基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建方法及系统

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本发明属于医疗健康，涉及一种基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建方法及系统，适用于居家养老场景。

背景技术：

1、随着人口老龄化的加剧，衰弱问题日益受到关注。衰弱是一种与年龄相关的多系统功能下降的状态，增加了老年人跌倒、失能、住院和死亡的风险。早期识别和干预衰弱对于改善老年人的生活质量和健康状况具有重要意义。目前的衰弱筛查和干预方法大多依赖于医疗机构的专业评估，存在成本高、操作复杂、难以普及等问题。知识图谱作为一种结构化的信息表示方法，可以将来自不同领域的医学知识进行整合，建立复杂的关系网络。基于知识图谱的系统可通过自动化数据分析和智能推理，全面评估衰弱风险并为老年人提供个性化的干预建议。此外，知识图谱具备良好的扩展性和自学习能力，能够随着新的医学研究成果的不断引入，不断优化干预方案，从而实现更精准的健康管理。因此，开发一种基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型具有重要的现实意义。

技术实现思路

1、本发明针对现有衰弱筛查和干预技术的不足，提供一种基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建方法及系统。本发明通过收集与衰弱相关的多源数据，构建衰弱知识图谱，利用frail量表进行初步筛查，对初筛结果为衰弱或衰弱前期的个体进行多模态风险因素评估，并根据评估结果提供个性化的干预建议，实现居家环境下的衰弱早期筛查和干预。

2、本发明是通过以下技术方案来实现的：

3、本发明的第一个方面涉及基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建方法，包括如下步骤：

4、s1数据收集与整理：收集与衰弱相关的多源数据，包括体检数据、生活方式数据、疾病数据等，对数据进行清洗、标准化和整合，形成结构化的衰弱相关数据集；

5、s2知识图谱构建：基于收集到的数据，构建衰弱知识图谱，包括实体识别、关系提取和知识融合，将衰弱相关的概念、症状、风险因素、干预措施等作为实体，建立实体之间的关系；

6、s3衰弱初筛：使用frail量表对个体进行初步筛查，评估个体是否处于衰弱或衰弱前期；

7、s4衰弱风险因素评估：对初筛结果为衰弱或衰弱前期的个体，进一步评估其多模态风险因素，包括生活方式、听力损失、环境因素、药物管理、心理健康、慢性病与多病共存、睡眠质量、社会孤立、营养不良、认知问题；

8、s5个性化干预建议制定：根据评估结果，结合知识图谱中的干预措施和个体特征，为个体提供个性化的干预建议。

9、优选地，步骤s1具体包括：

10、s11数据来源：从体检中心、社区健康档案等多渠道收集与衰弱相关的数据，采用拉普拉斯机制对数据进行隐私保护处理，公式如下：

11、

12、其中，f(d)是查询函数，δf是查询函数的敏感度，ε是隐私预算，lap是拉普拉斯分布。

13、s12数据清洗：去除数据中的缺失值、重复值和异常值，缺失值填补采用改进的knn算法，异常值检测采用马氏距离异常值检测方法，公式如下：

14、

15、其中，公式(2)中，表示对变量i的缺失值在特征j上的估计值，n(i)是变量i的最近邻居集合，ωk是邻居k的权重，d(xi,xk)表示变量i和其邻居k之间的距离，σ是一个反映特征方差的参数，用于调整权重随距离增加而减小的速度；公式(3)中，md(x)是数据点x的马氏距离，x表示数据点的特征向量，μ代表整个数据集在各特征维度上的均值向量，∑-1表示协方差矩阵的逆矩阵，p是特征维度的数量，是自由度为p的卡方分布的第97.5百分位数，用来确定在给定的显著性水平下，多远的距离被认为是异常的。

