基于多维度健康数据分析的无重大疾病风险预测方法

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基于多维度健康数据分析的无重大疾病风险预测方法
申请号:CN202510657860
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120544895A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明提供基于多维度健康数据分析的无重大疾病风险预测方法,能够采集用户多个维度的健康数据,通过多源数据融合和智能化分析,结合机器学习算法和统计学模型,构建高精度的重大疾病风险预测模型,基于深度学习模型对用户的健康状态进行动态评估,通过分析历史数据与未来健康风险的关联性,预测用户的潜在疾病风险,涵盖健康趋势、风险因素及改善建议,帮助用户制定科学的健康管理计划,突破了传统预测方法的局限性,支持实时数据更新和模型优化,提供更加精准和个性化的预测结果。
技术关键词
疾病风险预测方法 Cox比例风险模型 疾病风险预测模型 时间序列模型 LSTM模型 随机森林 斯皮尔曼等级相关系数 长短期记忆网络 时间序列特征 变量 融合方法 健康风险评估 皮尔逊相关系数 构建决策树 机器学习算法 训练集数据 深度学习模型