本發(fā)明涉及健康監(jiān)測，尤其涉及大數(shù)據(jù)驅(qū)動的患者健康監(jiān)測方法。

背景技術(shù)：

1、隨著醫(yī)療健康技術(shù)的進(jìn)步，健康監(jiān)測已逐漸從傳統(tǒng)的定期體檢向?qū)崟r(shí)、連續(xù)的動態(tài)監(jiān)測轉(zhuǎn)變，然而，現(xiàn)有的健康監(jiān)測系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、整合和分析方面仍存在諸多問題，傳統(tǒng)方法對罕見健康參數(shù)(心律失常、早搏)的識別能力不足，容易遺漏潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。

2、此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在個(gè)性化健康評估方面的能力有限，難以根據(jù)患者的歷史健康數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測結(jié)果提供針對性的健康管理建議，特別是針對慢性病患者或罕見病患者，當(dāng)前監(jiān)測系統(tǒng)缺乏足夠的精度和靈活性，無法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與干預(yù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的患者健康監(jiān)測方法，通過整合多源健康數(shù)據(jù)、利用改進(jìn)的自組織映射算法挖掘復(fù)雜數(shù)據(jù)模式，并結(jié)合智能分析與預(yù)測模型，實(shí)時(shí)生成個(gè)性化健康風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告，為患者提供精準(zhǔn)、動態(tài)的健康管理服務(wù)。

2、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的患者健康監(jiān)測方法，包括以下步驟：

3、s1，多源健康數(shù)據(jù)采集與整合：通過醫(yī)療設(shè)備和電子病歷系統(tǒng)采集患者的健康數(shù)據(jù)，包括常規(guī)健康參數(shù)和罕見健康參數(shù)；

4、s2，無監(jiān)督數(shù)據(jù)模式挖掘：基于改進(jìn)的自組織映射算法，引入鄰域動態(tài)調(diào)整機(jī)制更新鄰域函數(shù)，對健康數(shù)據(jù)進(jìn)行模式挖掘，識別潛在的異常信號模式；

5、s3，自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注：結(jié)合已知健康數(shù)據(jù)模板和無監(jiān)督數(shù)據(jù)模式挖掘結(jié)果，通過基于規(guī)則的推理和模糊匹配技術(shù)生成標(biāo)注數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對罕見健康參數(shù)的自動標(biāo)注；

6、s4，個(gè)性化健康風(fēng)險(xiǎn)評估與反饋：根據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)，結(jié)合患者的歷史健康數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測模型，生成個(gè)性化健康風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告。

7、可選的，所述s1具體包括：

8、s11，醫(yī)療設(shè)備數(shù)據(jù)采集：利用心電圖儀、脈搏血氧儀、血壓計(jì)，實(shí)時(shí)采集患者的常規(guī)健康參數(shù)，包括心率、血氧、血壓；

9、利用心電圖儀采集長時(shí)間段的心電數(shù)據(jù)，基于特征提取算法，識別罕見健康參數(shù)，包括心律失常、早搏或房顫。

10、可選的，所述s2具體包括：

11、s21，健康數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集的健康數(shù)據(jù)集x＝{x1,x2,...,xn}進(jìn)行歸一化處理，保證不同維度特征的數(shù)據(jù)范圍一致，使用主成分分析方法對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，提取主特征子集x′，主特征子集x′中包括若干數(shù)據(jù)點(diǎn)x′；

12、s22，改進(jìn)的自組織映射算法構(gòu)建：初始化自組織映射網(wǎng)絡(luò)，定義神經(jīng)元的二維網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，包括多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)由權(quán)重向量wj＝{wj1,wj2,...,wjm}表示，其中，wj表示第j個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重向量，m表示特征數(shù)，與x′的列數(shù)相同，引入鄰域動態(tài)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)迭代次數(shù)t更新鄰域函數(shù)hij(t)；

