CN117877763B - 基于智能腕带的护理用通信系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及医疗保健技术领域，具体为基于智能腕带的护理用通信系统及方法，系统包括健康状态图构建模块、慢性病趋势监测模块、管理计划生成模块、相似性分析模块、动态预测模型模块、策略优化模块、因素识别模块。本发明中，通过谱图卷积网络对患者数据进行分析，提升健康状态判断的准确性，时间卷积网络强化对慢性病趋势的敏感度与预测能力，支持向量机和决策树结合，通过多策略动态调整，增强管理计划的个性化和适应性，异构图神经网络引入注意力机制，提升对患者群体状况的识别，混沌理论与粒子群及蚁群优化算法的应用，提高动态预测的准确度和健康管理策略的有效性，社区检测与网络中心性分析揭示关键健康影响因素，支撑精准医疗决策。

Description

基于智能腕带的护理用通信系统及方法

技术领域

本发明涉及医疗保健技术领域，尤其涉及基于智能腕带的护理用通信系统及方法。

背景技术

医疗保健技术领域专注于开发和利用智能穿戴技术，如腕带、手表等，来提升医疗保健服务的效率和质量。通过集成传感器、无线通信模块及数据处理能力，这类设备能够实时监测用户的生理参数，如心率、血压等，同时支持与医疗健康管理系统的无缝连接，实现远程监控、健康数据分析和紧急通信等功能。

其中，基于智能腕带的护理用通信系统是指一种利用智能腕带作为终端设备，通过无线技术进行护理人员与患者之间的通信与数据交换的系统。 该系统的目的是通过实时的健康监测和便捷的通信手段，提高医疗护理的响应速度和服务质量，确保患者能够在需要时迅速获得护理人员的关注和援助。 为了达成这一效果，该系统设计了包括生理参数监测、数据传输、紧急呼叫、信息提示等功能，以支持护理人员高效管理患者的健康状况和提供及时的护理服务。

传统基于智能腕带的护理用通信系统在患者健康数据处理上缺乏高维度和多角度的分析能力，难以准确捕捉和分析健康状态的复杂性及其动态变化。传统监测方法对时序特征的识别和周期性变化的捕捉能力不足，导致慢性病趋势预测的不准确性和时效性问题。在健康风险分级和管理计划制定方面，缺乏个性化和动态调整机制，导致管理方案不能及时反映患者健康状况的变化，减少了治疗计划的有效性，传统方法在患者群体健康状况分析和治疗反应模式识别上存在局限，缺乏有效的信息流动优化和个体化处理策略，影响了治疗效果的最大化。在健康状态动态预测和管理策略优化方面，未能充分利用现代智能算法，缺乏对复杂数据的深入分析和精准处理能力，未能提供针对性强、适应性高的健康管理解决方案。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于智能腕带的护理用通信系统及方法。

为了进行上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于智能腕带的护理用通信系统包括健康状态图构建模块、慢性病趋势监测模块、管理计划生成模块、相似性分析模块、动态预测模型模块、策略优化模块、因素识别模块；

所述健康状态图构建模块基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络，通过将患者健康数据映射到图的节点上，进行患者健康状态的多维特征提取，应用自动编码器，通过编码器压缩健康数据的特征表示并通过解码器重建，生成患者健康状态图；

所述慢性病趋势监测模块基于患者健康状态图，采用时间卷积网络，通过对慢性病患者的生理数据进行多层时间卷积操作，捕捉生理数据的时序特征和周期性变化，并使用门控循环单元动态调整信息流，处理长序列数据并预测未来时间段健康趋势，生成慢性疾病未来趋势预估结果；

所述管理计划生成模块基于慢性疾病未来趋势预估结果，采用支持向量机，通过构建最优超平面对患者进行健康风险分级，并利用决策树，通过分析患者的生理参数和生活习惯数据构建决策逻辑，通过多决策树投票提升预测准确性和利用奖励机制动态调整健康管理计划，匹配患者健康状况的变化，生成个性化管理计划；

所述相似性分析模块基于个性化管理计划，采用异构图神经网络，通过构建差异化类型节点的异构图，应用注意力机制优化节点间的信息流动，进行对患者群体中健康状况和治疗反应模式的识别，生成患者分析结果；

所述动态预测模型模块基于患者分析结果，应用混沌理论，通过混沌映射分析健康数据的非线性动态特性，并利用Lyapunov指数评估机制的敏感度，生成健康状态动态预测；

所述策略优化模块基于健康状态动态预测，结合粒子群优化和蚁群优化算法，通过模拟蚁群的搜索行为捕捉目标患者的治疗方案和生活习惯调整策略，并进行健康管理策略的优化，生成优化健康管理策略；

所述因素识别模块基于优化健康管理策略，采用社区检测和网络中心性分析方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，并分析网络中节点的相互作用和关键性，识别对患者健康状况影响的关键因素，生成健康影响因素分析结果。

作为本发明的进一步方案，所述患者健康状态图包括患者个体健康数据的图表示、多维特征的图节点和节点间的关系定义，所述慢性疾病未来趋势预估结果包括时序特征分析、周期性变化捕捉和未来时间段健康趋势的预测值，所述个性化管理计划包括健康风险分级、决策逻辑构建和匹配患者健康状况变化的动态调整策略，所述患者分析结果包括健康状况和治疗反应模式的识别、差异化患者群体的划分，所述健康状态动态预测包括健康数据的非线性动态特性分析和敏感度评估，所述优化健康管理策略包括治疗方案和生活习惯调整策略的搜索结果、健康管理策略的综合优化，所述健康影响因素分析结果包括健康指标和生活习惯因素的关键性分析、影响患者健康状况的关键因素识别。

作为本发明的进一步方案，所述健康状态图构建模块包括谱图构建子模块、相似度计算子模块、特征提取子模块；

所述谱图构建子模块基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络算法，通过图信号处理技术在图的节点上映射患者健康数据，利用节点间的拓扑关系进行特征学习，通过网络层传播进行健康数据的多维特征提取，生成健康数据谱图；

所述相似度计算子模块基于健康数据谱图，采用余弦相似度算法，通过计算健康数据节点间的余弦值评估相似度，确定图中节点的连接强度，绘制患者健康状态差异，生成节点相似度评分；

所述特征提取子模块基于节点相似度评分，使用自动编码器模型，通过编码器将健康数据的特征表示进行压缩，并通过解码器重建特征，进行特征提取并减少信息的损失，生成患者健康状态图。

作为本发明的进一步方案，所述慢性病趋势监测模块包括时间序列分析子模块、趋势预测子模块、预测窗口调整子模块；

所述时间序列分析子模块基于患者健康状态图，采用时间卷积网络模型，通过对患者生理数据的多层时间卷积操作捕捉时序特征和周期性变化，利用卷积层学习时间序列数据的局部模式，提取慢性病患者生理数据的时序特征，生成时序特征图；

所述趋势预测子模块基于时序特征图，使用门控循环单元模型，通过引入重置门和更新门动态调整信息流，处理长序列数据并捕获时间序列数据的依赖关系，调整模型预测未来健康趋势，生成趋势分析结果；

所述预测窗口调整子模块基于趋势分析结果，采用动态时间窗口调整策略，根据预测结果的准确度动态调整时间窗口的大小，通过优化预测模型的时间敏感性，提升模型对慢性病趋势变化的匹配能力和预测准确性，生成慢性疾病未来趋势预估结果。

作为本发明的进一步方案，所述管理计划生成模块包括风险分级子模块、生活习惯分析子模块、计划调整子模块；

所述风险分级子模块基于慢性疾病未来趋势预估结果，采用支持向量机模型，通过构建最优超平面进行数据的分类，对患者进行健康风险分级，通过分析患者健康数据与风险等级间的关系，进行患者健康状况评估，生成健康风险等级；

所述生活习惯分析子模块基于健康风险等级，使用决策树算法，通过构建决策逻辑分析患者的生理参数和生活习惯数据，通过模拟决策过程识别影响患者健康状态的关键因素，为患者提供个性化的健康管理方案，生成生活习惯决策树；

所述计划调整子模块基于生活习惯决策树，通过多决策树投票策略和奖励机制，通过综合多个决策树的预测结果提升预测的准确性，调整健康管理计划匹配患者健康状况的变化，生成个性化管理计划。

作为本发明的进一步方案，所述相似性分析模块包括图构建子模块、注意力分析子模块、相似性识别子模块；

所述图构建子模块中基于个性化管理计划，采用谱图卷积网络方法，通过在图的节点上映射患者健康数据，并利用图信号处理技术分析节点间的连接性，结合节点特征学习和特征聚合步骤，对患者健康数据进行多维特征提取，生成患者健康状态图；

所述注意力分析子模块中基于患者健康状态图，采用异构图神经网络和注意力机制，通过对差异化类型的节点和边赋予差异化的权重，优化节点间的信息流动，生成深度特征学习结果；

