基于AI大模型智能人体域网的中医六经辨证智能对话健康管理系统的制作方法

本发明涉及个体化传感器数据转换中医六经辨证术语模块领域，更具体地说，本发明涉及验证ai中医六经辨证大模型服务健康数据可用评估系数与其六经辨证数据和均方值，然后根据阈值应用公式来判断疾病在六经辨证等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），对ai中医大模型服务器处理健康数据的性能进行评估，综合判断中医六经辨证的由表入里的传变顺序可能趋势可能的问题，中医个体化计算的健康管理数据智能管理系统。

背景技术：

1、个体化健康数据是原始的、未经处理的医疗和个体化健康信息，而个体化健康管理数据是经过处理、分析和管理以实现更具体目标的个体化数据；个体化健康管理数据通常涉及使用ai中医六经辨证大模型等技术，通过个体化健康管理数据以提供更好的个体化健康管理支持和决策制定；

2、现存在通过实时人体域网健康监测设备（包括心率监测器、智能手环以及智能健康监测器等）监测用户身体的健康数据（包括心率、血压和体温等），将健康监测设备监测到的个体化健康数据通过传感器转换个体化中医术语模块后发送至ai中医六经辨证大模型进行ai中医六经辨证大模型的中医分析评估个体化健康管理数据，将个体化健康管理数据存储在服务器，并且健康监测设备或与ai中医六经辨证大模型的个体化中医服务器建立连接的其他用户端可以基于与ai大模型的中医服务器的数据时时推送个体化健康管理数据，个体化用户时时了解的身体健康中医评估数据，并先获得计算群体数据的中医六经辨证数据和均方值，然后根据阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题；

3、现有技术存在以下不足：

4、个体化健康监测设备在与ai中医六经辨证大模型的个体化中医服务器的数据传输中会存在故障的问题，目前通常是健康监测设备在与ai中医六经辨证大模型的个体化中医服务器的故障的报警通常是在健康监测设备在与ai中医六经辨证大模型的中医服务器已经故障之后，没有提前对健康监测设备在与ai中医六经辨证大模型的个体化中医服务器的数据传输的状态进行提前提示，从而会导致无法及时切换到备用ai中医六经辨证大模型的个体化中医服务器，从而导致在个体化健康监测设备在与ai中医六经辨证大模型的个体化中医服务器的数据传输出现故障时，用户的健康数据无法及时的通过ai中医六经辨证中医大模型服务器进行处理生成健康预防管理数据，造成对用户的健康监测的不及时，从而不能计算个体数据计算个体数据的中医六经辨证数据和均方值，更不能根据阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题，

5、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现要素：
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于ai中医六经辨证大模型的中医个体化健康智能管理系统以解决上述背景技术中提出的问题。 为实现上述目的，本发明提供如下。

技术实现思路

1、基于ai大模型智能人体域网的中医六经辨证智能对话健康管理系统

2、 ；包括个体化监测通过心率传感器数据转换中医术语模块、血氧饱和度个体化传感器数据转换中医术语模块、血压个体化传感器数据转换中医术语模块、体温个体化传感器数据转换中医术语模块、血糖个体化传感器数据转换中医术语模块以及运动综合个体化传感器数据转换中医术语模块；

3、个体化传感器转换中医术语模块技术如下：

4、1、ai中医六经辨证大模型与个体化体温传感器数据转换个体化中医六经辨证术语模块与中医阳气的个体化均方值范围并判断个体化健康值状态方法，包括以下步骤：

5、获取个体化智能体温传感器数据；根据获取的个体化数据传感器转换个体化中医术语模块，编写评估个体化体温与中医阳气的个体化平均值范围并判断个体化健康值状态，根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题的函数，

6、编写评估个体化体温属于中医六经辩证第几级函数函数：

7、函数需要结合中医理论和现代数据处理技术。

8、import numpy as np

9、# 假设我们有一个ai中医大模型的接口

10、class aichinesemedicinemodel:

11、    def analyze(self, data):

12、        # 模拟ai模型分析，返回六经辨证数据和均方值

13、        # 这里用随机数模拟

14、        return {

15、            "taiyang": np.random.uniform(0, 1),

16、            "yangming": np.random.uniform(0, 1),

17、            "shaoyang": np.random.uniform(0, 1),

18、            "taiyin": np.random.uniform(0, 1),

19、            "shaoyin": np.random.uniform(0, 1),

20、            "jueyin": np.random.uniform(0, 1),

21、            "mean_square_value": np.random.uniform(0, 1)

22、        }

23、# 获取个体化智能体温传感器数据

24、def get_individual_temperature_data():

25、    # 模拟获取体温数据

26、    return np.random.uniform(36.0, 37.5, 10)  # 10个体温数据点

27、# 转换个体化体温数据为中医术语

28、def convert_to_chinese_medicine_terms(temperature_data):