16、s13数据标准化：将不同来源的数据转换为统一的格式和标准，方法为动态范围缩放，公式如下：

17、

18、其中，是标准化后的数据值，x表示原始数据集，max(t),min(t)分别是滑动时间窗口t内的数据极小值和极大值。

19、s14数据整合：将多源数据整合为一个完整的衰弱相关数据集。

20、优选地，步骤s2具体包括：

21、s21实体识别：识别衰弱相关的实体，如疾病、症状、生活方式因素、干预措施等，使用基于bilstm-crf的实体识别模型，公式如下：

22、

23、其中，ψ是势函数，结合了lstm隐藏状态hi和crf转移矩阵。

24、s22关系提取：提取实体之间的关系，如因果关系、关联关系等，关系抽取采用注意力增强的bert模型，关联度评估采用灰色关联度公式，公式如下：

25、

26、其中，公式(6)中，q＝wqh,k＝wkh,v＝wvh，h代表bert输出的隐状态；公式(7)中，grd表示灰色关联度，σ2为协方差矩阵特征值。

27、s23知识融合：将识别的实体和关系融合到知识图谱中，形成完整的知识体系,采用基于加权的冲突消解策略，冲突分数公式如下：

28、conf_score(e)＝∑s∈sωs×sim(s,e)， (8)

29、其中，ωs为来源可信度权重，sim表示语义相似度计算。

30、优选地，步骤s3具体包括：

31、s31frail量表应用：使用frail量表对个体进行初步筛查，评估个体处于衰弱、衰弱前期或是无衰弱。

32、s32判定标准：根据frail量表的评分，≥3分判定为衰弱，1～2分判定为衰弱前期，0分判定为无衰弱。

33、优选地，步骤s4具体包括：评估个体的年龄、不良生活方式、听力损失、环境因素、药物管理、心理健康、慢性病与多病共存、睡眠质量、社会孤立、营养不良、认知问题和肌少症。

34、优选地，步骤5具体包括：

35、s51初筛基于衰弱知识图谱的干预方案：从知识图谱中提取与用户衰弱等级匹配的干预实体，通过实体关系“用户→适配→干预方案”筛选候选集，计算公式如下：

36、

37、其中，u特征代表用户特征向量，包含代谢指标、运动能力等，ik为代表第k个干预方案的特征向量，sim为余弦相似度计算函数，干预方案热度为历史选择次数。

38、s52动态适配环境与营养方案：结合用户地域、季节与气候特征，通过知识图谱“营养方案→(适用)→环境”关系选择菜品，采用灰色关联度(7)量化气候与营养需求匹配度：

39、

40、其中，c用户为用户环境特征向量，nj为第j种营养方案的气候特征向量，grd为公式(8)的灰色关联度。

41、s53多目标优化生成候选方案：结合用户代谢指标、饮食禁忌与运动能力，构建多目标优化模型，目标函数为：

42、min(α·代谢冲突分+β·运动强度偏差+γ·饮食禁忌冲突分)， (11)

43、其中，代谢冲突分基于用户代谢指标与菜品营养值的马氏距离(3)计算，运动强度偏差为用户运动能力与方案推荐强度的差值，饮食禁忌冲突分采用公式(9)的冲突消解策略，计算禁忌项与方案的语义相似度。α,β,γ为权重系数，根据初筛等级动态调整。

44、s54动态范围校准与可读性转换：对s53优化完的结果进行标准化处理(公式4)，确保数值在合理区间，同时，应用大模型将专业术语转换成个性化通俗化的自然语言描述：

45、个性化干预建议＝llm(system_prompt+多目标优化候选方案)， (12)

46、其中，system_prompt是关于根据早衰等级和知识图谱内容输出个性化干预建议的提示词。

47、s55干预效果评估：利用以上构建的个体化干预模型采集居家人群干预前后的多模态风险参数变化，作为干预效果的评估参数，动态调整个体化干预方案，形成闭环的、自动优化的个性化干预模型。

48、本发明的第二个方面涉及基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建系统，包括：

49、数据收集模块：用于收集与衰弱相关的多源数据，包括体检数据、生活方式数据、疾病数据等，对数据进行清洗、标准化和整合，形成结构化的衰弱相关数据集。

50、知识图谱构建模块：基于收集到的数据，构建衰弱知识图谱，包括实体识别、关系提取和知识融合，将衰弱相关的概念、症状、风险因素、干预措施等作为实体，建立实体之间的关系。

