一种基于日常健康检测数据变化预测健康状态的方法及系统

本发明涉及基于日常健康检测数据变化预测健康状态的方法及系统，包括以下步骤：采集或接收用户的日常健康检测数据，对日常健康检测数据进行预处理；采用时间序列分析方法提取变化趋势特征、周期性特征和波动特征；基于机器学习算法挖掘出健康状态特征；根据数据构建健康状态预测模型，采用历史数据对健康状态预测模型进行训练和验证；将实时采集到的健康检测数据输入到训练好的健康状态预测模型中，得到用户的健康状态预测结果；本发明能够实现对人体健康状态的实时监测和精准预测，能够更早地发现健康隐患，为疾病的预防和早期干预提供有力支持；能够更全面地评估人体的健康状态，提高了健康预测的准确性和可靠性。