一种基于几何深度学习的个体健康评估方法

本发明公开了一种基于几何深度学习的个体健康评估方法，该方法包括：获取待评估对象的多个维度的健康参数数据；基于图结构算法和图卷积神经网络，提取所述多个维度的健康参数数据对应的图特征参数；基于几何均值算法，计算所述多个维度的健康参数数据对应的健康标尺参数；根据所述图特征参数和所述健康标尺参数，基于动态时序分析算法，确定所述待评估对象的健康评估结果。可见，本发明能够结合多维度数据和图卷积和时序分析来精准捕捉健康数据的复杂关联性和时序变化，提高健康评估的准确性和可靠性。