一种基于人工智能的幼儿体质健康检测平台及其方法与流程

本发明涉及医疗健康，尤其涉及一种基于人工智能的幼儿体质健康检测平台及其方法。

背景技术：

1、医疗健康技术领域是指利用现代信息技术手段，对人类健康进行监测、诊断、治疗和预防等方面的研究和应用。该领域涉及多个学科，如计算机科学、生物医学工程、医学影像学等。

2、其中，基于人工智能的幼儿体质健康检测平台及其方法是一种利用人工智能技术对幼儿体质健康进行检测的平台和方法。该平台通过采集幼儿的生理数据（如心率、呼吸、体温等），结合大数据分析和机器学习算法，对幼儿的体质健康状况进行评估和预测。该方法的目的是帮助家长及时了解幼儿的身体状况，预防疾病的发生，并为医生提供参考依据，以便更好地制定个性化的治疗方案。为了达成这个效果，该平台通常采用多种传感器和设备来采集幼儿的生理数据，并将这些数据上传到云端进行处理。然后，通过机器学习算法对这些数据进行分析和挖掘，得出幼儿体质健康状况的评估结果。最后，将这些结果以可视化的方式呈现给家长和医生，方便他们进行参考和决策。

3、现有的幼儿体质健康检测系统多数缺乏实时性与智能化，不能有效地对幼儿的生理参数进行持续监测。因此，一旦幼儿出现健康异常，可能会出现延迟发现的情况，增加了风险。此外，许多现有系统不具备个性化的健康推荐功能，往往采用统一标准为所有幼儿提供相同建议，难以满足不同幼儿的独特需求。而在影像诊断方面，旧系统可能仅依赖传统的医学影像分析技术，缺乏现代ai图像识别技术的支持，这可能导致对疾病的检测不够敏感和准确。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人工智能的幼儿体质健康检测平台及其方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于人工智能的幼儿体质健康检测平台包括生理参数监测模块、异常预警模块、个性化健康推荐模块、虚拟医生助手模块、数据安全保护模块、影像诊断辅助模块；

3、所述生理参数监测模块基于可穿戴设备采集数据，采用数据预处理技术进行清洗和格式化，并进行实时监测，生成实时生理参数数据；

4、所述异常预警模块基于实时生理参数数据，采用序列异常检测算法，进行数据分析，并进行异常模式识别，生成异常预警报告；

5、所述个性化健康推荐模块基于用户档案和历史健康数据，采用数据挖掘技术，进行用户行为分析，并进行个性化健康方案制定，生成个性化健康方案；

6、所述虚拟医生助手模块基于用户输入的症状及异常预警报告，采用自然语言处理和知识图谱，进行初步诊断，并进行专业咨询方案配对，生成诊断咨询报告；

7、所述数据安全保护模块采用区块链加密技术，进行数据加密和访问控制，并进行数据传输，生成数据隐私保护措施；

8、所述影像诊断辅助模块基于获取的医疗影像数据，采用图像识别算法，进行特征提取，并进行病变区域的定位，生成影像诊断报告；

9、所述实时生理参数数据包括心率、呼吸频率、体温指标的数值集合，所述异常预警报告包括异常事件、持续时间、建议方案，所述诊断咨询报告包括潜在疾病信息和初步治疗意见，所述数据隐私保护具体为加密存储的用户个人信息和传输中的数据隐私，所述影像诊断报告包括影像异常区域、疾病概率以及辅助医生的诊断意见。

