CN118136270A - 一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统与方法，属于健康监测技术领域，其具体包括：收集慢病患者的健康数据，并对收集的数据进行筛选、加密和存储，得到慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、基因组数据这五类数据；对筛选的五类数据进行预处理和特征提取，得到慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息的关联关系，并使用强化学习方法建立分类模型、预测模型和预警模型；实时监测患者的健康数据，将关联规则挖掘策略得到的数据集输入构建的三个模型中，通过混淆矩阵和准确率指标评估三个模型的性能，收集患者和医生的反馈意见，建立反馈机制，有助于及时发现患者的健康风险。

Description

一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统与方法

技术领域

本发明属于健康监测技术领域，具体的说是一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统与方法。

背景技术

慢病，全称是慢性非传染性疾病，是对一类起病隐匿、病程长且病情迁延不愈、缺乏确切的传染性生物病因证据、病因复杂、且有些尚未完全被确认的疾病的概括性总称，通常包括心脑血管疾病，如高血压、冠心病、脑卒中，糖尿病、恶性肿瘤、慢性阻塞性肺部疾病，如慢性气管炎、肺气肿，精神异常和精神病，这些疾病具有病程长、病因复杂、健康损害和社会危害严重的特点。根据官方统计，在所有会引起死亡的疾病中，慢性病导致死亡的几率高达80%，是导致疾病负担加重的重要原因，若不及时进行预防和控制，慢性病将给患者和社会带来严重的健康和经济负担，因此，预防和控制慢性病是当前全球重要的公共卫生问题。

慢病健康监测与预警是指利用先进的医疗技术和设备，对慢性病患者进行持续、系统的健康监测，并通过数据分析和模型预测，实现对疾病发展趋势的预警和风险评估，主要目的是帮助患者和医生及时发现健康问题，制定针对性的干预和治疗方案，从而有效管理和控制慢性病的发展。其中，慢病健康监测通常包括定期或实时的生理指标测量，如血压、血糖、心率，以及生活习惯、环境因素、遗传信息多方面的数据采集和分析，预警则是指根据监测数据的分析结果，结合医学知识和经验，利用统计学、机器学习方法建立预测模型，对疾病的发展趋势进行预测和评估，当监测数据出现异常或偏离正常范围时，系统可以发出预警提示，提醒患者和医生及时采取干预措施，防止疾病的进一步恶化。

如公开号为CN115472253A的专利公开了一种基于大数据的慢病患者健康状态数据监测系统及方法，包括数据库获取、筛选模型建立模块、诊断结果确定模块、数据库更新模块、筛选模型匹配模块和综合评估指数分析模块；数据库获取模块用于获取患者登录医疗平台进行挂号后记录的就诊信息；筛选模型建立模块用于建立目标数据库中的筛选模型；诊断结果确定模块用于记录患者就诊后的诊断结果并根据诊断结果选择存储；数据库更新模块用于根据诊断结果确定模块以更新数据库；筛选模型匹配模块用于匹配患者历史就诊信息与目标数据库并确定匹配结果；综合评估指数分析模块用于综合第一匹配结果和患者当前的就诊信息得到综合评估指数。

如公开号为CN114582510A的专利公开了一种基于大数据的AI健康监测管理系统，包括数据监控模块、人群管理模块、评估干预模块、远程问诊模块及辅助诊疗模块；通过对慢病监测、分析、评估，针对性地为居民提供生活方式及疾病控制方面的干预策略，并提供科学、有针对性的健康建议、在线健康咨询服务；为分级诊疗提供专病档案及动态数据参考，方便家属子女及时关心父母的身体健康；为政府提供区域疾病谱分布情况和心脏病、脑卒中等疾病预警信息与决策支持。