所述相似性识别子模块中基于深度特征学习结果，采用相似性度量方法，通过计算特征向量间的余弦角度评估相似度，分析和识别患者群体中健康状况和治疗反应模式的相似性，生成患者分析结果。

作为本发明的进一步方案，所述动态预测模型模块包括混沌理论分析子模块、预测模型子模块、趋势分析子模块；

所述混沌理论分析子模块基于患者分析结果，采用混沌理论，混沌理论通过分析健康数据的非线性动态特性，利用Logistic映射和Henon映射的混沌映射方法，揭示健康状态的随机性，通过混沌理论的应用，揭示患者健康数据随时间变化的动态行为，生成非线性动态特性分析结果；

所述预测模型子模块基于非线性动态特性分析结果，采用Lyapunov指数评估方法，通过计算健康数据时间序列的Lyapunov指数，评估机制的混沌程度和动态行为的稳定性，生成敏感度评估结果；

所述趋势分析子模块基于敏感度评估结果，综合应用混沌理论和Lyapunov指数评估方法，对健康数据的变化趋势进行分析，分析健康状态随时间的变化趋势，考察变化对初始条件的敏感性，生成健康状态动态预测。

作为本发明的进一步方案，所述策略优化模块包括群体行为分析子模块、治疗方案优化子模块、生活习惯调整子模块；

所述群体行为分析子模块基于健康状态动态预测，结合粒子群优化算法和蚁群优化算法，通过模拟蚁群的搜索行为，通过迭代更新粒子的速度和位置，捕捉最优解，生成治疗方案与生活习惯调整策略分析结果；

所述治疗方案优化子模块基于治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，应用粒子群优化算法，通过个体与群体之间的信息共享，迭代更新粒子的速度和位置，捕捉治疗方案的最优解，生成优化后治疗方案；

所述生活习惯调整子模块基于优化后治疗方案，采用蚁群优化算法，通过模拟蚂蚁留下信息素指示路径，优化生活习惯调整策略，模拟蚁群的路径挖掘和优化过程，匹配患者健康状态的动态变化，生成优化健康管理策略。

作为本发明的进一步方案，所述因素识别模块包括网络模型构建子模块、关键因素检测子模块、影响力分析子模块；

所述网络模型构建子模块基于优化健康管理策略，应用社区检测方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，分析网络中的社区结构，识别健康影响因素间的紧密联系和相互作用，生成健康指标与生活习惯因素网络模型；

所述关键因素检测子模块基于健康指标与生活习惯因素网络模型，采用网络中心性分析方法，通过计算网络中节点的度中心性、介数中心性的指标，识别网络中的关键节点，揭示对患者健康状况影响因素，生成关键健康影响因素列表；

所述影响力分析子模块基于关键健康影响因素列表，结合社区检测和网络中心性分析方法，分析关键因素的作用和影响力，识别对患者健康状况影响因素，生成健康影响因素分析结果。

基于智能腕带的护理用通信方法，所述基于智能腕带的护理用通信方法基于上述基于智能腕带的护理用通信系统执行，包括以下步骤：

S1：基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络算法，将患者数据转换为图结构，利用图信号处理技术在图上执行卷积操作，通过节点间的连接性提取和学习患者健康数据的深层特征，通过特征学习增强数据间的相互关系解析，生成患者健康状态图；

S2：基于所述患者健康状态图，采用时间卷积网络算法，对时间点的患者数据执行卷积操作，通过堆叠多个卷积层捕捉时序数据中的依赖关系和周期性变化，结合门控循环单元迭代优化对长序列数据的处理，生成慢性病趋势预测结果；

S3：基于所述慢性病趋势预测结果，运用支持向量机算法，通过在多维空间中捕捉最优分割超平面区分差异化健康风险等级的患者，迭代通过决策树算法分析患者的生理参数和生活习惯，决策树通过构造决策规则对数据进行分类，结合SVM的分类结果和决策树的分析，生成个性化管理计划；

S4：基于所述个性化管理计划，应用异构图神经网络和注意力机制，通过构建多种类型节点和边的图模型，并通过注意力机制动态分配差异化节点和边的关键性权重，识别和分析患者群体中的健康状况和治疗反应模式，优化信息流动和特征学习过程，生成患者分析结果；

S5：基于所述患者分析结果，采用混沌理论进行非线性动态特性分析，通过混沌映射分析健康数据的复杂性，使用Lyapunov指数量化对初始条件变化的敏感度，揭示健康状态变化的不确定性，生成健康状态动态预测；

S6：基于所述健康状态动态预测，结合粒子群优化和蚁群优化算法，通过群体智能捕捉治疗方案和生活习惯调整的最优策略，结合粒子群优化通过追踪个体和群体的历史最优位置更新粒子位置，蚁群优化通过模拟蚁群捕捉食物路径的方式优化解的搜索过程，生成优化健康管理策略；

S7：基于所述优化健康管理策略，应用社区检测和网络中心性分析方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，识别模型中的连接群体，网络中心性分析确定网络中的节点，识别对患者健康状况影响的关键因素，生成健康影响因素识别结果；

S8：基于所述健康影响因素识别结果，通过数据融合技术整合多项分析结果，对患者的健康管理计划进行优化和调整，提出的策略多维覆盖患者的健康需求，进行健康监测与管理，生成综合健康管理解决方案。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过采用谱图卷积网络对患者健康数据进行多维特征提取，进行了对健康状态的高维度识别和精准映射，有效提升了健康状态判断的准确性。通过时间卷积网络捕捉生理数据的时序特征和周期性变化，增强了对慢性病趋势监测的敏感度和预测能力。支持向量机与决策树相结合，为患者分级提供了更为科学的依据，并通过多决策树投票和奖励机制动态调整健康管理计划，确保个性化方案的实时性和适应性。异构图神经网络与注意力机制的应用，优化了信息流动，提升了对患者群体健康状况和治疗反应模式的识别能力。混沌理论的引入使健康状态动态预测具备处理非线性动态数据的能力，提升了预测的准确度和灵敏度。粒子群优化与蚁群优化算法的结合，模拟自然搜索行为以捕捉和优化治疗方案，增强了健康管理策略的有效性和针对性。社区检测和网络中心性分析方法的使用，识别了影响患者健康状况的关键因素，为精准医疗提供了强有力的数据支持。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明的系统框架示意图；

图3为本发明的健康状态图构建模块流程图；

图4为本发明的慢性病趋势监测模块流程图；

图5为本发明的管理计划生成模块流程图；

图6为本发明的相似性分析模块流程图；

图7为本发明的动态预测模型模块流程图；

图8为本发明的策略优化模块流程图；

图9为本发明的因素识别模块流程图；

图10为本发明的方法步骤示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1与图2，本发明提供一种技术方案：基于智能腕带的护理用通信系统包括健康状态图构建模块、慢性病趋势监测模块、管理计划生成模块、相似性分析模块、动态预测模型模块、策略优化模块、因素识别模块；

健康状态图构建模块基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络，通过将患者健康数据映射到图的节点上，进行患者健康状态的多维特征提取，应用自动编码器，通过编码器压缩健康数据的特征表示并通过解码器重建，生成患者健康状态图；

慢性病趋势监测模块基于患者健康状态图，采用时间卷积网络，通过对慢性病患者的生理数据进行多层时间卷积操作，捕捉生理数据的时序特征和周期性变化，并使用门控循环单元动态调整信息流，处理长序列数据并预测未来时间段健康趋势，生成慢性疾病未来趋势预估结果；

管理计划生成模块基于慢性疾病未来趋势预估结果，采用支持向量机，通过构建最优超平面对患者进行健康风险分级，并利用决策树，通过分析患者的生理参数和生活习惯数据构建决策逻辑，通过多决策树投票提升预测准确性和利用奖励机制动态调整健康管理计划，匹配患者健康状况的变化，生成个性化管理计划；

相似性分析模块基于个性化管理计划，采用异构图神经网络，通过构建差异化类型节点的异构图，应用注意力机制优化节点间的信息流动，进行对患者群体中健康状况和治疗反应模式的识别，生成患者分析结果；

动态预测模型模块基于患者分析结果，应用混沌理论，通过混沌映射分析健康数据的非线性动态特性，并利用Lyapunov指数评估机制的敏感度，生成健康状态动态预测；

策略优化模块基于健康状态动态预测，结合粒子群优化和蚁群优化算法，通过模拟蚁群的搜索行为捕捉目标患者的治疗方案和生活习惯调整策略，并进行健康管理策略的优化，生成优化健康管理策略；

因素识别模块基于优化健康管理策略，采用社区检测和网络中心性分析方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，并分析网络中节点的相互作用和关键性，识别对患者健康状况影响的关键因素，生成健康影响因素分析结果。