10、作为本发明的进一步方案，所述生理参数监测模块包括数据采集子模块、数据传输子模块、数据存储子模块；

11、所述异常预警模块包括异常识别子模块、阈值设定子模块、预警通知子模块；

12、所述个性化健康推荐模块包括数据收集子模块、算法分析子模块、方案生成子模块；

13、所述虚拟医生助手模块包括知识库建立子模块、语言处理子模块、诊断支持子模块；

14、所述数据安全保护模块包括数据加密子模块、数据匿名化子模块、用户权限设置子模块；

15、所述影像诊断辅助模块包括影像处理子模块、模式识别子模块、医生交互子模块。

16、作为本发明的进一步方案，所述数据采集子模块基于可穿戴设备，采用实时信号处理技术，进行生理参数的实时采集，并通过数据编码技术，生成原始生理数据集；

17、所述数据传输子模块利用安全加密传输技术，进行数据的实时传输，并通过网络协议优化，生成传输后的生理数据集；

18、所述数据存储子模块采用存储引擎，对传输后的生理数据集进行存储，并通过数据库索引优化，生成实时生理参数数据。

19、作为本发明的进一步方案，所述异常识别子模块基于实时生理参数数据，采用序列异常检测算法，进行异常模式的实时分析，并通过模式识别技术，生成初步异常模式报告；

20、所述阈值设定子模块结合统计分析方法，设定个体化的生理参数阈值，并通过阈值调整机制，生成参数阈值标准；

21、所述预警通知子模块依据初步异常模式报告与参数阈值标准，判定是否触发预警，并通过智能通知系统，生成异常预警报告。

22、作为本发明的进一步方案，所述数据收集子模块收集用户的档案和历史健康数据，并通过个人健康数据分析技术，生成用户历史健康数据集；

23、所述算法分析子模块基于用户历史健康数据集，采用深度学习算法，进行用户行为的深度分析，并通过行为模式识别，生成用户行为分析报告；

24、所述方案生成子模块根据用户行为分析报告，制定个性化的健康方案，并通过推荐系统算法，生成个性化健康方案。

25、作为本发明的进一步方案，所述知识库建立子模块基于医学文献资料，采用深度学习和自然语言处理方法，进行知识抽取和整理，生成医学知识图谱；

26、所述语言处理子模块基于用户输入及医学知识图谱，采用bert模型，进行症状语义解析和理解，生成用户症状语义理解报告；

27、所述诊断支持子模块基于用户症状语义理解报告及异常预警报告，采用模糊逻辑和医学推理算法，进行初步诊断和专业咨询方案配对，生成诊断咨询报告。

28、作为本发明的进一步方案，所述数据加密子模块基于诊断咨询报告，采用非对称加密算法，进行数据加密保护，生成加密的诊断咨询报告；

29、所述数据匿名化子模块基于加密的诊断咨询报告，采用k-匿名算法，进行数据匿名化处理，生成匿名化诊断咨询报告；

30、所述用户权限设置子模块基于匿名化诊断咨询报告，采用基于角色的访问控制策略，进行用户权限设置，生成数据隐私保护措施。

31、作为本发明的进一步方案，所述影像处理子模块基于医疗影像数据，采用高斯滤波和图像增强算法，进行影像预处理，生成预处理后的医疗影像数据；

32、所述模式识别子模块基于预处理后的医疗影像数据，采用卷积神经网络，进行病变特征识别，生成病变特征数据；

33、所述医生交互子模块基于病变特征数据，采用交互式可视化技术，进行病变区域定位，生成影像诊断报告。

34、一种基于人工智能的幼儿体质健康检测方法，所述基于人工智能的幼儿体质健康检测方法基于上述基于人工智能的幼儿体质健康检测平台执行，包括以下步骤：

35、s1：基于可穿戴设备，采用实时信号处理技术，进行生理参数的实时采集，并进行数据编码，生成原始生理数据集；

36、s2：基于所述原始生理数据集，采用安全加密传输技术，进行数据加密，并进行网络协议优化，生成传输后的生理数据集；

37、s3：基于所述传输后的生理数据集，采用存储引擎技术，进行数据存储，并进行数据库索引优化，生成实时生理参数数据；

38、s4：基于所述实时生理参数数据，采用序列异常检测算法，进行异常模式的实时分析，并进行模式识别，生成初步异常模式报告；

39、s5：基于所述初步异常模式报告，结合统计分析方法设定个体化生理参数阈值，并进行阈值调整机制，生成参数阈值标准；

40、s6：基于所述参数阈值标准和初步异常模式报告，判定是否触发预警，并通过智能通知系统进行预警通知，生成异常预警报告；

41、s7：基于所述异常预警报告，采用深度学习算法进行个性化健康方案的深度分析，并进行推荐系统算法，生成个性化健康方案报告。

42、作为本发明的进一步方案，所述实时信号处理技术具体为通过傅里叶变换对信号进行频域分析，所述数据编码具体指将信号数字化，所述安全加密传输技术具体为aes加密算法，所述网络协议优化具体指采用quic协议对传输速率和安全性的优化，所述存储引擎技术具体为innodb存储引擎，所述数据库索引优化具体指使用b+树索引加快检索速度，所述序列异常检测算法具体为通过长短时记忆网络进行时间序列分析，所述模式识别具体指通过支持向量机判定是否为异常模式，所述统计分析方法具体为z-score方法，所述阈值调整机制包括根据历史数据自适应调整阈值，所述深度学习算法具体为通过卷积神经网络对健康数据进行特征提取，所述推荐系统算法具体为通过协同过滤算法为用户生成健康方案。

43、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

44、本发明中，结合可穿戴设备技术，实现对幼儿生理参数的实时监测，提供及时、准确的生理数据。通过异常预警模块的设计，平台能够及时发现和预警潜在的健康风险，从而让幼儿得到更早的干预。个性化健康推荐模块结合了幼儿的历史健康数据，为其量身定制健康方案。而虚拟医生助手模块则利用自然语言处理和知识图谱技术，帮助家长在初级阶段即获得医学建议。影像诊断辅助模块的存在，使得医生能够更加精确地分析和诊断潜在的健康问题。