基于物联网健康大数据的分析方法与流程

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本发明涉及医疗信息化、人工智能的，尤其涉及一种基于物联网健康大数据的分析方法。

背景技术：

1、随着医疗技术的不断进步，健康大数据已经成为现代医学研究和临床实践的重要资源，传统的医疗数据主要来源于医院的临床记录，但随着可穿戴设备、移动医疗应用等技术的普及，个体健康数据呈现出爆炸式增长，这使得健康大数据的分析和应用成为可能。

2、在健康大数据的分析方面，现有的技术主要集中在数据挖掘、机器学习和深度学习领域，这些技术可以从海量的数据中提取出有用的信息和知识，为疾病的预防、诊断和治疗提供决策支持；然而，现有的技术也存在一些不足之处，首先，由于健康数据的多样性和复杂性，不同类型的数据之间往往缺乏有效的融合机制，导致分析结果的准确性和可靠性受到限制；其次，现有的技术在处理实时流式数据方面存在不足，无法满足对实时健康监测和预警的需求。

3、针对上述问题，本发明提出了一种基于物联网健康大数据的分析方法，该方法结合了图神经网络、实时流式数据处理架构和时间序列分析技术，旨在解决健康大数据分析中的数据融合和实时处理问题；具体而言，该方法通过基于图神经网络构建多源数据融合模型，将临床记录、可穿戴设备数据、基因信息等不同类型的健康数据进行结构化融合，形成融合数据，然后，利用实时流式数据处理架构对融合数据进行分析，结合时间序列分析技术输出健康建议报告。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例，在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

3、因此，本发明解决的技术问题是：现有健康大数据技术存在数据融合和实时处理不及时的问题。

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于图神经网络构建多源数据融合模型，将采集的多源健康数据进行结构化融合，形成融合数据；

5、利用实时流式数据处理架构，结合时间序列分析技术，对所述融合数据进行实时分析；

6、结合历史健康数据与实时分析结果，通过增强学习算法优化个性化健康建议生成模块，输出健康建议报告。

7、作为本发明所述的基于物联网健康大数据的分析方法的一种优选方案，所述多源健康数据包括临床记录、可穿戴设备数据、基因信息、生活方式信息和环境数据。

8、作为本发明所述的基于物联网健康大数据的分析方法的一种优选方案，所述临床记录至少包含患者的电子病历、诊断信息、治疗方案、实验室测试结果和影像数据；

9、所述可穿戴设备数据至少包含患者的心率、步数、睡眠质量、活动水平、血氧饱和度和体温；

10、所述基因信息至少包含基因组测序数据、特定基因突变信息和单核苷酸多态性数据；

11、所述生活方式信息至少包含饮食记录、运动习惯、吸烟饮酒情况；

12、所述环境数据至少包含空气质量指数、温湿度、噪音水平和污染物浓度。

13、作为本发明所述的基于物联网健康大数据的分析方法的一种优选方案，采集的所述多源健康数据经过数据预处理之后，再进行结构化融合，其中：

14、通过清洗所述多源健康数据，去除缺失值与异常值；

15、标准化不同数据源的数据格式，所述标准化至少包含统一时间戳、单位换算；

16、从标准化后的健康数据中提取健康特征，并对其进行归一化处理，使得数据范围一致，以便于后续的计算处理。

17、作为本发明所述的基于物联网健康大数据的分析方法的一种优选方案，所述融合数据以高维特征向量形成的图结构表示；

18、其中，每个患者的融合数据表示为一个高维特征向量，所述高维特征向量至少包含来自所述多源健康数据的结构化融合信息，统计全部患者的融合数据，形成数据集，所述数据集表示为一个图结构，所述图结构中的每个节点代表每一个患者，所述图结构中的每条边表示相邻两个患者之间存在的不同数据源之间的关系。

19、作为本发明所述的基于物联网健康大数据的分析方法的一种优选方案，对所述融合数据进行实时分析，可通过下式进行表示：

20、

21、其中，r(t)为时刻t的实时分析结果，t为分析时间窗口的长度，n为数据源的总数，其包括临床记录、可穿戴设备数据、基因信息、生活方式信息和环境数据，mi为第i类数据源中的具体数据项数量，wij为第i类数据源中第j项数据的权重，fij(xij(t)，hij(t))为第i类数据源中第j项数据的处理函数，xij(t)为融合数据，hij(t)为历史健康数据，λij为时间衰减因子，用于控制历史健康数据的重要性，gi(yi(t))为第i类数据源的归一化函数，yi(t)为第i类数据源的实时数据。

22、作为本发明所述的基于物联网健康大数据的分析方法的一种优选方案，若r(t)的值在[0，1)之间，表示患者的健康状态相对稳定，无重大健康风险；

23、若r(t)的值在[1，2)之间，表示患者存在轻度健康风险，建议注意生活方式和环境影响；

24、若r(t)的值在[2，3)之间，表示患者存在中度健康风险，建议进行详细的健康检查并调整健康习惯；

25、若r(t)的值在[3，∞)之间，表示患者存在重度健康风险，建议立即就医进行详细检查。

26、作为本发明所述的基于物联网健康大数据的分析方法的一种优选方案，输出的所述健康建议报告至少包含个人健康概述、健康风险评估、个性化健康建议、健康数据分析图表、行为分析、健康资源推荐。

27、本发明的有益效果：本发明通过图神经网络构建多源数据融合模型，有效地融合不同类型的健康数据，提高数据的质量和可用性；利用实时流式数据处理架构实现对实时健康监测和预警的需求，提高医疗服务的效率和质量；结合时间序列分析技术更加准确地预测个体的健康状况和疾病发展趋势，为个性化医疗提供有力支持。

技术特征：

1.一种基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，所述多源健康数据包括临床记录、可穿戴设备数据、基因信息、生活方式信息和环境数据。

3.根据权利要求2所述的基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，所述临床记录至少包含患者的电子病历、诊断信息、治疗方案、实验室测试结果和影像数据；

4.根据权利要求1或2所述的基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，采集的所述多源健康数据经过数据预处理之后，再进行结构化融合，其中：

5.根据权利要求1所述的基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，所述融合数据以高维特征向量形成的图结构表示；

6.根据权利要求1所述的基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，对所述融合数据进行实时分析，可通过下式进行表示：

7.根据权利要求6所述的基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，包括：

8.根据权利要求1所述的基于物联网健康大数据的分析方法，其特征在于，输出的所述健康建议报告至少包含个人健康概述、健康风险评估、个性化健康建议、健康数据分析图表、行为分析、健康资源推荐。

技术总结
本发明公开了一种基于物联网健康大数据的分析方法，包括：基于图神经网络构建多源数据融合模型，将采集的多源健康数据进行结构化融合，形成融合数据；利用实时流式数据处理架构，结合时间序列分析技术，对融合数据进行实时分析；结合历史健康数据与实时分析结果，通过增强学习算法优化个性化健康建议生成模块，输出健康建议报告。本发明通过图神经网络构建多源数据融合模型，有效地融合不同类型的健康数据，提高数据的质量和可用性；利用实时流式数据处理架构实现对实时健康监测和预警的需求，提高医疗服务的效率和质量；结合时间序列分析技术更加准确地预测个体的健康状况和疾病发展趋势，为个性化医疗提供有力支持。

技术研发人员：朱风雷
受保护的技术使用者：南京医路云数字科技研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23

网址：基于物联网健康大数据的分析方法与流程 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/912426

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