患者健康状态图包括患者个体健康数据的图表示、多维特征的图节点和节点间的关系定义，慢性疾病未来趋势预估结果包括时序特征分析、周期性变化捕捉和未来时间段健康趋势的预测值，个性化管理计划包括健康风险分级、决策逻辑构建和匹配患者健康状况变化的动态调整策略，患者分析结果包括健康状况和治疗反应模式的识别、差异化患者群体的划分，健康状态动态预测包括健康数据的非线性动态特性分析和敏感度评估，优化健康管理策略包括治疗方案和生活习惯调整策略的搜索结果、健康管理策略的综合优化，健康影响因素分析结果包括健康指标和生活习惯因素的关键性分析、影响患者健康状况的关键因素识别。

在健康状态图构建模块中，通过智能腕带收集的患者数据采用特定格式，如时间序列数据包括心率、血压等生理指标，这些数据被预处理成一致的时间间隔和数值范围，应用谱图卷积网络（GCN）时，首先将患者健康数据映射到图的节点上，其中每个节点代表一个患者的一项或多项健康指标，节点间的连接反映了差异化健康指标间的相关性或患者之间的相似性。GCN通过在这个图上执行卷积操作，捕获节点间复杂的关系和模式，从而有效地提取患者健康状态的多维特征。接着，利用自动编码器，特别是其编码器部分压缩健康数据的特征表示，而解码器部分则负责重建这些特征，以生成患者的健康状态图。该过程中，自动编码器通过最小化重建误差来优化，确保了健康状态图能准确反映原始数据的关键特征，进而生成的健康状态图既包含了患者个体的健康状况详细信息，也综合了群体级的健康模式，为后续分析提供了丰富的信息源。

在慢性病趋势监测模块中，基于健康状态图，采用时间卷积网络（TCN）对慢性病患者的生理数据进行处理，TCN特别适合处理时序数据，通过在多层结构中执行卷积操作，能够捕获数据的时序特征和周期性变化，TCN的每一层都对输入的时间序列数据进行滤波，通过使用因果卷积确保了信息只在时间轴上向前流动，避免了未来信息的泄露，采用门控循环单元（GRU）动态调整信息流，优化了对长序列数据的处理能力，GRU通过其更新门和重置门的机制，能够有效地捕获时间序列中的长期依赖关系，从而提高了预测未来健康趋势的准确性，模块能够生成慢性疾病的未来趋势预估结果，结果不仅揭示了患者的健康走势，还为制定预防措施提供了依据。

在管理计划生成模块中，基于慢性疾病未来趋势预估结果，采用支持向量机（SVM）和决策树相结合的方法，SVM通过构建最优超平面，将患者根据健康风险进行分级，SVM利用核函数将数据映射到高维空间中，以找到能够最大化类别间隔的超平面，从而确保健康风险分级的准确性和可靠性，利用决策树分析患者的生理参数和生活习惯数据，构建决策逻辑，通过决策树的多层分支判断，实现对患者个体化需求的精准识别。结合多决策树投票机制，迭代提高了预测准确性，而奖励机制的引入，使得健康管理计划能够动态调整以匹配患者健康状况的变化，生成的个性化管理计划旨在为患者提供最适合其当前和未来健康状况的管理建议。

在相似性分析模块中，基于个性化管理计划，采用异构图神经网络（GNN）进行深入分析，此模块构建一个包含差异化类型节点的异构图，节点代表患者、健康状态、管理计划等多种实体，边反映了这些实体之间的不同类型的关系。通过应用注意力机制，模块优化了节点间信息流动的效率和准确性，注意力机制根据节点间关系的重要性自动分配不同的权重，从而更有效地聚焦于关键信息。这种方法能够准确识别出患者群体中的健康状况和治疗反应模式，生成的患者分析结果不仅帮助医疗服务提供者理解患者需求的共性和个性，还为制定更有效的治疗方案提供了科学依据。

在动态预测模型模块中，通过混沌理论和Lyapunov指数评估方法对患者分析结果进行非线性动态特性分析，混沌理论在此模块中的应用涉及到混沌映射，如Logistic映射或Henon映射，映射用于揭示健康数据内在的复杂动态行为。通过计算健康数据集中的每个数据点，利用混沌映射公式迭代产生数据序列，进而分析序列的变化趋势来探索数据的非线性特性。Lyapunov指数评估机制则被用于定量分析这些非线性动态特性的敏感度，通过计算数据序列的Lyapunov指数来评估系统对初始条件变化的敏感程度。具体包括对每个迭代步骤产生的数据点应用Lyapunov指数计算公式，累积所有迭代步骤的Lyapunov指数以评估整个健康数据集的动态稳定性，不仅深入分析了健康数据的非线性动态特性，还评估了其对未来状态变化的预测能力，生成具有高度预测价值的健康状态动态预测报告。

在策略优化模块中，通过结合粒子群优化和蚁群优化算法来对健康状态动态预测进行进一步的优化，粒子群优化算法通过模拟鸟群的社会行为来寻找解空间中的最优解，具体操作涉及初始化一群粒子，每个粒子代表一个潜在的解决方案，然后根据各粒子的位置和速度以及个体和群体的历史最佳位置来更新粒子的状态，目的是寻找能最优化健康管理策略的解决方案。蚁群优化算法则模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，通过在解空间中释放虚拟的信息素并根据信息素的强度来指导搜索方向，优化算法在每次迭代中更新信息素浓度，从而引导蚁群找到最优的治疗方案和生活习惯调整策略。这两种算法的融合不仅加速了最优解的寻找过程，还增强了解决方案的多样性和鲁棒性，最终生成了针对患者个体化需求的优化健康管理策略。

在因素识别模块中，通过社区检测和网络中心性分析方法识别对患者健康状况影响的关键因素。社区检测方法用于在健康指标和生活习惯因素构成的网络模型中识别高度相互作用的节点群体，操作过程包括计算网络中每对节点间的相互作用强度，根据这些相互作用强度来划分网络中的社区结构。网络中心性分析方法则用于识别在这个网络模型中中心性较高的节点，即对网络结构影响较大的健康指标或生活习惯因素，通过计算节点的度中心性、接近中心性和介数中心性等指标来评估节点的影响力。这些细化的操作使得模块能够准确识别出在患者健康管理中起决定性作用的关键因素，为制定更为有效的健康管理策略提供了科学依据，生成了深入分析患者健康影响因素的详细报告。

请参阅图2与图3，健康状态图构建模块包括谱图构建子模块、相似度计算子模块、特征提取子模块；

谱图构建子模块基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络算法，通过图信号处理技术在图的节点上映射患者健康数据，利用节点间的拓扑关系进行特征学习，通过网络层传播进行健康数据的多维特征提取，生成健康数据谱图；

相似度计算子模块基于健康数据谱图，采用余弦相似度算法，通过计算健康数据节点间的余弦值评估相似度，确定图中节点的连接强度，绘制患者健康状态差异，生成节点相似度评分；

其中，基于健康数据谱图，采用余弦相似度算法，通过计算健康数据节点间的余弦值评估相似度，确定图中节点的连接强度，绘制患者健康状态差异，生成节点相似度评分的方法包括如下子步骤：

S1011，对所述健康数据节点进行特征提取以得到多个特征向量；

S1012，对健康数据谱图中的每对进行特征提取后的健康数据节点，使用余弦相似度算法计算每对特征提取后的健康数据节点之间的余弦相似度；

其中，余弦相似度是通过测量两个向量的夹角的余弦值来计算的，余弦值越接近1表示向量越相似。

S1013，将计算得到的所有健康数据节点对的相似度值存储在一个矩阵中，以构建得到相似度矩阵；

S1014，根据相似度矩阵中的值，确定健康数据谱图中健康数据节点之间的连接强度；

其中，连接强度可以基于相似度值的大小进行设置，例如，可以设置阈值来确定是否建立连接。在此需要说明的是，健康数据谱图中节点表示健康数据节点，边表示健康数据节点之间的连接强度。

S1015，使用图形化工具，根据健康数据节点之间的连接强度绘制患者健康状态差异；

S1016，基于所述相似度矩阵以及连接强度，为每个健康数据节点生成对应的节点相似度评分。

其中，节点相似度评分可以基于健康数据节点与其它健康数据节点的平均相似度或最高相似度来计算。

特征提取子模块基于节点相似度评分，使用自动编码器模型，通过编码器将健康数据的特征表示进行压缩，并通过解码器重建特征，进行特征提取并减少信息的损失，生成患者健康状态图。

在谱图构建子模块中，智能腕带收集的患者数据，包括心率、血压、步数等生理参数，这些数据首先经过预处理，包括归一化和缺失值处理，确保数据的一致性和完整性，采用谱图卷积网络（GCN）算法，该过程涉及图信号处理技术，将患者健康数据映射到图的节点上，节点代表个体患者或其健康数据的具体方面，而节点间的边则基于患者之间的某种相似性或健康指标之间的相关性建立。GCN通过利用这些节点间的拓扑关系，执行特征学习，具体包括在网络的多层中传播节点特征，每一层的卷积操作都涉及邻接节点特征的加权、聚合和非线性激活函数的应用，以此进行健康数据的多维特征提取。这个过程不仅保留了数据的局部结构信息，还能捕捉到患者健康状态的全局分布特征，生成的健康数据谱图详细反映了患者群体的健康状况和个体之间的健康差异，为后续分析提供了一个丰富的信息表示形式。

