摘要
本发明涉及慢病健康监测领域,尤其涉及基于人工智能的慢病健康监测方法及其系统,包括获取慢病用户或患者的相关身体数据信息,对采集到原始数据进行预处理操作,建立慢病风险评估神经网络模型,得到慢病风险评估结果进而设置风险层级;根据慢病不同风险层级设定复诊频率,结合不同因素计算复诊频率的优化参量,根据完整的复诊频率的优化参量与预设复诊频率的对照参量的对比结果对慢病患者的复诊频率进行调节;根据慢病患者反馈情况与预设的慢病患者反馈情况的比对结果对慢病患者复诊频率进行优化;根据优化后的复诊频率设定通知家属或陪诊人员的次数,有效对患者慢病情况进行监测。
技术关键词
健康监测方法
频率
神经网络模型
患者
电子健康记录
通知
健康监测系统
监测模块
层级
高风险
基线
程序
身体健康
数据
复杂度
速率
指数
系统为您推荐了相关专利信息
功能测试方法
分合闸信号
跳闸事件
采样输入电路
低压
电池放电曲线
参数
等效电路模型
电压
神经网络模型
换流阀运行状态
随机森林模型
振动特征
历史温度数据
历史运行数据
频率计算方法
架空输电线路
相邻两帧图像
像素点
序列
关键点
左心室
运动预测方法
轮廓图像
卷积神经网络模型