以上现有技术均存在以下问题：1）筛选模型和综合评估指数分析模块的性能取决于所使用的算法和模型，若算法或模型的选择不合适，或者没有经过验证和优化，会影响系统的准确性和有效性；2）处理大量的患者数据需要高性能的计算资源和存储设施，会增加系统的成本和复杂性；3）采集到的信号受到环境噪声、电磁干扰或其他生物信号影响，导致信号质量下降，而AI系统的准确性高度依赖于输入数据的质量和完整性，从而会影响数据处理和预警的准确性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，对收集慢病患者健康数据进行筛选，得到慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、基因组数据这五类数据，对筛选的五类数据进行预处理和特征提取，得到慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息的关联关系，并使用强化学习方法建立分类模型、预测模型和预警模型；实时监测患者的健康数据，将关联规则挖掘策略得到的数据集输入构建的三个模型中，通过混淆矩阵和准确率指标评估三个模型的性能，收集患者和医生的反馈意见，建立反馈机制，及时发现患者的健康风险。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统，包括：数据收集模块、数据分析与挖掘模块、分类与预测模型模块、预警与提示模块、反馈与优化模块；

所述数据收集模块，用于从生理数据、生活习惯数据和医疗记录数据中收集患者的健康数据；

所述数据分析与挖掘模块，用于分析和挖掘存储在数据库中的数据的模式、关联和趋势，提取慢病特征信息；

所述分类与预测模型模块，用于识别慢病的类型、评估病情发展趋势，并预测未来的健康风险；

所述预警与提示模块，用于当系统检测到患者的健康状态出现异常或趋势不佳时，向患者或医生发出预警提示；

所述反馈与优化模块，用于收集患者和医生的反馈意见，对系统进行持续的优化和改进。

具体的，所述数据收集模块包括：数据源接入单元、数据筛选单元、加密与传输单元、存储管理单元；

所述数据源接入单元，用于连接不同的数据源；

所述数据筛选单元，用于从数据源中的数据中筛选出慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据；

所述加密与传输单元，用于对数据进行加密处理，并安全地传输到目标存储位置；

所述存储管理单元，用于将收集到的数据存储到数据库或数据仓库。

具体的，所述数据分析与挖掘模块包括：预处理单元、特征提取单元、模式识别单元；

所述预处理单元，用于对筛选出的五类数据进行清洗和处理；

所述特征提取单元，用于从预处理后的五类数据中提取慢病特征信息；

所述模式识别单元，用于根据提取的慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息之间的关联关系和发展趋势。

具体的，所述分类与预测模型模块包括：模型选择与构建单元、模型训练单元、特征工程单元、模型评估单元、模型优化单元；

所述模型选择与构建单元，用于根据预处理后的五类数据特点，使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型；

所述模型训练单元，用于根据回归算法将患者划分为不同的类别，同时通过检测数据中的异常值或偏离正常模式的数据点，识别潜在的健康风险或疾病复发迹象；

所述特征工程单元，用于在模型训练之前，对提取的慢病特征信息进行转换、选择或创造新的特征；

所述模型评估单元，用于通过混淆矩阵指标评估分类模型、预测模型和预警模型的性能；

所述模型优化单元，用于根据评估结果对模型进行优化。

具体的，所述一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统中包括一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，所述一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，包括：

步骤S1：收集慢病患者的健康数据，并对收集的数据进行筛选、加密和存储，得到慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据；

步骤S2：对筛选的五类数据进行预处理和特征提取，得到慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息之间的关联关系和发展趋势，并使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型；

步骤S3：实时监测患者的健康数据，将通过关联规则挖掘策略得到的数据集输入构建的分类模型、预测模型和预警模型中，并在分类模型中根据逻辑回归算法将患者划分为不同的健康状态和风险类别，在预测模型中通过监测数据中偏离正常模式的数据点，识别潜在的健康风险或疾病复发迹象，在预警模型中当检测到患者的健康状态出现异常或趋势不佳时，及时向患者或医生发出预警提示；

