健康数据分析方法技术

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本发明专利技术涉及机器学习和医疗健康领域，提供一种健康数据分析方法，该方法包括：基于训练指令训练多个模型，并将训练完成的多个模型通过公共连接点生成健康监测大模型；获取用户的健康数据，根据预设的预处理方法对用户健康数据进行预处理并分类；通过预设的特征提取算法将分类后的分类特征数据转换为多组分类特征向量；基于健康监测大模型处理多组分类特征向量，得到监测结果，根据所述监测结果生成健康管理方案

【技术实现步骤摘要】
健康数据分析方法、装置、电子设备及存储介质

[0001]本专利技术涉及机器学习和医疗健康领域，尤其涉及一种健康数据分析方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着医疗技术的不断进步，人们对健康的关注和管理也日益重视
。
然而，传统的健康数据分析方法存在一些问题，例如传统的医疗监测器械比较大型，不利于日常携带，且需要专业的操作方法，使用户日常数据采集不方便；传统医疗监测器械的数据大都需要专业的人员进行人工分析，用户自己进行数据分析的难度大；传统的医疗监测器械缺乏实时监测和管理等功能
。
[0003]因此，针对传统健康数据分析方法中数据采集不方便
、
数据分析难度大
、
缺乏实时监测和管理的问题，需要提供一种高效
、
便捷
、
实时的健康数据分析的方法
。

技术实现思路

[0004]鉴于以上原因，有必要提供一种健康数据分析方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，使得健康数据分析高效
、
便捷
、
实时
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种健康数据分析方法，该方法包括如下步骤：
[0006]S1、
获取健康数据模型的训练指令，所述训练指令包含多个模型类型信息与各个模型类型信息对应的数据类型信息，从预设模型库中获取所述模型类型信息对应...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种健康数据分析方法，其特征在于，该方法包括：
S1、
获取健康数据模型的训练指令，所述训练指令包含多个模型类型信息与各个模型类型信息对应的数据类型信息，从预设模型库中获取所述模型类型信息对应的多个待训练模型，从预设的样本数据库中获取所述数据类型信息对应的多组样本数据集；
S2、
根据所述模型类型信息与数据类型信息的对应关系，建立所述样本数据集与所述待训练模型的对应关系，使用所述样本数据集训练对应的待训练模型得到多个训练完成的子模型，将多个所述子模型通过公共连接点组合成一个健康监测大模型；
S3、
获取用户的健康数据，对所述健康数据进行预处理得到特征数据，根据所述数据类型信息对所述特征数据进行分类得到多组分类特征数据；
S4、
通过预设的特征提取算法将各组所述分类特征数据转换为对应的分类特征向量；
S5、
基于所述健康监测大模型中对应的子模型对所述多组特征向量按照对应的数据类型信息进行处理，对各个所述子模型的处理结果进行整合得到监测结果，根据所述监测结果生成健康管理方案
。2.
如权利要求1所述的健康数据分析方法，其特征在于，所述使用所述样本数据集训练对应的待训练模型得到多个训练完成的子模型，包括：基于选择的训练数据集训练对应的待训练模型，得到第一训练模型，基于选择的测试数据集测试对应的第一训练模型，得到测试结果，计算测试结果与测设数据集对应的真实结果之间的误差指标，当所述误差指标小于预设阈值，评估结果为通过；当所述误差指标大于或等于预设阈值，评估结果为不通过，调整第一训练模型的参数后再次测试，直到评估通过；选择评估通过中所述误差指标最小的第一训练模型为训练完成的子模型
。3.
如权利要求1所述的健康数据分析方法，其特征在于，所述对各个所述子模型的处理结果进行整合得到监测结果包括：通过所述公共连接点对各个所述子模型的处理结果进行整合得到监测结果
。4.
如权利要求1所述的健康数据分析方法，其特征在于，所述获取用户的健康数据包括：通过可穿戴设备，包括智能手环
、
智能手表
、
智能眼镜，实时获取监测用户的生理指标数据，包括心率
、
血压
、
睡眠质量；通过智能家居，包括智能门锁
、
智能灯具
、
智能插座，实时获取用户的生活数据，包括起床时间
、
离家时间
、
归家时间；通过问卷调查收集用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玮璐，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：

网址：健康数据分析方法技术 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/755205

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