摘要
本发明公开了基于心理干预的碳行为量化方法及系统,属于心理干预的碳行为量化技术领域,包括通过家用检测设备与AI系统实时采集用户基因、生活习惯、心理状态及日常碳行为数据,建立动态个人数据库;利用AI算法分析用户数据,生成个性化心理健康方案,并预测疾病风险及碳行为关联性,提前预警潜在疾病问题,本发明通过利用深度学习与知识图谱技术构建用户心理健康特征画像,并预测疾病风险;通过关联基因缺陷、生活习惯与碳行为轨迹,识别潜在健康风险;结合时间序列预测模型实现疾病倾向的提前预警;集成临床心理学标准与低碳行为指南,生成心理疗愈与碳减排的个性化方案,提升干预策略的科学性与适应性,降低用户健康风险并引导可持续行为。
技术关键词
家用检测设备
预测疾病风险
心理健康
基因检测工具
潜在健康风险
结构方程模型
集成临床
知识图谱技术
AI算法
疾病风险预测模型
动态
调节用户情绪
反馈技术
时间序列预测模型
情感计算技术
生理指标监测
多模态数据采集
可穿戴传感器
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心血管疾病护理
智能监测系统
心血管疾病风险
心电图传感器
心理健康状态
情感特征
标注方法
多模态情感分析
多层次
端点检测方法
面部图像数据
心理健康
面部表情特征
面部特征
专业咨询服务
多模态情绪
多模态传感器
语音特征
陪伴系统
深度学习模型