步骤S4：通过混淆矩阵和准确率指标评估分类模型、预测模型和预警模型的性能，收集患者和医生的反馈意见，建立反馈机制，并对系统进行持续的优化和改进，定期评估系统性能。

具体的，所述步骤S1中对收集的数据进行筛选的方法包括：基于规则的筛选和基于文本挖掘的筛选。

具体的，所述步骤S2中慢病特征信息包括：生理指标的统计量、生活方式的模式分析、药物使用的频率和种类、心理评估等级和基因表达水平。

具体的，所述步骤S2的具体步骤为：

S201：将筛选出的五类数据作为数据集，并对数据集进行标准化、归一化、缺失值处理、异常值处理，其中，/>表示生理指标数据，表示生活方式数据，/>表示药物使用数据，/>表示心理状况数据，/>表示基因组数据，且/>表示第/>个生理指标数据信息，i表示生理指标数据的个数，/>表示第/>个生活方式数据信息，j表示生活方式数据的个数，/>表示第/>个药物使用数据信息，k表示药物使用数据的个数，表示第/>个心理状况数据信息，m表示心理状况数据的个数，/>表示第个基因组数据信息，n表示遗传和基因组数据的个数；

S202：从预处理后的数据集中提取慢病特征信息，公式为：

其中，表示提取的慢病特征信息，/>表示第/>个生理指标数据信息，表示生活方式数据信息的势，代表集合/>中元素的个数，/>表示药物使用数据的势，表示第/>个心理状况数据信息，/>表示/>中待检测的变异信息，/>表示同时出现待检测的变异信息和基因组数据信息的概率，/>表示基因组数据信息/>的概率；

S203：利用频繁模式增长算法对提取的慢病特征信息进行关联规则挖掘，得到新的慢病特征信息/>，r表示频繁项集的个数，并对挖掘出的关联规则进行评估，评估的公式为：

其中，表示关联规则/>的置信度，/>表示/>到/>的一个关联规则，/>表示同时包含频繁项集/>和/>的势，/>表示频繁项集的势；

S204：使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型。

具体的，所述S203中利用频繁模式增长算法对提取的慢病特征信息进行关联规则挖掘的具体步骤包括：

S2031：设定一个慢病特征信息，计算每个慢病特征信息的支持度，公式为：

其中，表示慢病特征信息/>的支持度，/>表示慢病特征信息/>的势，是慢病特征信息/>出现的次数；

S2032：设定慢病特征信息的支持度阈值为T，并进行过滤，若，则将/>保留，若/>，则将/>丢弃；

S2033：对过滤后的数据集按照进行降序排序，得到新的数据集，根据/>构建频繁模式树，其中，根节点标记为空，每个节点包含一个慢病特征信息及其出现的次数，并将相同慢病特征信息的节点链接起来，得到条件前缀路径/>；

S2034：从频繁模式树根节点开始，将每个节点特征的条件前缀路径进行链接，得到频繁项集，并按照S2032进行过滤，直到挖掘出所有频繁项集；

S2035：设定最小置信度阈值，对于每个频繁项集，计算置信度C，若/>，则进行过滤丢弃，得到的慢病特征信息为频繁项集的集合/>，最后输出满足条件的关联规则。

具体的，所述S204中使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型的方法是通过定义一个奖励函数、一个状态转移函数和一个触发条件来实现的。

具体的，所述步骤S4的具体步骤包括：

S401：根据分类模型的输出结果和，构建混淆矩阵，并根据混淆矩阵计算准确率；

S402：根据准确率结果，对模型进行评估；

S403：收集患者使用系统后的反馈意见和医生对模型预测结果和预警功能的建议并进行反馈，完成系统优化和改进，并定期评估系统性能。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明提出一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，并进行了架构、运行步骤和流程上的优化改进，系统具备流程简单，投资运行费用低廉，生产工作成本低的优点，为医生和患者提供更加精准、个性化和实时的健康监测与预警服务。

