测试结果准确率高的疾病风险预测模型作为最终的疾病风险预测模型。
在上述方案的基础上，所述智能终端为智能手机或平板电脑。
极限学习机(Extreme Learning Machine,简称ELM)是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
对支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)而言，在学习过程中，需要人为设置核函数、误差控制参数以及惩罚系数等参数,参数确定困难,且需要消耗大量时间进行参数调整。
实验结果表明,极限学习机与支持向量机有近似的预测精度,但在参数选择以及学习速度上极限学习机具有明显的优势。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (10)
1.一种大数据健康预测系统，其特征在于：包括数据信息采集模块、大数据分析平台和智能终端；
所述数据信息采集模块用于采集用户健康特征数据信息；
所述大数据分析平台用于对采集到的用户健康特征数据信息进行分析预处理，得到原始的疾病预测结果，然后根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，并给出用户健康状况的指导意见；
所述智能终端用于接收大数据分析平台得到的最终的疾病预测结果和用户健康状况的指导意见，并且用户可以通过智能终端实时将健康特征数据信息上传到大数据分析平台；
所述大数据分析平台包括注册模块、接收模块、分析模块和响应模块；所述注册模块用于获取用户的注册信息并验证用户身份；所述接收模块用于接收所述数据信息采集模块采集的用户健康特征数据信息；所述分析模块用于对用户健康特征数据信息进行分析预处理，并根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，并给出用户健康状况的指导意见，并将最终的疾病预测结果和用户健康状况的指导意见发送至智能终端；所述响应模块用于响应智能终端发送的响应请求，再次发送与用户注册信息相匹配且请求时间最接近的最终的疾病预测结果和和用户健康状况的指导意见。
2.如权利要求1所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述用户健康特征数据信息包括：个体体征数据、家族疾病史数据和生活因素数据。
3.如权利要求2所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述个体体征数据包括：年龄、呼吸、体温、脉搏和血压信息；所述家族疾病史数据包括：慢性支气管炎病史、肺癌家族史、肺炎史和肺结核史；所述生活因素数据包括：当地环境指标数据、工作环境数据和服用药物数据。
4.如权利要求1所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述分析模块包括数据库存储模块、数据预处理模块和疾病分析优化模块。
5.如权利要求4所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述数据库存储模块中存储的数据包括电子病例数据、医学检验数据和影像医学数据。
6.如权利要求4所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述数据预处理模块包括数据筛选模块、数据转换模块和数据预分析模块；所述数据筛选模块用于对采集到的用户健康特征数据信息进行筛选，所述数据转换模块用于对筛选后的用户健康特征数据信息进行转换处理，所述数据预分析模块用于对转换处理后的数据信息进行预处理分析，得到原始的疾病预测结果。
7.如权利要求6所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述数据转换模块包括数据信号放大模块和数据信号滤波处理模块，经数据信号放大模块进行信号放大处理和数据信号滤波处理模块进行滤波过滤后的数据信息输入到数据预分析模块。
8.如权利要求4所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述疾病分析优化模块包括预测模型建立模块和优化模块；所述预测模型建立模块用于基于数据库存储模块中存储的数据结合当前用户健康特征数据信息建立疾病风险预测模型，所述优化模型用于根据建立的疾病风险预测模型对原始的疾病预测结果进行优化，得到最终的疾病预测结果，根据得到的疾病预测结果，判断对应的疾病类别，并给出用户健康状况的指导意见。
9.如权利要求8所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述预测模型建立模块建立疾病风险预测模型的流程如下：
步骤1、将数据库存储模块中存储的数据和当前用户健康特征数据信息进行筛选分类，生成样本集，将样本集中的一部分样本作为训练样本，其余作为测试样本；
步骤2、对样本集中的训练样本，分别采用极限学习机ELM和支持向量机SVM模型进行训练，训练得到相应的疾病风险预测模型；
步骤3、利用样本集中的测试样本，分别对采用极限学习机ELM训练出的疾病风险预测模型和采用支持向量机SVM模型训练出的疾病风险预测模型的训练结果进行测试；
步骤4、选择测试结果准确率高的疾病风险预测模型作为最终的疾病风险预测模型。
10.如权利要求1所述的大数据健康预测系统，其特征在于：所述智能终端为智能手机或平板电脑。
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