摘要
本发明公开了一种基于多源数据融合分析的健康风险评估方法及系统,涉及脑血管风险评估技术领域,包括采集用户行为数据和身体数据,评估用户身体数据变化;根据身体数据变化,通过支持向量机SVM对用户行为进行分析,通过用户行为分析进行健康风险评分并判断用户健康风险。本发明所述方法通过多维度的数据采集和分析,能够实现对用户健康状况的精准监测,通过对用户健康风险的评分计算,为脑血管疾病的用户提供了实时动态的健康风险评估,通过LSTM模型捕捉时间序列数据的长期依赖关系,能够准确预测用户的行为分类,有助于了解用户的日常活动模式,进一步为健康管理提供数据支持,基于用户健康风险和行为分类提供动态的科学精准的运动建议。
技术关键词
健康风险评估方法
智能穿戴设备
高风险
身体
心率
血压
运动
生成报表
LSTM模型
报表工具
数据接收服务
构建分类模型
风险评估技术
云端
频率
数据安全
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