2.本发明提出一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，收集并分析了慢病患者的多种类型数据，准确地反映了患者的健康状况，从而提高预警的准确性，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息之间的关联关系和发展趋势，精准地将患者划分为不同的健康状态和风险类别，通过分类模型、预测模型和预警模型对数据进行处理和分析，使得系统能够及时识别潜在的健康风险或疾病复发迹象，并及时向患者或医生发出预警提示。

3.本发明提出一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，对收集的数据进行筛选、加密和存储，确保患者数据的安全性和隐私性，同时系统能实时监测患者的健康数据，并根据患者的健康状态变化动态调整监测和预警策略。

附图说明

图1为本发明一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统架构图；

图2为本发明一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法整体流程图；

图3为本发明一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法整体流程图。

具体实施方式

实施例1

请参阅图1，本发明提供的一种实施例：一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统，包括：数据收集模块、数据分析与挖掘模块、分类与预测模型模块、预警与提示模块、反馈与优化模块；

所述数据收集模块，用于从生理数据、生活习惯数据和医疗记录数据中收集患者的健康数据；

所述数据分析与挖掘模块，用于分析和挖掘存储在数据库中的数据的模式、关联和趋势，提取慢病特征信息；

所述分类与预测模型模块，用于识别慢病的类型、评估病情发展趋势，并预测未来的健康风险；

所述预警与提示模块，用于当系统检测到患者的健康状态出现异常或趋势不佳时，向患者或医生发出预警提示；

所述反馈与优化模块，用于收集患者和医生的反馈意见，对系统进行持续的优化和改进。

所述数据收集模块包括：数据源接入单元、数据筛选单元、加密与传输单元、存储管理单元；

所述数据源接入单元，用于连接不同的数据源；

所述数据筛选单元，用于从数据源中的数据中筛选出慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据；

所述加密与传输单元，用于对数据进行加密处理，并安全地传输到目标存储位置；

所述存储管理单元，用于将收集到的数据存储到数据库或数据仓库。

所述数据分析与挖掘模块包括：预处理单元、特征提取单元、模式识别单元；

所述预处理单元，用于对筛选出的五类数据进行清洗和处理；

所述特征提取单元，用于从预处理后的五类数据中提取慢病特征信息；

所述模式识别单元，用于根据提取的慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息之间的关联关系和发展趋势。

模式识别单元的主要作用是利用机器学习、统计学习或其他算法，从经过预处理和特征提取后的数据集中识别出有意义的模式或规律。

所述分类与预测模型模块包括：模型选择与构建单元、模型训练单元、特征工程单元、模型评估单元、模型优化单元；

所述模型选择与构建单元，用于根据预处理后的五类数据特点，使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型；

所述模型训练单元，用于根据回归算法将患者划分为不同的类别，同时通过检测数据中的异常值或偏离正常模式的数据点，识别潜在的健康风险或疾病复发迹象；

所述特征工程单元，用于在模型训练之前，对提取的慢病特征信息进行转换、选择或创造新的特征；

所述模型评估单元，用于通过混淆矩阵指标评估分类模型、预测模型和预警模型的性能；

所述模型优化单元，用于根据评估结果对模型进行优化。

实施例2

请参阅图2-图3，本发明提供的另一种实施例：一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，应用于一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统，方法包括以下步骤：

步骤S1：收集慢病患者的健康数据，并对收集的数据进行筛选、加密和存储，得到慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据；

生理指标数据包括长期血压、血糖、血脂的异常水平或趋势，心率变异性、心律不齐指标，体重、体脂比、身体质量指数及其变化，肺功能指标，肾功能指标；生活方式数据包括饮食习惯，运动习惯，吸烟、饮酒成瘾行为的频率和程度，睡眠质量和时长，工作和休闲活动的压力水平；药物使用数据包括药物种类、剂量和使用频率，药物疗效的评估，药物副作用和不良反应的记录，药物使用的依从性和持续性；心理状况数据包括心理评估的得分或等级，应对压力的策略和效果，生活满意度、幸福感的主观感受，认知功能评估；遗传和基因组数据包括与慢病相关的特定基因变异或突变，基因组表达谱分析，家族遗传史和遗传倾向性评估，遗传咨询和风险评估结果。