在相似度计算子模块中，基于健康数据谱图，采用余弦相似度算法计算节点间的相似度，具体操作过程包括提取每个节点（即患者健康数据的表示）的特征向量，并计算任意两个节点特征向量之间的余弦值，以此评估相似度。余弦相似度的计算公式涉及到两个向量点积的除以模的乘积，这一度量不仅考虑了向量间的方向关系而忽略了向量的绝对长度，因而非常适合评估健康特征表示的相似性。根据计算得到的相似度，确定图中节点的连接强度，进而绘制出患者健康状态的差异图，此过程生成的节点相似度评分文件，详细记录了患者间健康数据的相似度情况，这些评分对于理解和分析患者健康状态的群体分布具有重要作用。

在特征提取子模块中，基于节点相似度评分，使用自动编码器模型对健康数据进行深入分析，自动编码器包括两个主要部分，编码器和解码器。编码器负责将每个节点的健康数据特征表示进行压缩，转换为一个更紧凑的潜在空间表示，而解码器则从这个潜在空间表示重建原始特征，尽预估减少信息的损失。在操作过程中，自动编码器通过反向传播和梯度下降等优化算法调整网络参数，以最小化原始数据和重建数据之间的差异，这一过程不仅提高了特征的表示效率，还保留了数据的关键信息。生成的患者健康状态图详细展示了每个患者的健康特征和状态，这种高效的特征提取和表示方式对于后续的健康状态评估、疾病预测和个性化治疗建议制定等具有极大的价值。

请参阅图2与图4，慢性病趋势监测模块包括时间序列分析子模块、趋势预测子模块、预测窗口调整子模块；

时间序列分析子模块基于患者健康状态图，采用时间卷积网络模型，通过对患者生理数据的多层时间卷积操作捕捉时序特征和周期性变化，利用卷积层学习时间序列数据的局部模式，提取慢性病患者生理数据的时序特征，生成时序特征图；

趋势预测子模块基于时序特征图，使用门控循环单元模型，通过引入重置门和更新门动态调整信息流，处理长序列数据并捕获时间序列数据的依赖关系，调整模型预测未来健康趋势，生成趋势分析结果；

预测窗口调整子模块基于趋势分析结果，采用动态时间窗口调整策略，根据预测结果的准确度动态调整时间窗口的大小，通过优化预测模型的时间敏感性，提升模型对慢性病趋势变化的匹配能力和预测准确性，生成慢性疾病未来趋势预估结果。

在时间序列分析子模块中，通过时间卷积网络模型（TCN），对患者健康状态图进行处理，采用的数据格式为时间序列生理数据，如心率、血压和血糖值等。通过构建多层卷积结构，每层都执行时间卷积操作以捕捉时序数据的特征和周期性变化，TCN在此过程中采用因果卷积，确保在预测当前时刻的输出时仅使用当前时刻及之前的信息，避免信息泄露。在每一层卷积中，通过调整滤波器的大小（kernel size）和扩张因子（dilation rate），模型能够学习数据的局部模式并提取长期依赖关系，这些操作通过逐层堆叠扩张卷积实现，从而增加感受野，捕获不同时间尺度上的特征，模型生成了时序特征图，这是一种综合表示慢性病患者生理数据时序特征的高维数据结构，用于后续分析。

在趋势预测子模块中，通过门控循环单元（GRU）模型，基于时序特征图进行健康趋势的预测，GRU通过使用重置门和更新门来动态调整信息流，有效处理长序列数据并捕获时间序列数据的依赖关系。重置门决定了过去的信息有多少需要忘记，而更新门控制了新信息的加入量，这样的机制允许GRU在每个时间步骤中动态地调整其内部状态，以更精确地预测未来健康趋势。操作过程中，模型先计算重置门和更新门的激活值，然后结合当前输入和过去的隐藏状态来生成新的隐藏状态，这一过程反复迭代以优化模型参数，模型能够生成趋势分析结果，即对患者未来健康状态的预测，为医疗决策提供支持。

在预测窗口调整子模块中，采用动态时间窗口调整策略，基于趋势分析结果调整时间窗口的大小，该策略通过分析预测结果的准确度，动态调整时间窗口，以优化预测模型对慢性病趋势变化的敏感性和预测准确性。具体执行过程中，模型评估趋势预测的误差，根据误差大小调整时间窗口，误差较小时缩小窗口以提高预测频率，误差较大时增大窗口以获取更多数据进行分析，利用反馈循环，不断调整时间窗口大小，直至找到最优窗口设置，模型提升了对慢性病趋势变化的匹配能力和预测准确性，生成了慢性疾病未来趋势预估结果，为患者管理和治疗提供了有价值的参考。

请参阅图2与图5，管理计划生成模块包括风险分级子模块、生活习惯分析子模块、计划调整子模块；

风险分级子模块基于慢性疾病未来趋势预估结果，采用支持向量机模型，通过构建最优超平面进行数据的分类，对患者进行健康风险分级，通过分析患者健康数据与风险等级间的关系，进行患者健康状况评估，生成健康风险等级；

生活习惯分析子模块基于健康风险等级，使用决策树算法，通过构建决策逻辑分析患者的生理参数和生活习惯数据，通过模拟决策过程识别影响患者健康状态的关键因素，为患者提供个性化的健康管理方案，生成生活习惯决策树；

计划调整子模块基于生活习惯决策树，通过多决策树投票策略和奖励机制，通过综合多个决策树的预测结果提升预测的准确性，调整健康管理计划匹配患者健康状况的变化，生成个性化管理计划。

在风险分级子模块中，基于慢性疾病未来趋势预估结果，该子模块采用的数据格式为结构化数据，包括患者的生理参数、历史健康记录及未来趋势预估数据，通过应用支持向量机（SVM）模型，进行了细致的数据分类和健康风险分级操作。SVM模型通过在特征空间中寻找最优超平面，有效地将患者数据根据健康风险等级进行分离。具体执行过程包括选择合适的核函数（如线性核、多项式核或径向基核）以映射数据到更高维空间，然后在该空间中寻找能够最大化各类别间隔的超平面，模型不仅能处理线性不可分的数据，还能通过调整松弛变量（C参数）和核函数的参数来优化分类器的性能。生成的健康风险等级为每个患者提供了一个量化的风险评估，帮助医疗专业人员对患者进行更为精确的健康状况评估，并依据风险等级制定相应的管理计划。

在生活习惯分析子模块中，基于健康风险等级，采用的数据格式为患者的生活习惯信息和生理参数，如饮食习惯、运动频率、睡眠质量，通过决策树算法，构建了决策逻辑来分析这些数据。决策树通过模拟决策过程，识别出影响患者健康状态的关键因素。在构建决策树的过程中，算法首先选择最具影响力的属性作为根节点，然后基于该属性的不同取值将数据集分割成较小的子集，直到满足停止条件，如节点达到最大深度或节点中的数据点无法进一步分割。通过这种方式，生活习惯决策树能够清晰地展示不同生活习惯和生理参数如何影响患者的健康状况，为提供个性化的健康管理方案奠定了基础。

在计划调整子模块中，基于生活习惯决策树，采用多决策树投票策略和奖励机制来综合多个决策树的预测结果，提升了预测的准确性，首先生成多个决策树，每个决策树都在不同的数据子集上训练，预估使用不同的特征集合。通过这些决策树对同一数据点进行预测，并采用投票机制确定最终预测结果，即每个决策树的预测结果为一个“投票”，最多“票数”的类别成为最终预测类别，引入的奖励机制能够基于预测的准确性调整每个决策树的权重，从而优化整体预测模型的性能，计划调整子模块生成的个性化管理计划能够精确匹配患者健康状况的变化，为患者提供定制化的健康管理建议，确保管理计划的有效性和可持续性。

请参阅图2与图6，相似性分析模块包括图构建子模块、注意力分析子模块、相似性识别子模块；

图构建子模块中基于个性化管理计划，采用谱图卷积网络方法，通过在图的节点上映射患者健康数据，并利用图信号处理技术分析节点间的连接性，结合节点特征学习和特征聚合步骤，对患者健康数据进行多维特征提取，生成患者健康状态图；

注意力分析子模块中基于患者健康状态图，采用异构图神经网络和注意力机制，通过对差异化类型的节点和边赋予差异化的权重，优化节点间的信息流动，生成深度特征学习结果；

相似性识别子模块中基于深度特征学习结果，采用相似性度量方法，通过计算特征向量间的余弦角度评估相似度，分析和识别患者群体中健康状况和治疗反应模式的相似性，生成患者分析结果。