13、s23，訓(xùn)練過程中的改進(jìn)動態(tài)學(xué)習(xí)率：在每次迭代中，將輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)x′映射到與之最接近的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)bmu，bmu為最佳匹配單元，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)bmu的權(quán)重向量滿足：bmu＝argminj‖x′-wj‖，其中，‖x′-wj‖表示特征數(shù)據(jù)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)權(quán)重的歐氏距離，更新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)bmu及其鄰域內(nèi)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重；

14、s24，異常模式挖掘：通過訓(xùn)練后的自組織映射網(wǎng)絡(luò)，將健康數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到二維拓?fù)渚W(wǎng)格中，并計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的激活頻率fj：其中，fj是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)j的激活頻率，nj是被映射到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)j的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，n是總數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量，識別激活頻率異常的節(jié)點(diǎn)作為異常模式節(jié)點(diǎn)，判定條件為：fj<μf-k·σf，其中，μf和σf分別為所有節(jié)點(diǎn)激活頻率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，k為異常識別的調(diào)節(jié)系數(shù)，取值為2；

15、s25，將映射到異常模式節(jié)點(diǎn)的輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)記為異常數(shù)據(jù)點(diǎn)輸出其特征向量和對應(yīng)的時(shí)間索引，用于后續(xù)自動標(biāo)注與風(fēng)險(xiǎn)評估。

16、可選的，所述s22中，更新鄰域函數(shù)hij(t)表示為：

17、其中，ri和rj為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)i和j的位置，‖ri-rj‖表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的歐氏距離，σ(t)表示隨時(shí)間t衰減的鄰域半徑，其中，σ0為初始半徑，τσ為半徑的時(shí)間衰減常數(shù)，半徑的時(shí)間衰減常數(shù)與迭代次數(shù)成正比：tmax是訓(xùn)練的最大迭代次數(shù)。

18、可選的，所述s23中，更新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)bmu及其鄰域內(nèi)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重，權(quán)重更新規(guī)則為：

19、wj(t+1)＝wj(t)+η(t)·hij(t)·.x′-wj(t)/，其中，η(t)為動態(tài)調(diào)整的學(xué)習(xí)率，定義為：η0為初始學(xué)習(xí)率，設(shè)為0.1，τη為學(xué)習(xí)率的時(shí)間衰減常數(shù)，學(xué)習(xí)率的時(shí)間衰減常數(shù)：τη＝tmax/2，學(xué)習(xí)率的衰減速度與訓(xùn)練過程的中間階段同步。

20、可選的，所述s3具體包括：

21、s31，模板構(gòu)建：基于歷史數(shù)據(jù)，創(chuàng)建健康數(shù)據(jù)模板，包括常見和罕見健康參數(shù)的特征范圍及描述；

22、s32，初步匹配：將輸入的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)與模板特征進(jìn)行相似度計(jì)算，判斷其與每個(gè)健康數(shù)據(jù)模板的匹配程度；

23、s33，規(guī)則推理：根據(jù)匹配結(jié)果應(yīng)用規(guī)則邏輯，判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否符合健康數(shù)據(jù)模板特征范圍，生成初始標(biāo)注；

24、s34，模糊匹配：對無法匹配的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用模糊邏輯計(jì)算模糊匹配隸屬度，確定其與健康數(shù)據(jù)模板的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度；

25、s35，標(biāo)注輸出：對匹配和模糊匹配的結(jié)果，標(biāo)注罕見健康參數(shù)類別并輸出標(biāo)注信息，包括匹配相似度得分和特征向量。

26、可選的，所述s32的初步匹配中，將輸入的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征向量與模板t中的特征進(jìn)行初步匹配，計(jì)算每個(gè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)與模板tp的相似度得分sp：

27、其中，表示異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的第q個(gè)特征維度，tpq表示健康數(shù)據(jù)模板tp在第q個(gè)特征維度的參考值，σpq表示第q個(gè)特征維度的標(biāo)準(zhǔn)偏差，用于模糊匹配，m1是總特征維度。