步骤S2：对筛选的五类数据进行预处理和特征提取，得到慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息之间的关联关系和发展趋势，并使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型；

本发明使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型，在慢病健康监测与预警系统中，利用强化学习构建分类模型，以识别患者是否处于特定的疾病阶段或风险类别，通过从患者的历史数据中学习，强化学习可以自动提取与慢病相关的特征，并建立分类器来区分不同的健康状况；利用强化学习构建预测模型，以预测疾病的发展趋势或患者的健康状况，通过学习和分析患者的历史数据，强化学习可以预测未来的健康状况，并提前采取相应的干预措施，以预防或减轻疾病的影响；利用强化学习构建预警模型，以实时监测患者的健康状况，并在发现异常情况时及时发出预警，通过不断学习和调整监测策略，提高预警系统的准确性和可靠性。

从收集的慢病患者的健康数据中筛选出慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据指的是在收集慢病患者的健康数据时，那些与慢病直接相关的数据被纳入进来，这些数据包括生理指标、生活方式、药物使用、心理状况、遗传和基因组信息且都是原始的、未经处理的，而对筛选的五类数据进行特征提取，以得到慢病特征信息是对这些原始数据进行进一步的分析和处理后提取出的信息，是通过对原始数据的统计、分析、挖掘方法获得的，能够更深入地反映慢病的特征和规律。

步骤S3：实时监测患者的健康数据，将通过关联规则挖掘策略得到的数据集输入构建的分类模型、预测模型和预警模型中，并在分类模型中根据逻辑回归算法将患者划分为不同的健康状态和风险类别，在预测模型中通过监测数据中偏离正常模式的数据点，识别潜在的健康风险或疾病复发迹象，在预警模型中当检测到患者的健康状态出现异常或趋势不佳时，及时向患者或医生发出预警提示；

预警提示包括短信、电话、邮件和其他方式。

步骤S4：通过混淆矩阵和准确率指标评估分类模型、预测模型和预警模型的性能，收集患者和医生的反馈意见，建立反馈机制，并对系统进行持续的优化和改进，定期评估系统性能。

具体的，所述步骤S1中对收集的数据进行筛选的方法包括：基于规则的筛选和基于文本挖掘的筛选。

基于规则的筛选是根据事先定义好的规则或条件，从数据集中筛选出符合条件的数据；基于文本挖掘的筛选是通过自然语言处理技术从文本中提取信息。

具体的，所述步骤S2中慢病特征信息包括：生理指标的统计量、生活方式的模式分析、药物使用的频率和种类、心理评估等级和基因表达水平。

具体的，所述步骤S2的具体步骤为：

S201：将筛选出的五类数据作为数据集，并对数据集进行标准化、归一化、缺失值处理、异常值处理，其中，/>表示生理指标数据，表示生活方式数据，/>表示药物使用数据，/>表示心理状况数据，/>表示基因组数据，且/>表示第/>个生理指标数据信息，i表示生理指标数据的个数，/>表示第/>个生活方式数据信息，j表示生活方式数据的个数，/>表示第/>个药物使用数据信息，k表示药物使用数据的个数，表示第/>个心理状况数据信息，m表示心理状况数据的个数，/>表示第个基因组数据信息，n表示遗传和基因组数据的个数；

S202：从预处理后的数据集中提取慢病特征信息，公式为：

其中，表示提取的慢病特征信息，/>表示第/>个生理指标数据信息，表示生活方式数据信息的势，代表集合/>中元素的个数，/>表示药物使用数据的势，表示第/>个心理状况数据信息，/>表示/>中待检测的变异信息，/>表示同时出现待检测的变异信息和基因组数据信息的概率，/>表示基因组数据信息/>的概率；

