摘要
本发明提出了一种基于数据分析的慢性病风险评估与干预策略生成系统。该系统通过采集包括临床检查、行为记录、环境数据等多源异构信息,利用数据融合技术提取关键特征,并通过时空加权张量分解方法加强数据的时间与空间特性。结合因果推理技术,系统能够准确评估个体的慢性病风险,消除混杂因素,提供更加可靠的风险预测。此外,系统通过强化学习算法动态生成个性化的干预策略,根据实时健康数据调整干预措施,确保精准的慢性病管理。本发明具有高效的风险预测能力与个性化干预方案,有助于提高慢性病管理的精确度与效果。
技术关键词
策略生成系统
张量分解模型
风险
融合特征
多模态特征融合
多模态数据融合
强化学习算法
因子
推理技术
深度学习模型
矩阵
Softmax函数
临床检查数据
变量
张量分解方法
医疗文本数据
多模态数据采集
患者
系统为您推荐了相关专利信息
检测模型训练方法
障碍物类别
障碍检测方法
特征融合网络
样本
健康知识图谱
多维健康数据
分析系统
动态基线模型
时间序列预测模型
煤机设备
集成深度神经网络
远程监控方法
多层次
数据