28、可選的，所述s33的規(guī)則推理中，根據(jù)初步相似度得分sp，采用基于規(guī)則的推理技術(shù)生成標(biāo)注數(shù)據(jù)，規(guī)則形式為：標(biāo)注為其中，表示第條規(guī)則，τs為相似度閾值，用于判斷匹配程度，為模板tp對應(yīng)的健康參數(shù)類別(心律失常、早搏或房顫)，如果異常數(shù)據(jù)點(diǎn)與多個(gè)模板匹配，則基于最大相似度優(yōu)先規(guī)則標(biāo)注。

29、可選的，所述s33中，對無法匹配模板的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，采用模糊邏輯生成罕見健康參數(shù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)，將模糊匹配隸屬度高于閾值μmin的數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)注為對應(yīng)的罕見健康參數(shù)類別，輸出標(biāo)注結(jié)果，包括標(biāo)注類別，相似度得分，隸屬度以及對應(yīng)的健康參數(shù)特征向量，閾值μmin取值在0.6至0.8之間，默認(rèn)值取0.7，表示至少有70％的匹配程度才能認(rèn)為是合理關(guān)聯(lián)。

30、可選的，所述s4具體包括：

31、s41，標(biāo)注數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)整合：將通過標(biāo)注生成的罕見健康參數(shù)類別及其對應(yīng)的特征向量xlabel與患者的歷史健康數(shù)據(jù)h進(jìn)行整合，歷史健康數(shù)據(jù)h包括患者的生理指標(biāo)趨勢(心率變化曲線，血壓記錄)，既往疾病記錄和治療方案數(shù)據(jù)；

32、s42，特征提取與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，包括時(shí)間序列特征(趨勢斜率，波動范圍)、模式特征(異常分布)；

33、s43，大數(shù)據(jù)分析預(yù)測模型的構(gòu)建：使用歷史健康數(shù)據(jù)和標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練大數(shù)據(jù)分析預(yù)測模型，包括基于支持向量機(jī)的分類模型，用于分類健康風(fēng)險(xiǎn)類別，模型輸入特征f＝{xlabel,h}，輸出患者的健康風(fēng)險(xiǎn)等級。

34、本發(fā)明的有益效果：

35、本發(fā)明，通過結(jié)合已知健康數(shù)據(jù)模板和無監(jiān)督模式挖掘技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)高效的標(biāo)注與分類體系，標(biāo)注環(huán)節(jié)利用規(guī)則推理和模糊匹配技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對罕見健康參數(shù)(如心律失常、早搏、房顫)的高靈敏度識別，克服了傳統(tǒng)方法在罕見數(shù)據(jù)識別中的不足，通過支持向量機(jī)分類模型對健康風(fēng)險(xiǎn)類別進(jìn)行分級預(yù)測，能夠有效捕捉復(fù)雜健康數(shù)據(jù)中潛藏的風(fēng)險(xiǎn)模式，提升了預(yù)測的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

36、本發(fā)明，改進(jìn)的自組織映射算法通過動態(tài)調(diào)整鄰域函數(shù)，使得模型在訓(xùn)練初期關(guān)注整體數(shù)據(jù)分布，逐步收斂到局部特征的精細(xì)學(xué)習(xí)階段，這種機(jī)制確保了健康數(shù)據(jù)中的潛在模式(如異常信號分布)能夠被準(zhǔn)確識別，尤其適用于高維、多樣化的數(shù)據(jù)場景；動態(tài)鄰域調(diào)整機(jī)制根據(jù)迭代次數(shù)靈活調(diào)整鄰域半徑，使得算法能夠在早期階段捕獲全局模式，并在后期專注于局部細(xì)節(jié)的優(yōu)化，該方法避免了傳統(tǒng)固定鄰域策略可能導(dǎo)致的過早收斂或模式丟失問題，提高了健康數(shù)據(jù)模式挖掘的魯棒性和適應(yīng)性，引入動態(tài)鄰域調(diào)整機(jī)制后，改進(jìn)的自組織映射算法能夠在有限的計(jì)算資源下實(shí)現(xiàn)高效的特征映射和模式聚類，該方法通過逐步減小的鄰域范圍縮短了模型的訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)確保模型在精確性和效率之間取得最佳平衡。