S203：利用频繁模式增长算法对提取的慢病特征信息进行关联规则挖掘，得到新的慢病特征信息/>，r表示频繁项集的个数，并对挖掘出的关联规则进行评估，评估的公式为：

其中，表示关联规则/>的置信度，/>表示/>到/>的一个关联规则，/>表示同时包含频繁项集/>和/>的势，/>表示频繁项集的势；

评估的公式还可以为：

其中，表示关联规则/>的提升度，/>表示总频繁项集的势，/>表示频繁项集/>的势，/>表示关联规则/>的余弦相似度，q表示第q个频繁项集的序数；

S204：使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型。

使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型的具体步骤包括：

（1）分类模型：强化学习通过定义一个奖励函数来实现，该函数在正确分类时给予奖励，在错误分类时给予惩罚，智能体将学习如何选择特征，以最大化分类的奖励；

（2）预测模型：强化学习通过定义一个状态转移函数来实现，该函数根据当前状态和采取的治疗措施来预测下一个状态，智能体将学习如何选择动作，以最小化预测误差；

（3）预警模型：强化学习通过定义一个触发条件来实现，当该条件满足时，智能体将发出预警，触发条件可以根据历史数据和学习到的模式来定义。

具体的，所述S203中利用频繁模式增长算法对提取的慢病特征信息进行关联规则挖掘的具体步骤包括：

S2031：设定一个慢病特征信息，计算每个慢病特征信息的支持度，公式为：

其中，表示慢病特征信息/>的支持度，/>表示慢病特征信息/>的势，是慢病特征信息/>出现的次数；

S2032：设定慢病特征信息支持度阈值为T，并进行过滤，若，则将/>保留，若/>，则将/>丢弃；

S2033：对过滤后的数据集按照进行降序排序，得到新的数据集，根据/>构建频繁模式树，其中，根节点标记为空，每个节点包含一个慢病特征信息及其出现的次数，并将相同慢病特征信息的节点链接起来，得到条件前缀路径/>；

S2034：从频繁模式树根节点开始，将每个节点特征的条件前缀路径进行链接，得到频繁项集，并按照S2032进行过滤，直到挖掘出所有频繁项集；

S2035：设定最小置信度阈值，对于每个频繁项集，计算置信度C，若/>，则进行过滤丢弃，得到的慢病特征信息为频繁项集的集合/>，最后输出满足条件的关联规则。

具体的，所述S204中使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型的方法是通过定义一个奖励函数、一个状态转移函数和一个触发条件来实现的。

具体的，所述步骤S4的具体步骤包括：

S401：根据分类模型的输出结果和，构建混淆矩阵，并根据混淆矩阵计算准确率，公式为：

其中，Acc表示准确率，TP表示实际为健康数据且预测为健康数据的样本数，TN表示实际为患病数据且预测为患病数据的样本数，FP表示实际为患病数据但预测为健康数据的样本数，FN表示实际为健康数据但预测为患病数据的样本数；

S402：根据准确率结果，对模型进行评估；

S403：收集患者使用系统后的反馈意见和医生对模型预测结果和预警功能的建议并进行反馈，完成系统优化和改进，并定期评估系统性能。

所以，本发明：一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，具体可以概括为：（1）收集慢病患者的健康数据，该数据为毛数据，需对收集的数据进行筛选，得到包含慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据的数据集，这五类与慢病患者的健康数据相关度最大；（2）对筛选的五类数据进行去重、清洗、转换，然后对预处理后的数据进行特征提取，得到慢病特征信息/>；（3）利用频繁模式增长算法对提取的慢病特征信息/>进行关联规则挖掘，得到的慢病特征信息为频繁项集的集合/>和频繁项集的关联规则；（4）对频繁项集的关联规则进行验证和评估；（5）评估完成后，使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型，并将验证通过的慢病特征信息频繁项集集合/>作为模型输入；（6）完成对分类模型、预测模型和预警模型结果的分析，并实时做出响应；（7）计算混淆矩阵和准确率指标，评估模型性能；（8）收集患者和医生的反馈意见，建立反馈机制，并对系统进行持续的优化和改进，定期评估系统性能。

