本發明涉及健康監測，尤其涉及心血管疾病數據融合與多維度健康評估方法。

背景技術：

1、當前，心血管疾病是全球范圍內威脅人類健康的主要疾病之一，其發病率和致死率不斷攀升，心血管疾病的發病原因復雜多樣，往往受到生理因素、生活方式、環境因素等多種因素的共同影響。

2、然而，現有技術在心血管健康監測和風險評估中仍存在一些技術難題。首先，單一數據源采集不足以全面覆蓋心血管健康風險因素，難以整合生理參數、生活方式、環境影響等多源數據，導致評估結果片面且不準確。其次，大多數傳統評估方法無法實現對健康數據的動態分析，缺少對患者健康狀態的實時追蹤和早期預警功能，因而難以及時識別風險上升趨勢。此外，現有技術缺乏個性化的健康干預機制，未能基于動態的風險評分生成有針對性的健康管理建議，導致健康干預的及時性和有效性較低。

技術實現思路

1、本發明提供了心血管疾病數據融合與多維度健康評估方法。

2、心血管疾病數據融合與多維度健康評估方法，包括以下步驟：

3、s1，數據采集：通過部署多種傳感器和可穿戴設備，以及結合電子病歷系統獲取患者的多源數據，多源數據包括生理參數、歷史健康記錄、生活方式數據以及環境參數；

4、s2，數據預處理：對采集的多源數據進行預處理，包括去除噪聲、填補缺失值以及異常值檢測；

5、s3，特征提取與數據融合：使用卷積神經網絡對生理參數進行特征提取，采用主成分分析對歷史健康記錄、生活方式數據和環境參數進行特征提取，將生理參數提取的特征與歷史健康記錄、生活方式數據和環境參數提取的特征進行整合，形成多維度特征集；

6、s4，風險因子識別與加權：利用隨機森林算法從多維度特征集中識別出與心血管疾病相關的風險因子，同時，使用邏輯回歸算法為每個風險因子分配權重，生成個體化風險評分，用于初步健康評估；

7、s5，預測建模與風險評估：基于識別的風險因子，構建長短期記憶網絡模型，分析歷史多源數據和實時多源數據的時間序列趨勢，進行心血管事件的風險預測，生成動態風險評分；

8、s6，個性化建議與干預：基于長短期記憶網絡模型輸出的的動態風險評分生成個性化的健康干預建議，包括生活方式調整、藥物管理和定期檢查計劃，若動態風險評分超出預設閾值，自動觸發預警機制，通過應用程序通知患者和醫護人員。

9、可選的，所述s1包括：

10、s11，傳感器與設備部署：在患者日常生活環境中部署多種傳感器及可穿戴設備，采集生理參數數據，包括心電圖傳感器獲取患者心電信號、血壓傳感器監測患者血壓變化、心率傳感器測量患者心率；