51、衰弱初筛模块：用于使用frail量表对个体进行初步筛查，评估个体是否处于衰弱或衰弱前期。

52、风险因素评估模块：用于对初筛结果为衰弱或衰弱前期的个体进行多模态风险因素评估，包括生活方式、听力损失、环境因素、药物管理、心理健康、慢性病与多病共存、睡眠质量、社会孤立、营养不良、认知问题和肌少症。

53、个性化干预模块：根据评估结果，结合知识图谱中的干预措施和个体特征，为个体提供个性化的干预建议。

54、系统集成模块：将知识图谱、筛查评估模型和个性化干预模型集成到一个系统中，通过实际应用测试对系统进行优化，确保系统的稳定性和有效性。

55、本发明的第三个方面涉及基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现本发明的基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建方法。

56、本发明的第四个方面涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现本发明的基于知识图谱和大模型的衰弱居家筛查评估及个性化干预模型的构建方法。

57、本发明通过以下方式实现其优点和效果：

58、(1)数据驱动的科学性：本发明通过收集多源数据，包括体检数据、生活方式、疾病数据等，并通过数据清洗、标准化和整合来保证数据的准确性。通过知识图谱的构建，将各种与衰弱相关的概念、症状、风险因素、干预措施等进行系统化组织和融合，形成一个高度结构化、逻辑清晰的知识体系。

59、(2)衰弱早期识别：通过frail量表进行初步筛查，可以初步评估个体的衰弱状态，早期识别衰弱或衰弱前期的个体。基于衰弱知识图谱提供的多模态风险评估，可以进一步评估个体的健康状态，发现潜在的风险因素，并通过个性化干预提供科学的干预方案，有助于预防病情进一步恶化。

60、(3)个性化干预：本发明采用基于大模型和知识图谱的个性化干预方法，通过对个体的具体风险因素进行评估，结合环境因素、营养需求等，提供定制化的干预建议。利用多目标优化模型动态调整干预方案，使干预更符合个体的健康需求。

61、(4)闭环反馈与自动优化：干预方案实施后，本发明通过对干预效果的跟踪和评估，形成闭环反馈机制，且能够动态调整干预措施和优化模型，持续改进干预效果。这一闭环优化系统能够根据实时数据对干预方案进行个性化调整，既可以提高干预效果，又能够降低干预成本。

62、本方面的创新点在于结合了大数据、知识图谱和深度学习模型，针对衰弱的早期筛查和个性化干预提出了一种综合的技术方案，主要包括以下几个方面的创新：

63、(1)基于多源数据构建衰弱知识图谱：本发明通过收集并整合体检数据、生活方式数据、疾病数据等多源信息，构建了一个衰弱知识图谱。这一图谱通过实体识别、关系提取和知识融合，构建了完整的衰弱相关知识体系，有效提升了数据整合的效率和信息的关联性，为后续的评估与干预提供了强有力的支持。

64、(2)frail量表与多模态风险评估结合：通过frail量表进行初步筛查后，本发明进一步对衰弱或衰弱前期个体进行多模态风险因素的评估，如生活方式、听力损失、环境因素等。这种多维度、全面的评估方式能够对个体衰弱状态深入了解，有助于精准制定干预方案。

65、(3)个性化干预方案的动态适配与优化：创新性地将个性化干预与知识图谱结合，利用大模型和多目标优化技术，根据用户的个人特征和外部环境动态调整干预方案。通过灰色关联度等技术动态适配营养方案和环境干预，结合用户的实际情况做出更有效的干预。

66、(4)闭环反馈机制：本发明通过系统性的干预效果评估机制，在干预前期提供个性化干预方案，在干预实施后通过效果评估反馈对方案进行调整。这种闭环优化的方式，使得干预方案能够实时更新和完善，持续提高干预效果。

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