一种基于人工智能的健康管理系统的制作方法

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本发明涉及一种健康管理系统，特别是涉及一种基于人工智能的健康管理系统，属于人工智能技术领域。

背景技术：

人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，我们熟知的ibm的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子，其采用的便是人工智能领域在预测方面的能力。

近年来健康管理越来越重要，我们的健康状况与个人对健康的认识、周围环境、医疗保健、个人的生物学因素和生活方式以及自我进行的保健有着密切的关系。

目前的健康管理是由我们自己来掌控的，我们能够通过对自己生活方式的调整，适当采取保健措施，来达到最大限度促进自身健康的目的。

但是生活方式包括饮食结构、工作、睡眠、运动、文化娱乐、社会交往等诸多方面。过重的压力造成精神紧张，不良的生活习惯，都是危害人体健康的不良因素，通过自我调控以及自我约束，效果并不明显，缺少一个行之有效的方法，而通过咨询健康管理师或者家庭医生，不能保证人人都有一套适合自己的健康管理方法。

而通过人工智能和健康管理相结合，就是运用人工智能、信息和医疗技术，在健康保健、医疗的科学基础上，建立的一套完善、周密和个性化的服务程序，其目的在于通过维护健康、促进健康等方式帮助健康人群及亚健康人群建立有序健康的生活方式，降低风险状态，远离疾病；而一旦出现临床症状，则通过健康管理系统提供的方案，尽快地恢复健康。

因此需要制定一套适合每个用户的个性化健康管理方案。

技术实现要素：

本发明的主要目的是为了提供一种基于人工智能的健康管理系统，通过人工智能与健康管理相结合，为每一个用户提供一套完善、周密的个性化的健康管理方案，能够更好地恢复健康、维护健康、促进健康，提高管理效率，并节约经费开支，有效降低医疗支出。

本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：

一种基于人工智能的健康管理系统，包括：

数据获取模块，被配置用于记录用户信息；

数据清洗模块，被配置用于不可信的用户信息的清洗；

聚类模块，被配置用于对用户群进行聚类分析；

健康管理预测模块，被配置用于用户未来健康信息的预测；

健康管理因素重要性评估模块，被配置用于进行健康管理因素重要性的评估。

进一步的，所述记录用户信息至少包括记录用户基本信息、连续记录饮食、连续记录运动信息和连续记录心理信息的一种或几种。

进一步的，所述基本信息至少包括用户的年龄、性别、血型、家族遗传病史和过往疾病史的一种或几种。

进一步的，包括如下步骤：

步骤1、记录用户基本信息，以及连续记录饮食、运动和心理信息，建立数据库；

步骤2、对所获得的数据进行可靠性分析并对不可信数据进行清洗；

步骤3、对用户行为进行量化；

步骤4、对用户群进行聚类分析，制定有针对性的健康管理方案；

步骤5、建立用户健康管理预测模型，用于增加用户对未来健康信息的信心；

步骤6、基于健康管理预测模型分析各用户群体的评分项目重要性，为专业人员提供参考。

进一步的，所述步骤(3)中通过数据采集、统计分析学、数据分析模型以及基于大数据的人工智能算法对用户行为进行量化。

进一步的，进行量化的所述用户行为包括至少一个用户行为记录，从所述至少一个用户行为记录中提取至少一个可靠的用户行为记录，组成个人行为集，将所有用户的个人行为集转换为用户群行为集，对所述用户群行为集采用多维度的数据表进行数据聚类分析，得到聚类分析结果，根据所述聚类分析结果确定每个用户行为的正确性，制定正确的健康管理方案。

进一步的，还包括可读存储介质、耦接至所述可读存储介质的处理器以及存储用于所述可读存储介质上的用于执行所述健康管理系统的程序，所述程序被处理器执行时，实现基于人工智能的健康管理系统的所述步骤。

本发明的有益技术效果：本发明提供的基于人工智能的健康管理系统，通过建立数据库量化用户行为，采用聚类分析法对用户群的行为进行聚类分析，甄别用户行为的正确性，用于制定健康管理方案和模拟健康管理模型，并对为了健康信息进行预测，引导用户进行健康行为操作。

具体实施方式

为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

本实施例提供的基于人工智能的健康管理系统，包括：

数据获取模块，被配置用于记录用户信息；记录用户信息至少包括记录用户基本信息、连续记录饮食、连续记录运动信息和连续记录心理信息的一种或几种，基本信息至少包括用户的年龄、性别、血型、家族遗传病史和过往疾病史的一种或几种；

数据清洗模块，被配置用于对所获得的数据信息进行可靠性分析并对不可信数据进行清洗；

聚类模块，被配置用于对用户群进行聚类分析；

健康管理预测模块，被配置用于用户未来健康信息的预测；

健康管理因素重要性评估模块，被配置用于进行健康管理因素重要性的评估。

本实施例提供的基于人工智能的健康管理系统，包括如下步骤：

步骤1、记录用户基本信息，以及连续记录饮食、运动和心理信息，建立数据库；

步骤2、对所获得的数据进行可靠性分析并对不可信数据进行清洗；

步骤3、对用户行为进行量化；

步骤4、对用户群进行聚类分析，制定有针对性的健康管理方案；

步骤5、建立用户健康管理预测模型，用于增加用户对未来健康信息的信心；

步骤6、基于健康管理预测模型分析各用户群体的评分项目重要性，为专业人员提供参考，基于营养师，健身教练等职业化人士帮助用户获得健康管理的目的。

步骤(3)中通过数据采集、统计分析学、数据分析模型以及基于大数据的人工智能算法对用户行为进行量化。

进行量化的用户行为包括至少一个用户行为记录，从至少一个用户行为记录中提取至少一个可靠的用户行为记录，组成个人行为集，将所有用户的个人行为集转换为用户群行为集，对用户群行为集采用多维度的数据表进行数据聚类分析，得到聚类分析结果，根据聚类分析结果确定每个用户行为的正确性，制定正确的健康管理方案。

本实施例提供的基于人工智能的健康管理系统，还包括可读存储介质、耦接至可读存储介质的处理器以及存储用于可读存储介质上的用于执行健康管理系统的程序，程序被处理器执行时，实现上述基于人工智能的健康管理系统的步骤。

综上所述，在本实施例中，本实施例提供的基于人工智能的健康管理系统，通过建立用户群数据库，对用户行为进行量化分析，通过人工智能与健康管理相结合，为每一个用户提供一套完善、周密的个性化的健康管理方案和未来健康信息模型，引导用户按照正确的行为方式进行健康管理，能够更好地恢复健康、维护健康、促进健康，提高管理效率。

以上所述，仅为本发明进一步的实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。

网址：一种基于人工智能的健康管理系统的制作方法 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/409223

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