11、s12，電子病歷系統集成：通過患者的電子病歷信息，獲取患者的歷史健康記錄，歷史健康記錄包括歷史病史、用藥記錄和手術記錄；

12、s13，生活方式數據采集：通過問卷、手機應用程序或智能設備等工具獲取患者的生活方式數據，包括日常飲食習慣、運動量和睡眠質量；

13、s14，環境參數采集：通過環境監測設備獲取患者周圍環境參數，包括溫度、空氣質量指數和噪音水平。

14、可選的，所述s2包括：

15、s21，數據去噪處理：對采集的多源數據進行去噪處理，以消除數據中可能存在的環境噪聲和設備噪聲；

16、s22，異常值檢測：針對去噪后的多源數據，使用基于統計學的異常值檢測方法，識別并標記異常數據點；

17、s23，缺失值填補：針對異常值檢測后的多源數據采用線性插值法進行缺失值填補；

18、s24,數據規范化：對填補后的多源數據進行規范化處理，將不同類型的數據縮放到同一范圍；

19、s25，時間戳標記：對經過預處理的多源數據加上時間戳，通過同步技術確保各數據源的時間一致性。

20、可選的，所述s3包括：

21、s31，數據輸入：將經過預處理的生理參數輸入至卷積神經網絡模型；

22、s32，卷積層構建：在卷積神經網絡模型的卷積層中應用多個卷積核，識別出生理參數的特征模式，并提取不同尺度的特征圖；

23、s33，池化層處理：在卷積層后添加池化層，通過最大池化操作降低生理參數維度；

24、s34，特征提取：對經過卷積和池化處理后的生理參數進行分析，提取出與心血管健康相關的生理特征，包括心率變異性和血壓波動趨勢；

25、s35，特征向量生成：將提取的生理特征整合為生理特征向量。

26、可選的，所述s3包括：

27、s36，歷史健康記錄特征提取：針對患者的歷史健康記錄,采用主成分分析法提取出與心血管健康相關的歷史健康特征向量；

28、s37，生活方式數據特征提取：對于生活方式數據，采用主成分分析法降維提取，識別出與心血管健康相關的生活方式特征向量；

29、s38，環境參數特征提取：針對環境參數，使用主成分分析方法提取出與心血管健康相關的環境特征向量；

30、s39，多維度特征集構建：將生理特征向量與歷史健康特征向量、生活方式特征向量和環境特征向量進行整合，形成多維度特征集。

31、可選的，所述s4包括：

32、s41，隨機森林模型構建：構建包含多棵決策樹的隨機森林模型，用于從多維度特征集中識別心血管健康相關的風險因子；

33、s42，數據輸入：將多維度特征集輸入到隨機森林模型中，以進行特征重要性分析，識別出與心血管疾病相關的風險因子；

34、s43，特征重要性評估：在隨機森林模型中，通過計算每個特征對決策樹分裂節點的貢獻，評估特征在心血管疾病預測中的重要性；

35、s44，風險因子選擇：根據特征重要性，篩選出與心血管健康密切相關的特征，作為最終的風險因子。

36、可選的，所述s4還包括：

37、s45，邏輯回歸模型構建：構建邏輯回歸模型，將風險因子作為自變量，計算每個風險因子的回歸系數，確定各風險因子對心血管健康風險的影響；

38、s46，數據輸入：將隨機森林模型識別出的各風險因子輸入邏輯回歸模型，基于回歸系數計算各風險因子的權重；

39、s47，回歸系數訓練：使用最大似然估計法對邏輯回歸模型進行訓練，計算每個風險因子的回歸系數，確定其對心血管疾病風險的影響權重；

40、s48，個體化風險評分生成：將每個風險因子的回歸系數與特征值相乘并加權，得到個體化的風險評分，用于對患者的心血管健康風險進行初步評估。

41、可選的，所述s5包括：

42、s51，長短期記憶網絡模型構建：構建長短期記憶網絡模型，模型單元結構包括輸入門、遺忘門、記憶單元和輸出門；

43、s52，數據輸入與準備：將經過加權后的風險因子，按時間序列輸入至長短期記憶網絡模型，以便模型學習時間序列中與心血管風險相關的模式；

44、s53，模型訓練：通過歷史多源數據訓練長短期記憶網絡模型，利用反向傳播算法優化權重參數。

45、可選的，所述s5還包括：

46、s54，實時數據輸入：將實時采集的多源數據按時間序列輸入到長短期記憶網絡模型中，進行實時心血管健康狀態分析；

47、s55，動態風險評分計算：根據長短期記憶網絡模型的輸出，對心血管事件的風險進行實時評估，生成動態風險評分；

48、s56，風險趨勢分析：隨著時間的推移，持續輸入新的實時數據，動態生成風險評分，形成評分的時間序列趨勢，通過分析風險評分的變化趨勢，識別潛在的風險上升或下降趨勢。

49、可選的，所述s6包括：

50、s61，動態風險評分分析：對長短期記憶網絡模型輸出的動態風險評分進行持續監測和分析，確定患者當前的心血管健康狀態；

51、s62，個性化健康干預建議生成：基于患者的動態風險評分，生成個性化健康干預建議；

52、s63，預警機制觸發：若動態風險評分超出預設的高風險閾值，將自動觸發預警機制，通過應用程序向患者和醫護人員發送警報，提示可能的緊急健康風險；

53、s64，通知與反饋：當預警機制觸發時，自動向患者的移動應用程序或指定的醫護人員終端發送實時通知。

54、本發明的有益效果：

55、本發明，通過多源數據采集，實現了患者健康信息的全面覆蓋和多維度獲取。基于卷積神經網絡和主成分分析，該方法能夠從生理和非生理數據中提取與心血管健康密切相關的特征，并融合為多維度特征集，為心血管疾病的風險評估提供了豐富的輸入數據。這種多源數據融合和精準特征提取提高了心血管風險因子識別的準確性，避免了單一數據源帶來的信息缺失問題，確保了評估結果的可靠性。

56、本發明，構建了基于長短期記憶網絡的動態預測模型，通過對風險因子的時間序列分析，實時生成動態風險評分，并通過評分趨勢跟蹤識別健康風險變化。這種基于時間序列的動態評估方法能夠在心血管風險提升時自動觸發預警機制，實現早期健康風險監測。同時，采用隨機森林算法和邏輯回歸為各風險因子加權，生成個體化的風險評分，使評估結果更加個性化。動態風險預測和個體化評分確保了健康監測的連續性和個性化，提升了健康干預的及時性和有效性。

57、本發明，根據動態風險評分生成個性化的健康干預建議，涵蓋生活方式調整、藥物管理和定期檢查計劃等內容，以滿足不同風險等級患者的健康需求。系統還集成了自動預警和實時通知機制，當動態風險評分超出閾值時，通過應用程序即時通知患者和醫護人員，使健康管理具有主動性和高響應性。預警機制和個性化建議的結合幫助患者及早采取干預措施，有效降低了健康風險，同時提高了醫護人員的健康管理效率，實現了心血管健康的全程智能化、個性化管理。