以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (11)

1.一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统，其特征在于，包括：数据收集模块、数据分析与挖掘模块、分类与预测模型模块、预警与提示模块、反馈与优化模块；

所述数据收集模块，用于从生理数据、生活习惯数据和医疗记录数据中收集患者的健康数据；

所述数据分析与挖掘模块，用于分析和挖掘存储在数据库中的数据的模式、关联和趋势，提取慢病特征信息；

所述分类与预测模型模块，用于识别慢病的类型、评估病情发展趋势，并预测未来的健康风险；

所述预警与提示模块，用于当系统检测到患者的健康状态出现异常或趋势不佳时，向患者或医生发出预警提示；

所述反馈与优化模块，用于收集患者和医生的反馈意见，对系统进行持续的优化和改进。

2.如权利要求1所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：数据源接入单元、数据筛选单元、加密与传输单元、存储管理单元；

所述数据源接入单元，用于连接不同的数据源；

所述数据筛选单元，用于从数据源中的数据中筛选出慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据；

所述加密与传输单元，用于对数据进行加密处理，并安全地传输到目标存储位置；

所述存储管理单元，用于将收集到的数据存储到数据库或数据仓库。

3.如权利要求2所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统，其特征在于，所述数据分析与挖掘模块包括：预处理单元、特征提取单元、模式识别单元；

所述预处理单元，用于对筛选出的五类数据进行清洗和处理；

所述特征提取单元，用于从预处理后的五类数据中提取慢病特征信息；

所述模式识别单元，用于根据提取的慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息之间的关联关系和发展趋势。

4.如权利要求3所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警系统，其特征在于，所述分类与预测模型模块包括：模型选择与构建单元、模型训练单元、特征工程单元、模型评估单元、模型优化单元；

所述模型选择与构建单元，用于根据预处理后的五类数据特点，使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型；

所述模型训练单元，用于根据回归算法将患者划分为不同的类别，同时通过检测数据中的异常值或偏离正常模式的数据点，识别潜在的健康风险或疾病复发迹象；

所述特征工程单元，用于在模型训练之前，对提取的慢病特征信息进行转换、选择或创造新的特征；

所述模型评估单元，用于通过混淆矩阵指标评估分类模型、预测模型和预警模型的性能；

所述模型优化单元，用于根据评估结果对模型进行优化。

5.一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，其特征在于，包括：

步骤S1：收集慢病患者的健康数据，并对收集的数据进行筛选、加密和存储，得到慢病患者的生理指标数据、生活方式数据、药物使用数据、心理状况数据、遗传和基因组数据这五类数据；

步骤S2：对筛选的五类数据进行预处理和特征提取，得到慢病特征信息，利用关联规则挖掘策略识别不同慢病特征信息之间的关联关系和发展趋势，并使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型；

步骤S3：实时监测患者的健康数据，将通过关联规则挖掘策略得到的数据集输入构建的分类模型、预测模型和预警模型中，并在分类模型中根据逻辑回归算法将患者划分为不同的健康状态和风险类别，在预测模型中通过监测数据中偏离正常模式的数据点，识别潜在的健康风险或疾病复发迹象，在预警模型中当检测到患者的健康状态出现异常或趋势不佳时，及时向患者或医生发出预警提示；

步骤S4：通过混淆矩阵和准确率指标评估分类模型、预测模型和预警模型的性能，收集患者和医生的反馈意见，建立反馈机制，并对系统进行持续的优化和改进，定期评估系统性能。

