基于多维度健康数据分析的无重大疾病风险预测方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
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