在图构建子模块中，通过谱图卷积网络（GCN）方法处理基于智能腕带收集的患者数据，数据格式包括心率、血压、活动量等生理参数，该方法首先将患者数据映射到图的节点上，节点代表患者，边代表患者间的某种关系或相似性，如基于某些共有的健康状况或生理参数的相似度。谱图卷积网络通过图信号处理技术在图上执行卷积操作，包括节点特征学习和特征聚合两个主要步骤。节点特征学习通过分析节点的局部邻域信息来提取每个节点的高级特征，而特征聚合则将邻近节点的特征汇总到当前节点，以捕获节点间的复杂关系，通过这种方式，模型能够理解和分析患者之间的连接性，从而在多维空间中提取患者健康数据的复杂特征，生成患者健康状态图。该图不仅反映了患者的个体健康状况，也揭示了患者群体之间的相互关系，为进一步的健康状态分析和患者分类提供了基础。

在注意力分析子模块中，采用异构图神经网络结合注意力机制，处理患者健康状态图，异构图神经网络能够处理图中存在的不同类型的节点和边，而注意力机制则在此基础上为这些节点和边赋予差异化的权重，优化信息流动，注意力机制通过计算节点或边的重要性来动态分配注意力分数，使模型能够聚焦于对预测任务更为关键的部分。能够在保持图结构信息的同时，加强模型对图中关键特征的学习能力，生成深度特征学习结果。该结果深入挖掘了患者健康状态图中的信息，提高了模型对患者健康状况差异化分析的精确度和效率，为后续的患者健康状态管理和个性化治疗提供了科学依据。

在相似性识别子模块中，基于深度特征学习结果，采用相似性度量方法来识别患者群体中健康状况和治疗反应模式的相似性，该方法主要通过计算特征向量间的余弦角度来评估相似度。余弦相似性度量是一种常用的相似性计算方法，通过测量两个向量在多维空间中夹角的余弦值来确定相似度。在本子模块中，首先提取患者健康状态图中每个节点的特征向量，然后计算这些向量之间的余弦相似度，以此来评估患者之间健康状况的相似性。通过这种方式，模型能够识别出具有相似健康状况或治疗反应模式的患者群体，生成患者分析结果。这一结果对于医疗提供者来说极为重要，它不仅可以用于患者的分群管理，还能为实施个性化治疗策略提供重要参考，从而提高治疗效率和患者满意度。

请参阅图2与图7，动态预测模型模块包括混沌理论分析子模块、预测模型子模块、趋势分析子模块；

混沌理论分析子模块基于患者分析结果，采用混沌理论，混沌理论通过分析健康数据的非线性动态特性，利用Logistic映射和Henon映射的混沌映射方法，揭示健康状态的随机性，通过混沌理论的应用，揭示患者健康数据随时间变化的动态行为，生成非线性动态特性分析结果；

预测模型子模块基于非线性动态特性分析结果，采用Lyapunov指数评估方法，通过计算健康数据时间序列的Lyapunov指数，评估机制的混沌程度和动态行为的稳定性，生成敏感度评估结果；

趋势分析子模块基于敏感度评估结果，综合应用混沌理论和Lyapunov指数评估方法，对健康数据的变化趋势进行分析，分析健康状态随时间的变化趋势，考察变化对初始条件的敏感性，生成健康状态动态预测。

在混沌理论分析子模块中，基于患者的分析结果，该子模块采用的数据格式主要为时间序列数据，这些数据详细记录了患者健康状态随时间变化的动态行为，如心率、血压等生理参数的连续测量值。通过应用混沌理论，特别是Logistic映射和Henon映射，对健康数据的非线性动态特性进行了深入分析。Logistic映射用于模拟生物种群的增长，通过迭代公式反映种群数量的变化，揭示了健康状态随时间变化的复杂动态行为。Henon映射则通过一个二维的迭代过程，提供了一个更为复杂的动态系统模型，用于分析健康数据的非线性特性和随机性，这些混沌映射方法通过对健康数据进行迭代计算，揭示了数据中的混沌特性，如敏感依赖于初始条件的动态行为，生成的非线性动态特性分析结果详细展示了患者健康状态的复杂动态行为和随机性，为进一步的健康状态预测和管理提供了重要的理论基础。

在预测模型子模块中，基于非线性动态特性分析结果，采用Lyapunov指数评估方法对健康数据的时间序列进行了深入分析，Lyapunov指数作为衡量系统对初始条件敏感度的量度，通过计算健康数据时间序列的Lyapunov指数，有效评估了系统的混沌程度和动态行为的稳定性，该评估方法通过量化健康数据随时间演化时相邻轨道的发散速度，确定了系统的预测可能性和稳定性边界。这种分析不仅揭示了健康状态变化的内在机制，还能预测未来的变化趋势，生成的敏感度评估结果详细记录了健康数据的动态行为和稳定性，为制定有效的健康管理和预防策略提供了科学依据。

在趋势分析子模块中，基于敏感度评估结果，综合应用了混沌理论和Lyapunov指数评估方法，对健康数据的变化趋势进行了全面分析，通过深入考察健康状态随时间的变化趋势及其对初始条件的敏感性，该子模块揭示了健康状态变化的复杂性和不确定性。在执行过程中，通过分析健康数据的时间序列和计算得到的Lyapunov指数，综合评估了健康状态的动态预测可能性，分析过程不仅考虑了健康状态的当前表现，还预测了未来的变化趋势，为患者提供了更为精确和个性化的健康管理计划。生成的健康状态动态预测结果为患者和医疗专业人员提供了重要的参考信息，能够更好地理解患者健康状态的变化规律，及时调整治疗和管理策略，以应对预估出现的健康风险。

请参阅图2与图8，策略优化模块包括群体行为分析子模块、治疗方案优化子模块、生活习惯调整子模块；

群体行为分析子模块基于健康状态动态预测，结合粒子群优化算法和蚁群优化算法，通过模拟蚁群的搜索行为，通过迭代更新粒子的速度和位置，捕捉最优解，生成治疗方案与生活习惯调整策略分析结果；

治疗方案优化子模块基于治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，应用粒子群优化算法，通过个体与群体之间的信息共享，迭代更新粒子的速度和位置，捕捉治疗方案的最优解，生成优化后治疗方案；

其中，基于治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，应用粒子群优化算法，通过个体与群体之间的信息共享，迭代更新粒子的速度和位置，捕捉治疗方案的最优解，生成优化后治疗方案的方法包括如下子步骤：

S6011，在粒子群优化算法中，定义每个粒子的维度并初始化所有粒子，其中每个粒子表示一个治疗方案，单个粒子中的其中一个维度表示对应治疗方案中的一个治疗参数；

例如，治疗参数包括药物剂量与治疗周期等。

S6012，基于所述治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，设置适应度函数，并确定适应度函数中的搜索空间和约束；

其中，该适应度函数可以量化评估每个粒子（治疗方案）的优劣，通常基于医学指标、患者反馈或模拟结果。此外，在确定适应度函数中的搜索空间和约束时，可考虑任何实际约束，如药物的最大安全剂量、治疗周期的最小和最大限制等。

S6013，计算每个粒子对应的个体最优解，以及计算整个粒子群对应的全局最优解；

其中，每个粒子对应的个体最优解表示该粒子历史中找到的适应度函数值最好的位置，全局最优解表示所有粒子中找到的适应度函数值最好的位置。

S6014，基于每个粒子对应的个体最优解、整个粒子群对应的全局最优解、当前迭代次数以及最大迭代次数判断是否满足迭代终止条件；

S6015，若满足迭代终止条件，则停止迭代，并生成优化后治疗方案。生活习惯调整子模块基于优化后治疗方案，采用蚁群优化算法，通过模拟蚂蚁留下信息素指示路径，优化生活习惯调整策略，模拟蚁群的路径挖掘和优化过程，匹配患者健康状态的动态变化，生成优化健康管理策略。

在群体行为分析子模块中，结合粒子群优化（PSO）算法和蚁群优化（ACO）算法处理健康状态动态预测问题，采用的数据格式为患者的健康记录，包括生理参数、疾病诊断结果及治疗反应数据。粒子群优化算法通过模拟鸟群狩猎行为，其中每个粒子代表潜在的治疗方案与生活习惯调整策略的解决方案，粒子的位置表示解决方案在解空间中的坐标，速度表示解决方案搜索的方向和距离。蚁群优化算法模拟蚁群的搜索行为，通过迭代更新路径上的信息素浓度来引导搜索方向，优化解决方案，这两种算法互相补充，PSO算法通过个体和群体之间的信息共享快速定位潜在的最优区域，而ACO算法通过模拟蚂蚁留下信息素的行为进一步细化搜索过程，提高解的质量。通过迭代更新粒子的速度和位置，以及调整信息素浓度，模型能够捕捉到群体行为分析中的最优解，生成治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，能够为医疗提供者提供科学依据，优化治疗方案和生活习惯调整策略，提高患者的治疗效果和生活质量。

