一种基于大模型的智能健康管理方法及系统

本发明提供了一种基于大模型的智能健康管理方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：收集患者的多个医疗特征以及相对应的特征值；对医疗特征进行预处理；通过深度学习特征贡献传播算法，对医疗特征进行重要性划分；基于划分结果，确定用于预测的重要特征；结合LSTM模型和隐马尔可夫模型，构建健康状态预测模型；将重要特征以及相对应的特征值输入至健康状态预测模型，输出患者的健康状态；根据健康状态，为患者提供康复建议。本发明可以提前预测潜在的健康问题或疾病风险，从而实现早期干预，减少疾病发生的概率。