摘要
本发明涉及医疗健康技术领域,公开了一种心血管疾病风险预测方法及系统,实时获取用户的生理参数数据,实时获取用户的生活行为数据,从预处理后实时的生理参数数据和实时的生活行为数据中提取实时的特征向量,实时的特征向量包括若干实时的特征因子和每个实时的特征因子的因子权重,根据因子权重从实时的特征向量中筛选实时的特征因子,输入预训练的风险预测模型,输出心血管疾病预测结果。全方位反映用户身体健康状态的生理参数数据和生活行为数据,并且基于参数与风险相关性、参数与参数之间的相关性为实时特征向量的实时特征赋予因子权重,选择较高的因子权重的特征因子预测风险,提高了预测结果的泛化能力和精度,得到实时的风险评估结果。
技术关键词
因子权重
心血管疾病预测
风险预测模型
生理
参数
数据
代表
Pearson相关系数
心血管疾病风险
特征值
医疗健康技术
身体健康状态
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模块
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预测系统
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