基于AI的慢性疾病风险预测与早期干预方法

本发明涉及慢性病检查技术领域，具体涉及基于AI的慢性疾病风险预测与早期干预方法，包括以下步骤：通过多种设备和平台采集用户的生理数据、生活习惯数据、环境数据和健康历史数据，然后对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补和标准化，接着，采用主成分分析法进行特征选择，提取出与慢性疾病风险相关的关键特征，基于这些关键特征，利用改进的随机森林算法构建慢性疾病风险预测模型，最后，结合模型预测结果，为用户提供个性化的干预建议，涵盖饮食调整、运动计划、药物预防和定期体检等方面；本发明，能够在早期阶段准确识别出慢性疾病高风险人群，提供精确的风险预测和个性化干预策略，从而有效预防慢性疾病的发生和发展。