在治疗方案优化子模块中，应用粒子群优化算法对治疗方案与生活习惯调整策略分析结果进行进一步优化，粒子代表治疗方案的预估配置，通过迭代更新粒子的速度和位置，模拟群体搜索行为，寻找最优的治疗方案。粒子的速度更新考虑到个体历史最优位置和群体历史最优位置，从而在个体探索和群体指导之间找到平衡，有效地捕捉治疗方案的最优解，算法能够在治疗方案的多维参数空间中快速收敛到最优解，生成优化后的治疗方案。该优化后的治疗方案考虑了多种因素，如疗效、副作用、患者偏好和经济成本，为患者提供个性化、高效的治疗选择，显著提升治疗效果和患者满意度。

在生活习惯调整子模块中，采用蚁群优化算法基于优化后的治疗方案优化生活习惯调整策略，模拟蚂蚁在搜索食物路径过程中留下信息素的行为，以此类比于寻找最适合患者健康状态的生活习惯调整策略。蚂蚁（搜索代理）根据信息素浓度选择路径，信息素浓度表示某条路径的优良程度，高信息素浓度的路径更预估被选择。通过迭代过程中不断更新信息素浓度，算法能够挖掘并优化生活习惯调整策略，使之更适合患者当前的健康状态，不仅考虑了治疗方案的影响，还结合了患者的生活习惯和偏好，生成个性化、动态适应的健康管理策略。这些策略为患者提供了科学、实用的生活习惯调整建议，帮助患者改善健康状况，提高生活质量，促进患者健康管理的长期可持续发展。

请参阅图2与图9，因素识别模块包括网络模型构建子模块、关键因素检测子模块、影响力分析子模块；

网络模型构建子模块基于优化健康管理策略，应用社区检测方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，分析网络中的社区结构，识别健康影响因素间的紧密联系和相互作用，生成健康指标与生活习惯因素网络模型；

关键因素检测子模块基于健康指标与生活习惯因素网络模型，采用网络中心性分析方法，通过计算网络中节点的度中心性、介数中心性的指标，识别网络中的关键节点，揭示对患者健康状况影响因素，生成关键健康影响因素列表；

其中，基于健康指标与生活习惯因素网络模型，采用网络中心性分析方法，通过计算网络中节点的度中心性、介数中心性的指标，识别网络中的关键节点，揭示对患者健康状况影响因素，生成关键健康影响因素列表包括如下子步骤：

S7011，将健康指标和生活习惯因素作为健康指标与生活习惯因素网络模型中的节点；

S7012，计算每个节点的度中心性以及介数中心性，并根据度中心性以及介数中心性识别出网络中的关键节点；

其中，度中心性衡量了节点在网络中的直接连接数，即节点的邻居数量。介数中心性衡量了节点在所有最短路径中出现的频率，反映了节点在网络中的桥梁作用。需要说明的是，关键节点通常具有较高的度中心性和/或介数中心性值。

S7013，基于所述关键节点，确定每个关键节点对网络的影响力值，并将识别出的关键节点整理成列表以得到关键健康影响因素列表。

影响力分析子模块基于关键健康影响因素列表，结合社区检测和网络中心性分析方法，分析关键因素的作用和影响力，识别对患者健康状况影响因素，生成健康影响因素分析结果。

在网络模型构建子模块中，基于优化健康管理策略，采用的数据格式主要为结构化数据，包括患者的各类健康指标和生活习惯因素，如体重、血压、运动频率、饮食习惯等。通过应用社区检测方法，该子模块在构建健康指标和生活习惯因素的网络模型时，首先将健康指标和生活习惯因素作为网络中的节点，节点间的连接则基于实际数据中的相互作用和联系强度。社区检测方法通过分析网络的结构特性，如模块度优化，识别网络中的社区结构，即将网络划分为几个相互紧密连接的节点群组，每个群组内部的节点相互连接较为紧密，与群组的节点连接较为稀疏，揭示了健康影响因素间的紧密联系和相互作用，生成的健康指标与生活习惯因素网络模型详细展示了患者健康状况的复杂相互依赖关系，为识别和优化健康管理策略提供了科学依据。

在关键因素检测子模块中，基于健康指标与生活习惯因素网络模型，采用网络中心性分析方法，特别是度中心性和介数中心性的计算，进一步深入分析网络模型。度中心性反映了一个节点与其他节点的直接连接数，揭示了该节点在网络中的活跃程度和重要性，介数中心性则衡量一个节点在网络中的桥梁作用，即通过该节点的最短路径数，揭示了节点在连接不同社区中的重要性。通过计算网络中各节点的中心性指标，该子模块识别对患者健康状况影响最大的关键节点，生成的关键健康影响因素列表详细记录了对患者健康状况影响最为显著的因素，为制定针对性的健康干预措施提供了重要依据。

在影响力分析子模块中，基于关键健康影响因素列表，结合社区检测和网络中心性分析方法，对关键因素的作用和影响力进行了全面分析。该子模块不仅识别了网络中的关键节点，还综合考虑了这些节点在其所属社区内的作用，以及整个网络结构中的位置和影响力，揭示了这些关键健康影响因素如何通过网络模型中的相互作用和联系影响患者的健康状况，进而识别了潜在的健康风险和干预机会。生成的健康影响因素分析结果为患者提供了一个基于网络分析的个性化健康管理方案，使医疗专业人员和患者能够更精确地理解和应对健康风险，促进了患者健康状况的改善和健康管理策略的优化。

请参阅图10，基于智能腕带的护理用通信方法，基于智能腕带的护理用通信方法基于上述基于智能腕带的护理用通信系统执行，包括以下步骤：

S1：基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络算法，将患者数据转换为图结构，利用图信号处理技术在图上执行卷积操作，通过节点间的连接性提取和学习患者健康数据的深层特征，通过特征学习增强数据间的相互关系解析，生成患者健康状态图；

S2：基于患者健康状态图，采用时间卷积网络算法，对时间点的患者数据执行卷积操作，通过堆叠多个卷积层捕捉时序数据中的依赖关系和周期性变化，结合门控循环单元迭代优化对长序列数据的处理，生成慢性病趋势预测结果；

S3：基于慢性病趋势预测结果，运用支持向量机算法，通过在多维空间中捕捉最优分割超平面区分差异化健康风险等级的患者，迭代通过决策树算法分析患者的生理参数和生活习惯，决策树通过构造决策规则对数据进行分类，结合SVM的分类结果和决策树的分析，生成个性化管理计划；

S4：基于个性化管理计划，应用异构图神经网络和注意力机制，通过构建多种类型节点和边的图模型，并通过注意力机制动态分配差异化节点和边的关键性权重，识别和分析患者群体中的健康状况和治疗反应模式，优化信息流动和特征学习过程，生成患者分析结果；

S5：基于患者分析结果，采用混沌理论进行非线性动态特性分析，通过混沌映射分析健康数据的复杂性，使用Lyapunov指数量化对初始条件变化的敏感度，揭示健康状态变化的不确定性，生成健康状态动态预测；

S6：基于健康状态动态预测，结合粒子群优化和蚁群优化算法，通过群体智能捕捉治疗方案和生活习惯调整的最优策略，结合粒子群优化通过追踪个体和群体的历史最优位置更新粒子位置，蚁群优化通过模拟蚁群捕捉食物路径的方式优化解的搜索过程，生成优化健康管理策略；

S7：基于优化健康管理策略，应用社区检测和网络中心性分析方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，识别模型中的连接群体，网络中心性分析确定网络中的节点，识别对患者健康状况影响的关键因素，生成健康影响因素识别结果；

S8：基于健康影响因素识别结果，通过数据融合技术整合多项分析结果，对患者的健康管理计划进行优化和调整，提出的策略多维覆盖患者的健康需求，进行健康监测与管理，生成综合健康管理解决方案。

在S1步骤中，通过谱图卷积网络（GCN）算法处理基于智能腕带收集的患者数据，这些数据以时间序列的形式存在，记录了患者的心率、血压、活动量等生理参数。谱图卷积网络将患者数据转换为图结构，其中每个节点代表一个患者，边代表患者之间的相互关系，预估基于生理参数的相似性或相关性定义。在图上执行卷积操作，算法先计算图的拉普拉斯矩阵，再通过特征分解方法提取图信号的频域表示，以此执行频域上的卷积操作，通过节点间的连接性提取和学习患者健康数据的深层特征，增强数据间的相互关系解析。最终生成的患者健康状态图能够直观展现患者群体的健康状况及其相互关系，为后续的分析提供了丰富的信息源。

在S2步骤中，基于生成的患者健康状态图，采用时间卷积网络（TCN）算法对时间点的患者数据进行处理，TCN通过堆叠多个卷积层捕捉时序数据中的依赖关系和周期性变化，每个卷积层通过扩展的感受野来学习时间序列的长期依赖性，结合门控循环单元（GRU），算法能够更有效地处理长序列数据，GRU通过重置门和更新门机制动态调整信息流，优化数据处理流程。这个复合模型利用TCN的时序分析能力和GRU的序列记忆能力，生成慢性病趋势预测结果，为患者提供了基于时间维度的健康趋势分析，有助于早期识别健康风险和调整治疗方案。