6.如权利要求5所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，其特征在于，所述步骤S1中对收集的数据进行筛选的方法包括：基于规则的筛选和基于文本挖掘的筛选。

7.如权利要求6所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，其特征在于，所述步骤S2中慢病特征信息包括：生理指标的统计量、生活方式的模式分析、药物使用的频率和种类、心理评估等级和基因表达水平。

8.如权利要求7所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，其特征在于，所述步骤S2的具体步骤为：

S201：将筛选出的五类数据作为数据集，并对数据集进行标准化、归一化、缺失值处理、异常值处理，其中，/>表示生理指标数据，/>表示生活方式数据，/>表示药物使用数据，/>表示心理状况数据，/>表示基因组数据，且/>表示第/>个生理指标数据信息，i表示生理指标数据的个数，/>表示第/>个生活方式数据信息，j表示生活方式数据的个数，表示第/>个药物使用数据信息，k表示药物使用数据的个数，/>表示第个心理状况数据信息，m表示心理状况数据的个数，/>表示第/>个基因组数据信息，n表示遗传和基因组数据的个数；

S202：从预处理后的数据集中提取慢病特征信息，公式为：

；

其中，表示提取的慢病特征信息，/>表示第/>个生理指标数据信息，/>表示生活方式数据信息的势，代表集合/>中元素的个数，/>表示药物使用数据的势，/>表示第/>个心理状况数据信息，/>表示/>中待检测的变异信息，/>表示同时出现待检测的变异信息和基因组数据信息的概率，/>表示基因组数据信息/>的概率；

S203：利用频繁模式增长算法对提取的慢病特征信息进行关联规则挖掘，得到新的慢病特征信息/>，r表示频繁项集的个数，并对挖掘出的关联规则进行评估，评估的公式为：

；

其中，表示关联规则/>的置信度，/>表示/>到/>的一个关联规则，/>表示同时包含频繁项集/>和/>的势，/>表示频繁项集/>的势；

S204：使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型。

9.如权利要求8所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，其特征在于，所述S203中利用频繁模式增长算法对提取的慢病特征信息进行关联规则挖掘的具体步骤包括：

S2031：设定一个慢病特征信息，计算每个慢病特征信息的支持度，公式为：

；

其中，表示慢病特征信息/>的支持度，/>表示慢病特征信息/>的势，是慢病特征信息/>出现的次数；

S2032：设定慢病特征信息的支持度阈值为T，并进行过滤，若，则将/>保留，若/>，则将/>丢弃；

S2033：对过滤后的数据集按照进行降序排序，得到新的数据集，根据/>构建频繁模式树，其中，根节点标记为空，每个节点包含一个慢病特征信息及其出现的次数，并将相同慢病特征信息的节点链接起来，得到条件前缀路径/>；

S2034：从频繁模式树根节点开始，将每个节点特征的条件前缀路径进行链接，得到频繁项集，并按照S2032进行过滤，直到挖掘出所有频繁项集；

S2035：设定最小置信度阈值，对于每个频繁项集，计算置信度C，若/>，则进行过滤丢弃，得到的慢病特征信息为频繁项集的集合/>，最后输出满足条件的关联规则。

10.如权利要求9所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，其特征在于，所述S204中使用强化学习方法建立慢病健康监测与预警的分类模型、预测模型和预警模型的方法是通过定义一个奖励函数、一个状态转移函数和一个触发条件来实现的。

11.如权利要求10所述的一种基于数据分析慢病健康监测与预警方法，其特征在于，所述步骤S4的具体步骤包括：

S401：根据分类模型的输出结果和，构建混淆矩阵，并根据混淆矩阵计算准确率；

S402：根据准确率结果，对模型进行评估；

S403：收集患者使用系统后的反馈意见和医生对模型预测结果和预警功能的建议并进行反馈，完成系统优化和改进，并定期评估系统性能。