摘要
本发明公开了一种基于人工智能的市民体质数据分析方法及系统,包括采集市民多模态数据,多模态数据包括体检指标和运动数据。本发明在SOM网络模型中进行训练和聚类,将市民体质分为四类,有助于更细致地了解市民的体质状况,为个性化健康管理提供依据;通过计算四类数据中相同变量值的均值作为权重,能够直观地评估市民的体质状况,为市民提供了明确的体质反馈,对判定为体质较差的市民,进一步提取体检特征并进行病症风险预测,为市民提供及时的健康干预;基于体质较差的市民患有的病症,从系统中匹配经验最足的医生进行进一步诊治,实现了精准医疗,提高了治疗效果,通过智能化的医生匹配机制,能够更合理地分配医疗资源,提高医疗效率。
技术关键词
数据分析方法
决策树模型
多模态
指标
聚类
网络
模块
数据分析系统
噪声特征
注意力机制
图片
风险
随机森林
处理器通信
样本
算法
节点
定义
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融合语义
文本
生成推荐项目
多模态信息
推荐方法
风险分层
子模块
预测系统
Xgboost框架
多尺度特征融合
采摘末端执行器
协同控制方法
经济林果
抓持结构
薄膜压力传感器
系留无人机系统
系留线缆
传输高压直流电
多模态
低压模块
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