在S3步骤中，基于慢性病趋势预测结果，运用支持向量机（SVM）算法和决策树算法进行患者的个性化管理计划生成，SVM通过在多维空间中捕捉最优分割超平面，区分不同健康风险等级的患者，而决策树通过构造一系列决策规则对患者的生理参数和生活习惯进行分类，通过迭代方式综合SVM的分类能力和决策树的规则分析能力，生成个性化管理计划。该计划不仅考虑了患者的生理健康状态，也包含了生活习惯的调整建议，为患者提供了全面的健康管理策略，有助于提高患者的生活质量和管理慢性病的效率。

在S4步骤中，基于个性化管理计划，应用异构图神经网络（Heterogeneous GNN）和注意力机制对患者群体进行深入分析，异构图神经网络能够处理包含多种类型节点和边的复杂图结构，而注意力机制则为这些不同类型的节点和边分配不同的权重，优化信息流动和特征学习过程，能够识别患者群体中的健康状况和治疗反应模式，生成患者分析结果，不仅加深了对患者健康状态的理解，也为医疗提供者提供了有价值的信息，帮助更好地设计治疗方案和健康管理策略，提高治疗的个性化和精准度。

在S5步骤中，基于患者分析结果，采用混沌理论进行非线性动态特性分析。混沌理论的应用主要依赖于健康数据的时间序列格式，包括连续监测的生理参数（如心率、血糖水平等），通过混沌映射分析，特别是Logistic映射和Henon映射，对这些健康数据的复杂性进行深入探究。Logistic映射以其简单的非线性方程形式，适用于揭示生物种群增长等动态系统的复杂行为，而Henon映射则通过一个更为复杂的二维映射提供对混沌动态系统的理解，这些映射通过迭代过程展现了健康数据的非线性动态特性，包括对初始条件的敏感依赖，从而揭示了健康状态变化的不确定性。进一步使用Lyapunov指数，量化了这种对初始条件变化的敏感度，评估了系统的混沌程度，生成了健康状态动态预测结果，这些结果不仅揭示了患者健康状态的潜在变化趋势，也为未来的健康管理提供了重要的预测信息。

S6步骤基于健康状态动态预测，结合粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）算法，旨在捕捉治疗方案和生活习惯调整的最优策略，粒子群优化通过模拟鸟群寻找食物的行为，追踪个体和群体的历史最优位置来更新粒子位置，以找到最优解；而蚁群优化则模拟蚂蚁寻找食物路径的行为，通过蚂蚁间的信息素交流来优化解的搜索过程。这两种群体智能算法通过迭代搜索过程，综合评估了各种治疗方案和生活习惯调整方案的有效性，最终生成了优化的健康管理策略，策略考虑了患者个体的健康状态动态变化，提供了个性化且最优化的健康管理方案，以促进患者健康状况的改善和维持。

S7步骤基于优化的健康管理策略，应用社区检测和网络中心性分析方法。通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，该模型将各个健康指标和生活习惯因素作为网络节点，节点间的连接代表了相互作用和影响力。社区检测方法用于识别网络中紧密连接的群体，即揭示了健康影响因素间的紧密联系。网络中心性分析进一步确定了网络中的关键节点，识别了对患者健康状况影响最大的因素，生成的健康影响因素识别结果为健康管理提供了深入的洞察，指出了应当重点关注和干预的关键健康和生活习惯因素，为制定更有效的健康管理计划奠定了基础。

S8步骤基于健康影响因素识别结果，通过数据融合技术整合了前述多项分析结果，对患者的健康管理计划进行了全面的优化和调整，涉及到的数据格式包括结构化数据（如电子健康记录）和非结构化数据（如医疗建议文本）。数据融合技术确保了从不同来源和不同格式的数据中提取和整合关键信息，以形成一个多维覆盖患者健康需求的综合健康管理解决方案。这一解决方案不仅包括治疗建议，也包含生活习惯调整、健康监测计划等多方面的内容，旨在提供一个全面、个性化的健康管理计划，生成的健康管理解析决方案能够更有效地应对患者的健康挑战，促进其健康状况的持续改善和维护。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员预估利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述系统包括健康状态图构建模块、慢性病趋势监测模块、管理计划生成模块、相似性分析模块、动态预测模型模块、策略优化模块、因素识别模块；

所述健康状态图构建模块基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络，通过将患者健康数据映射到图的节点上，进行患者健康状态的多维特征提取，应用自动编码器，通过编码器压缩健康数据的特征表示并通过解码器重建，生成患者健康状态图；

所述慢性病趋势监测模块基于患者健康状态图，采用时间卷积网络，通过对慢性病患者的生理数据进行多层时间卷积操作，捕捉生理数据的时序特征和周期性变化，并使用门控循环单元动态调整信息流，处理长序列数据并预测未来时间段健康趋势，生成慢性疾病未来趋势预估结果；

所述管理计划生成模块基于慢性疾病未来趋势预估结果，采用支持向量机，通过构建最优超平面对患者进行健康风险分级，并利用决策树，通过分析患者的生理参数和生活习惯数据构建决策逻辑，通过多决策树投票提升预测准确性和利用奖励机制动态调整健康管理计划，匹配患者健康状况的变化，生成个性化管理计划；

所述相似性分析模块基于个性化管理计划，采用异构图神经网络，通过构建差异化类型节点的异构图，应用注意力机制优化节点间的信息流动，进行对患者群体中健康状况和治疗反应模式的识别，生成患者分析结果；

所述动态预测模型模块基于患者分析结果，应用混沌理论，通过混沌映射分析健康数据的非线性动态特性，并利用Lyapunov指数评估机制的敏感度，生成健康状态动态预测；

所述策略优化模块基于健康状态动态预测，结合粒子群优化和蚁群优化算法，通过模拟蚁群的搜索行为捕捉目标患者的治疗方案和生活习惯调整策略，并进行健康管理策略的优化，生成优化健康管理策略；

所述因素识别模块基于优化健康管理策略，采用社区检测和网络中心性分析方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，并分析网络中节点的相互作用和关键性，识别对患者健康状况影响的关键因素，生成健康影响因素分析结果；

所述患者健康状态图包括患者个体健康数据的图表示、多维特征的图节点和节点间的关系定义，所述慢性疾病未来趋势预估结果包括时序特征分析、周期性变化捕捉和未来时间段健康趋势的预测值，所述个性化管理计划包括健康风险分级、决策逻辑构建和匹配患者健康状况变化的动态调整策略，所述患者分析结果包括健康状况和治疗反应模式的识别、差异化患者群体的划分，所述健康状态动态预测包括健康数据的非线性动态特性分析和敏感度评估，所述优化健康管理策略包括治疗方案和生活习惯调整策略的搜索结果、健康管理策略的综合优化，所述健康影响因素分析结果包括健康指标和生活习惯因素的关键性分析、影响患者健康状况的关键因素识别。

2.根据权利要求1所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述健康状态图构建模块包括谱图构建子模块、相似度计算子模块、特征提取子模块；

所述谱图构建子模块基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络算法，通过图信号处理技术在图的节点上映射患者健康数据，利用节点间的拓扑关系进行特征学习，通过网络层传播进行健康数据的多维特征提取，生成健康数据谱图；

所述相似度计算子模块基于健康数据谱图，采用余弦相似度算法，通过计算健康数据节点间的余弦值评估相似度，确定图中节点的连接强度，绘制患者健康状态差异，生成节点相似度评分；

所述特征提取子模块基于节点相似度评分，使用自动编码器模型，通过编码器将健康数据的特征表示进行压缩，并通过解码器重建特征，进行特征提取并减少信息的损失，生成患者健康状态图。

3.根据权利要求2所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：基于健康数据谱图，采用余弦相似度算法，通过计算健康数据节点间的余弦值评估相似度，确定图中节点的连接强度，绘制患者健康状态差异，生成节点相似度评分的方法包括如下子步骤：

对所述健康数据节点进行特征提取以得到多个特征向量；

对健康数据谱图中的每对进行特征提取后的健康数据节点，使用余弦相似度算法计算每对特征提取后的健康数据节点之间的余弦相似度；

将计算得到的所有健康数据节点对的相似度值存储在一个矩阵中，以构建得到相似度矩阵；

根据相似度矩阵中的值，确定健康数据谱图中健康数据节点之间的连接强度；

使用图形化工具，根据健康数据节点之间的连接强度绘制患者健康状态差异；

基于所述相似度矩阵以及连接强度，为每个健康数据节点生成对应的节点相似度评分。

4.根据权利要求1所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述慢性病趋势监测模块包括时间序列分析子模块、趋势预测子模块、预测窗口调整子模块；

所述时间序列分析子模块基于患者健康状态图，采用时间卷积网络模型，通过对患者生理数据的多层时间卷积操作捕捉时序特征和周期性变化，利用卷积层学习时间序列数据的局部模式，提取慢性病患者生理数据的时序特征，生成时序特征图；

