基于体检数据建立的人体健康模型系统

技术领域

本发明涉及物联网数据分析建模领域，具体涉及基于体检数据建立的人体健康模型系统。

背景技术

近年来，人们对健康的关注程度大幅提高。以往的体检数据，只是作为每年的健康指标，只有不出现异常，或是出现异常进行补救两种用途。但是实际上，体检数据是可以作为人体每年的基本数据，为人体的健康情况提供历史参考以及未来预测的。因此以体检数据为人体建立健康模型，就可以成为大数据建模基础上的新型健康理念。

现有的体检机构基本都是独立运行，想要调用个体完整的体检数据，需要多机构、多部门的配合，所获取的数据可能存在保存格式不同、数据录入有差异的问题；无法直接实现对人体数据的分析。

发明内容

针对上述情况，本发明的目的在于：提供一种基于体检数据建立的人体健康模型系统，基于体检数据为个体进行健康建模，通过深度学习方式实现了对纸质版体检报告的读取和整合功能；使得体检数据既有了历史数据的价值，又为个体在之后的健康情况的提供指导价值，可有效提高预测的准确性。

为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：提供一种基于体检数据建立的人体健康模型系统，具体如下：

步骤一：数据收集，其通过系统数据接口，调用各体检机构的体检报告数据；

步骤二：对收集数据进行预处理，具体包括数据清洗、缺失值处理及异常值处理；

步骤三：特征提取，从数据库中，选取目标特征数据，构建人体健康模型；

步骤四：特征工程，对提取的特征进行处理与转换，具体是利用标准化、归一化或特征选取方法进行处理；

步骤五：模型构建，基于机器学习或深度学习模型来构建人体健康模型；具体选用支持向量机（SVM）、随机森林或神经网络模型；

步骤六：数据模型训练，使用已准备好的特征和标签数据进行模型训练；通过调整模型参数和优化算法，使模型能够准确地预测人体健康状态；

步骤七：模型评估，使用独立的测试集评估模型的性能，具体包括：计算准确率、召回率、F1分数等指标，用以确保模型的泛化能力和预测准确性；

步骤八：健康模型应用，将训练好的健康模型应用于新的个体数据，通过输入相关特征，预测其健康状况，为个体提供一些有针对性的建议和指导；

步骤九：数据隐私和安全性，通过数据脱敏去除上一步骤的个人身份信息，加密敏感数据保证个体数据的隐私；实现的程序函数为UserPrivacy（UserHealthModelApplication），制定数据共享协议，明确后一步骤使用数据的目的、范围和权限，确保个体用户数据的安全性和合规性。实现的程序函数为UserDataSharingProtocol（UserPrivacy）。

所述步骤一中，体检报告数据包括：生理指标、血液检测结果、影像学检查的数据与图谱等。

所述步骤五中的支持向量机（SVM），适用于处理线性和非线性分类问题，可以处理高维数据，但对大规模数据集的处理效率相对较低。

所述步骤五中的随机森林（Random Forest），能够处理高维数据和特征交互关系，具有较好的泛化性能和可解释性。

所述步骤五中的深度学习，包括卷积神经网络和循环神经网络，能够处理复杂的非线性关系和大规模数据集，但需要更多的数据和计算资源。

所述特征选择和降维技术：

（1）主成分分析：通过线性变换将原始特征转换为更少的主成分，减少数据维度，保留大部分的信息，但可能会丢失一些细节信息；

（2）方差选择法：根据特征的方差选择最相关的特征，忽略方差较小的特征，可以减少特征数量，但可能会忽略一些重要特征；

（3）递归特征消除：通过递归地删除对模型预测影响较小的特征，选择最相关的特征，但可能会忽略一些次要但有用的特征。

所述模型评估的指标包括：

（1）准确率：预测结果与实际结果相符的比例；

（2）召回率：正确预测为正例样本的比例；

（3）F1分数：综合考虑准确率和召回率的平衡指标；

（4）ROC曲线和AUC：衡量二分类模型的性能。

本发明的有益效果是：基于体检数据为个体进行健康建模，通过深度学习方式实现了对纸质版体检报告的读取和整合功能；使得体检数据既有了历史数据的价值，又为个体在之后的健康情况的提供指导价值，可有效提高预测的准确性。

附图说明

图1是基于体检数据建立的人体健康模型系统示意图；

图2是健康模型系统建立调用示意图。

实施方式

以下通过实施例对本申请进行说明。

如图1、2所示，本发明提供了一种基于体检数据建立的人体健康模型系统，系统结构包括：数据收集、数据预处理、特征提取、特征工程、模型构建、模型训练、模型评估、健康模型应用、数据隐私和安全性。

