摘要
本发明公开了一种基于AI的个性化护理建议推送系统,具体涉及护理建议推送技术领域,本发明整合用户生理指标、病史、生活习惯及护理日志,构建多模态数据库。系统采用流处理引擎实现实时清洗与标准化处理,剔除低效护理方案。基于BERT模型生成用户初始状态向量,利用余弦相似度匹配新用户与达标群体,并通过K‑means聚类划分护理特征群体。推荐策略融合群体分布比例与特征匹配度,采用动态规则引擎与衰减机制优化推送时效性,生成优先级队列的多套候选方案。该方案通过深度关联分析,完成从数据采集、智能决策到个性化推送的全流程自动化,适用于慢性病管理及术后康复场景。
技术关键词
推送系统
护理特征
个性化健康建议
多模态数据库
动态规则引擎
特征工程
医疗信息系统
队列
BERT模型
智能穿戴设备
模块
策略
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