所述趋势预测子模块基于时序特征图，使用门控循环单元模型，通过引入重置门和更新门动态调整信息流，处理长序列数据并捕获时间序列数据的依赖关系，调整模型预测未来健康趋势，生成趋势分析结果；

所述预测窗口调整子模块基于趋势分析结果，采用动态时间窗口调整策略，根据预测结果的准确度动态调整时间窗口的大小，通过优化预测模型的时间敏感性，提升模型对慢性病趋势变化的匹配能力和预测准确性，生成慢性疾病未来趋势预估结果。

5.根据权利要求1所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述管理计划生成模块包括风险分级子模块、生活习惯分析子模块、计划调整子模块；

所述风险分级子模块基于慢性疾病未来趋势预估结果，采用支持向量机模型，通过构建最优超平面进行数据的分类，对患者进行健康风险分级，通过分析患者健康数据与风险等级间的关系，进行患者健康状况评估，生成健康风险等级；

所述生活习惯分析子模块基于健康风险等级，使用决策树算法，通过构建决策逻辑分析患者的生理参数和生活习惯数据，通过模拟决策过程识别影响患者健康状态的关键因素，为患者提供个性化的健康管理方案，生成生活习惯决策树；

所述计划调整子模块基于生活习惯决策树，通过多决策树投票策略和奖励机制，通过综合多个决策树的预测结果提升预测的准确性，调整健康管理计划匹配患者健康状况的变化，生成个性化管理计划。

6.根据权利要求1所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述相似性分析模块包括图构建子模块、注意力分析子模块、相似性识别子模块；

所述图构建子模块中基于个性化管理计划，采用谱图卷积网络方法，通过在图的节点上映射患者健康数据，并利用图信号处理技术分析节点间的连接性，结合节点特征学习和特征聚合步骤，对患者健康数据进行多维特征提取，生成患者健康状态图；

所述注意力分析子模块中基于患者健康状态图，采用异构图神经网络和注意力机制，通过对差异化类型的节点和边赋予差异化的权重，优化节点间的信息流动，生成深度特征学习结果；

所述相似性识别子模块中基于深度特征学习结果，采用相似性度量方法，通过计算特征向量间的余弦角度评估相似度，分析和识别患者群体中健康状况和治疗反应模式的相似性，生成患者分析结果。

7.根据权利要求1所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述动态预测模型模块包括混沌理论分析子模块、预测模型子模块、趋势分析子模块；

所述混沌理论分析子模块基于患者分析结果，采用混沌理论，混沌理论通过分析健康数据的非线性动态特性，利用Logistic映射和Henon映射的混沌映射方法，揭示健康状态的随机性，通过混沌理论的应用，揭示患者健康数据随时间变化的动态行为，生成非线性动态特性分析结果；

所述预测模型子模块基于非线性动态特性分析结果，采用Lyapunov指数评估方法，通过计算健康数据时间序列的Lyapunov指数，评估机制的混沌程度和动态行为的稳定性，生成敏感度评估结果；

所述趋势分析子模块基于敏感度评估结果，综合应用混沌理论和Lyapunov指数评估方法，对健康数据的变化趋势进行分析，分析健康状态随时间的变化趋势，考察变化对初始条件的敏感性，生成健康状态动态预测。

8.根据权利要求1所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述策略优化模块包括群体行为分析子模块、治疗方案优化子模块、生活习惯调整子模块；

所述群体行为分析子模块基于健康状态动态预测，结合粒子群优化算法和蚁群优化算法，通过模拟蚁群的搜索行为，通过迭代更新粒子的速度和位置，捕捉最优解，生成治疗方案与生活习惯调整策略分析结果；

所述治疗方案优化子模块基于治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，应用粒子群优化算法，通过个体与群体之间的信息共享，迭代更新粒子的速度和位置，捕捉治疗方案的最优解，生成优化后治疗方案；

所述生活习惯调整子模块基于优化后治疗方案，采用蚁群优化算法，通过模拟蚂蚁留下信息素指示路径，优化生活习惯调整策略，模拟蚁群的路径挖掘和优化过程，匹配患者健康状态的动态变化，生成优化健康管理策略；

其中，基于治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，应用粒子群优化算法，通过个体与群体之间的信息共享，迭代更新粒子的速度和位置，捕捉治疗方案的最优解，生成优化后治疗方案的方法包括如下子步骤：

在粒子群优化算法中，定义每个粒子的维度并初始化所有粒子，其中每个粒子表示一个治疗方案，单个粒子中的其中一个维度表示对应治疗方案中的一个治疗参数；

基于所述治疗方案与生活习惯调整策略分析结果，设置适应度函数，并确定适应度函数中的搜索空间和约束；

计算每个粒子对应的个体最优解，以及计算整个粒子群对应的全局最优解；

基于每个粒子对应的个体最优解、整个粒子群对应的全局最优解、当前迭代次数以及最大迭代次数判断是否满足迭代终止条件；

若满足迭代终止条件，则停止迭代，并生成优化后治疗方案。

9.根据权利要求1所述的基于智能腕带的护理用通信系统，其特征在于：所述因素识别模块包括网络模型构建子模块、关键因素检测子模块、影响力分析子模块；

所述网络模型构建子模块基于优化健康管理策略，应用社区检测方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，分析网络中的社区结构，识别健康影响因素间的紧密联系和相互作用，生成健康指标与生活习惯因素网络模型；

所述关键因素检测子模块基于健康指标与生活习惯因素网络模型，采用网络中心性分析方法，通过计算网络中节点的度中心性、介数中心性的指标，识别网络中的关键节点，揭示对患者健康状况影响因素，生成关键健康影响因素列表；

所述影响力分析子模块基于关键健康影响因素列表，结合社区检测和网络中心性分析方法，分析关键因素的作用和影响力，识别对患者健康状况影响因素，生成健康影响因素分析结果；

其中，基于健康指标与生活习惯因素网络模型，采用网络中心性分析方法，通过计算网络中节点的度中心性、介数中心性的指标，识别网络中的关键节点，揭示对患者健康状况影响因素，生成关键健康影响因素列表包括如下子步骤：

将健康指标和生活习惯因素作为健康指标与生活习惯因素网络模型中的节点；

计算每个节点的度中心性以及介数中心性，并根据度中心性以及介数中心性识别出网络中的关键节点；

基于所述关键节点，确定每个关键节点对网络的影响力值，并将识别出的关键节点整理成列表以得到关键健康影响因素列表。

10.基于智能腕带的护理用通信方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于智能腕带的护理用通信系统执行，包括以下步骤：

基于智能腕带收集的患者数据，采用谱图卷积网络算法，将患者数据转换为图结构，利用图信号处理技术在图上执行卷积操作，通过节点间的连接性提取和学习患者健康数据的深层特征，通过特征学习增强数据间的相互关系解析，生成患者健康状态图；

基于所述患者健康状态图，采用时间卷积网络算法，对时间点的患者数据执行卷积操作，通过堆叠多个卷积层捕捉时序数据中的依赖关系和周期性变化，结合门控循环单元迭代优化对长序列数据的处理，生成慢性病趋势预测结果；

基于所述慢性病趋势预测结果，运用支持向量机算法，通过在多维空间中捕捉最优分割超平面区分差异化健康风险等级的患者，迭代通过决策树算法分析患者的生理参数和生活习惯，决策树通过构造决策规则对数据进行分类，结合SVM的分类结果和决策树的分析，生成个性化管理计划；

基于所述个性化管理计划，应用异构图神经网络和注意力机制，通过构建多种类型节点和边的图模型，并通过注意力机制动态分配差异化节点和边的关键性权重，识别和分析患者群体中的健康状况和治疗反应模式，优化信息流动和特征学习过程，生成患者分析结果；

基于所述患者分析结果，采用混沌理论进行非线性动态特性分析，通过混沌映射分析健康数据的复杂性，使用Lyapunov指数量化对初始条件变化的敏感度，揭示健康状态变化的不确定性，生成健康状态动态预测；

基于所述健康状态动态预测，结合粒子群优化和蚁群优化算法，通过群体智能捕捉治疗方案和生活习惯调整的最优策略，结合粒子群优化通过追踪个体和群体的历史最优位置更新粒子位置，蚁群优化通过模拟蚁群捕捉食物路径的方式优化解的搜索过程，生成优化健康管理策略；

基于所述优化健康管理策略，应用社区检测和网络中心性分析方法，通过构建健康指标和生活习惯因素的网络模型，识别模型中的连接群体，网络中心性分析确定网络中的节点，识别对患者健康状况影响的关键因素，生成健康影响因素识别结果；

基于所述健康影响因素识别结果，通过数据融合技术整合多项分析结果，对患者的健康管理计划进行优化和调整，提出的策略多维覆盖患者的健康需求，进行健康监测与管理，生成综合健康管理解决方案。