数据收集：该部分是通过合作的体检机构的数据接口UserHealthExamination（UserName，UserID）收集个体的体检报告数据，包括体检报告中的基本生理数据，检测数据等。对于非合作体检机构的用户，则通过UserHealthReport（UserName，UserID，UserGraphicExtract）程序收集个体的体检报告数据，收集数据指标同上。

数据预处理：该部分对上一步所收集到的数据进行预处理，包括数据缺失值的处理，数据异常值的处理，数据的准确性和一致性通过UserDataPreconditioning（UserHealthExamination）和UserDataPreconditioning（UserHealthReport）预处理至符合下一步函数调用的要求。

特征提取：该部分用于从处理好的体检数据中，提取出关键特征，如个体的血压，血糖水平，胆固醇水平等，作为建立人体健康模型的重点数据。实现的程序函数为UserFeatureExtract（UserID，UserDataPreconditioning）。

特征工程：该部分用于对上步骤内提取的特征进行进一步的处理和转换，标准化为本专利中人体模型所需的数据类型，确保特征的可比性和有效性。实现的程序函数为UserFeatureEngineering（UserID，UserFeatureExtract）。使用的技术是特征选择和降维技术中的：主成分分析（PCA），方差选择法（Variance Thresholding），以及递归特征消除（Recursive Feature Elimination）。

模型构建：该部分同时将其他专利中包括的个体健康数据，保险数据，人存检测数据等同样进行调用进来，使用机器学习或是深度学习模型（根据不同专利中的数据特征选择使用这两种方式中的某一种）进行人体健康模型构建。实现函数为UserModelBuilding（UserID，UserFeatureEngineering）。使用技术为机器学习方法：支持向量机（SVM），随机森林（RandomForest）和深度学习（DeepLearning）中的卷积神经网络（CNN）方式和循环神经网络（RNN）方式。

模型训练：该部分使用已经准备好的特征和标签数据，结合标准科学的健康区域值和阈值，进行模型训练。通过调整模型（UserTraining（UserID，UserModelBuilding））参数和优化算法，使模型能够准确地预测人体健康状态。

模型评估：该部分属于纠错部分，使用独立的测试集评估模型的性能，包括但不限于计算准确率，召回率，F1分数等指标，确保模型UserModelEvaluation（UserID，UserTraining）的泛化能力和预测准确性。模型评估指标采用的技术主要是准确率（Accuracy），召回率（Recall），F1分数（F1 Score），ROC曲线和AUC（Area Under theCurve）。

健康模型应用：该部分将训练好的健康模型应用于新的个体数据，通过每年的体检报告，或是更新的体检数据，通过输入数值，预测其健康情况，并且可以提供一些有针对性的建议和指导，实现函数为UserHealthModelApplication（UserID，UserHealthExamination，UserHealthReport）。

数据隐私和安全性：该部分通过数据脱敏（Data Anonymization）去除上一步骤的个人身份信息，加密敏感数据等手段保证个体数据的隐私。实现的程序函数为UserPrivacy（UserHealthModelApplication），并且制定数据共享协议，明确后一步骤使用数据的目的，范围和权限，确保个体用户数据的安全性和合规性。实现的程序函数为UserDataSharingProtocol（UserPrivacy）。

需要根据具体应用场景和数据特点选择适合的技术和方法，并综合考虑模型的准确性、效率、可解释性和数据隐私等因素，由此在程序中对以上技术工具进行调用和使用。

此外，其他检测采集的数据也可连接到本系统中，提高数据库样本数量，以便提高后期预测的准确性；相关数据可以包括：结合人存检测材料中的人存数据和疾病预测数据；结合健康设计保险材料中的日常健康数据；结合日常检测的健康数据，如血糖，血氧，血压等；结合心肺检测的心率，肺部，肠部等情况的健康数据；结合血流速度检测动脉硬化的健康数据，具体实现可转化为：

（1）多源数据集成：将来自不同数据源的信息进行融合，提高模型的综合性能，如体检数据、基因组数据、生活习惯数据等；

（2）多模态学习：将不同类型的数据作为输入，进行联合建模，提供更全面的健康评估，如图像、文本、声音等。

通过数据集成，将用户个人的各种形式的整体健康信息进行融合，充实人体健康建模功能，将用户数据提升到一个动态全面的健康评估作用。