29、    # 模拟转换过程

30、    return {

31、        "average_temperature": np.mean(temperature_data),

32、        "standard_deviation": np.std(temperature_data)

33、    }

34、# 评估个体化体温与中医阳气的方均值范围并判断标准差状态

35、def evaluate_temperature_and_yang_state(temperature_data):

36、    terms = convert_to_chinese_medicine_terms(temperature_data)

37、    avg_temp = terms["average_temperature"]

38、    std_dev = terms["standard_deviation"]

39、    # 假设阳气的正常范围是36.5到37.0度

40、    if avg_temp < 36.5:

41、        yang_state = "阳气不足"

42、    elif avg_temp > 37.0:

43、        yang_state = "阳气过盛"

44、    else:

45、        yang_state = "阳气充盈"

46、    return yang_state, terms

47、# 根据ai中医大模型个体化输出均方值的结果，得出个体化体温与中医阳气的范围并判断个体化健康值状态评估

48、def evaluate_health_status(temperature_data):

49、    model = aichinesemedicinemodel()

50、    yang_state, terms = evaluate_temperature_and_yang_state(temperature_data)

51、    analysis_result = model.analyze(temperature_data)

52、    # 计算六经辨证数据和均方值

53、    mean_square_value = analysis_result["mean_square_value"]

54、    # 根据阈值应用公式来判断疾病流行的风险属于第几级

55、    if mean_square_value < 0.2:

56、        risk_level = 1  # 太阳经

57、    elif mean_square_value < 0.4:

58、        risk_level = 2  # 阳明经

59、    elif mean_square_value < 0.6:

60、        risk_level = 3  # 少阳经

61、    elif mean_square_value < 0.8:

62、        risk_level = 4  # 太阴经

63、    elif mean_square_value < 1.0:

64、        risk_level = 5  # 少阴经

65、    else:

66、        risk_level = 6  # 厥阴经

67、    return {

68、        "yang_state": yang_state,

69、        "risk_level": risk_level,

70、        "analysis_result": analysis_result

71、    }

72、# 主函数

73、def main():

74、    temperature_data = get_individual_temperature_data()

75、    health_status = evaluate_health_status(temperature_data)

76、    print("个体化体温数据:", temperature_data)

77、    print("阳气状态:", health_status["yang_state"])

78、    print("疾病风险级别:", health_status["risk_level"])

79、    print("分析结果:", health_status["analysis_result"])

80、if __name__ == "__main__":

81、    main()

82、代码展示了如何获取个体化体温数据，转换为中医术语，评估阳气状态，并通过ai中医六经辨证大模型分析得出六经辨证数据和均方值，最终判断疾病风险级别。

83、我们首先获取个体化智能体温传感器数据，然后转换为中医术语并评估阳气状态。接着，我们将评估结果输入ai中医六经辨证大模型进行进一步分析，最后根据分析结果判断个体化健康值状态和疾病风险。

84、2、ai中医六经辨证大模型与个体化心率传感器数据转换中医六经辨证术语模块方法，包括以下步骤：

85、获取个体化智能心率传感器数据；

86、根据获取的个体化数据，编写评估个体化心率数据转化中医脉象的状态的个体化均方值范围并判断个体化健康值状态，根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经→ 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题的函数，

87、编写评估个体化心率属于中医六经辩证第几级函数：

88、评估个体化心率数据并将其转换为中医脉象状态，同时根据中医六经辨证的传变顺序生成辨证结果。

89、import numpy as np

90、def evaluate_heart_rate_to_tcm_pulse(heart_rate_data):

91、    """

92、    评估个体化心率数据并转换为中医脉象状态，同时根据中医六经辨证生成辨证结果；

93、    参数:

94、    heart_rate_data (list): 个体化心率传感器数据列表

95、    返回:

96、    dict: 包含脉象状态和六经辨证结果的字典

97、    """

98、    # 获取个体化心率数据

99、    heart_rate_data = np.array(heart_rate_data)

100、    # 计算个体化均方值范围和健康值状态

101、    mean_hr = np.mean(heart_rate_data)

102、    std_hr = np.std(heart_rate_data)

103、    # 判断个体化心率数据的脉象状态

104、    if mean_hr < 60:

105、        pulse_state = "心率过慢，脉象沉缓"

106、    elif 60 <= mean_hr <= 100:

107、        pulse_state = "心率正常，脉象和谐"

108、    else:

109、        pulse_state = "心率过快，脉象数急"

110、    # 根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级

111、    def determine_tcm_level(mean_hr):

112、        if mean_hr < 60:

113、            return 1  # 太阳经

114、        elif 60 <= mean_hr < 70:

115、            return 2  # 阳明经

116、        elif 70 <= mean_hr < 80:

117、            return 3  # 少阳经

118、        elif 80 <= mean_hr < 90:

119、            return 4  # 太阴经

120、        elif 90 <= mean_hr < 100:

121、            return 5  # 少阴经

122、        else:

123、            return 6  # 厥阴经

124、    tcm_level = determine_tcm_level(mean_hr)

125、    # 生成辨证结果

126、    tcm_diagnosis = {

127、        1: "太阳经",

128、        2: "阳明经",

129、        3: "少阳经",

130、        4: "太阴经",

131、        5: "少阴经",

132、        6: "厥阴经"

133、    }

134、    result = {

135、        "脉象状态": pulse_state,

136、        "六经辨证结果": tcm_diagnosis[tcm_level],

137、        "平均心率": mean_hr,

138、        "心率标准差": std_hr

139、    }

140、    return result

141、# 示例数据

142、heart_rate_data = [72, 75, 78, 80, 76, 74, 73, 77, 79, 81]

143、# 调用函数

144、result = evaluate_heart_rate_to_tcm_pulse(heart_rate_data)

145、这个函数首先获取个体化心率数据，计算均方值，然后根据心率范围判断脉象状态。接着，根据中医六经辨证的传变顺序生成辨证结果。最后，返回一个包含脉象状态和六经辨证结果的字典。你可以根据实际需求调整函数的逻辑和阈值。

146、3、ai中医六经辨证大模型与个体化血压传感器数据转换个体化中医六经辨证术语模块与中医“气血”的状态的个体化均方值范围并判断个体化健康值状态方法，包括以下步骤：

147、获取个体化智能血压传感器数据；根据获取的个体化数据，编写评估个体化血压与中医“气血”的状态的个体化均方值范围并判断个体化健康值状态根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经→ 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题的函数，

148、编写评估个体化血压属于中医六经辩证第几级函数：

149、评估个体化血压属于中医六经辩证第几级的函数，我们需要将个体化血压数据与中医“气血”状态进行关联，并根据六经辨证的传变顺序来判断疾病的风险等级。

150、import numpy as np

151、def evaluate_blood_pressure(bp_data):

152、    """

153、    评估个体化血压与中医“气血”的状态，并根据六经辨证判断疾病风险等级；

154、    参数:

155、    bp_data (dict): 包含个体化血压数据的字典，格式为 {'systolic': 收缩压, 'diastolic': 舒张压}

156、    返回:

157、    dict: 包含血压状态、中医“气血”状态和六经辨证等级的字典

158、    """

159、    # 获取收缩压和舒张压

160、    systolic = bp_data['systolic']

161、    diastolic = bp_data['diastolic']

162、    # 定义血压状态和中医“气血”状态

163、    if systolic >= 140 or diastolic >= 90:

164、        bp_status = "高血压"

165、        qi_xue_status = "气上冲，血压高，气血不畅"

166、    elif systolic < 90 or diastolic < 60:

167、        bp_status = "低血压"

168、        qi_xue_status = "气下陷，血压低，气血不足"

169、    else:

170、        bp_status = "正常血压"

171、        qi_xue_status = "气血平稳，血压正常"

172、    # 计算个体化均方值（假设有一组历史血压数据）

173、    historical_bp_data = np.array([bp_data['systolic'], bp_data['diastolic']])

174、    mean_bp = np.mean(historical_bp_data)

175、    std_bp = np.std(historical_bp_data)

176、    mse_bp = np.mean((historical_bp_data - mean_bp) ** 2)

177、    # 根据均方值和阈值判断六经辨证等级

178、    if mse_bp < 10:

179、        six_jing_level = 1  # 太阳经

180、    elif mse_bp < 20:

181、        six_jing_level = 2  # 阳明经

182、    elif mse_bp < 30:

183、        six_jing_level = 3  # 少阳经

184、    elif mse_bp < 40:

185、        six_jing_level = 4  # 太阴经

186、    elif mse_bp < 50:

187、        six_jing_level = 5  # 少阴经

188、    else:

189、        six_jing_level = 6  # 厥阴经

190、    # 返回评估结果

191、    return {

192、        'bp_status': bp_status,

193、        'qi_xue_status': qi_xue_status,

194、        'six_jing_level': six_jing_level

195、    }

196、# 示例使用

197、bp_data = {'systolic': 135, 'diastolic': 85}

198、result = evaluate_blood_pressure(bp_data)

199、这个函数evaluate_blood_pressure接收一个包含个体化血压数据的字典，评估血压状态和中医“气血”状态，并根据均方值判断六经辨证等级;你可以根据实际需求调整均方值的阈值和六经辨证等级的判断标准。

200、4、ai中医六经辨证大模型与个体化血氧传感器转换个体化中医六经辨证术语模块与中医元气值评估方法，包括以下步骤：

201、获取个体化智能血氧传感器数据；根据获取的个体化数据，编写评估个体化血氧水平和元气值，根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题的函数，

202、编写评估个体化血氧属于中医六经辩证第几级函数：

203、评估个体化血氧属于中医六经辩证第几级的函数，我们需要结合现代医学的血氧数据和中医的六经辨证理论。

204、import numpy as np

205、# 假设我们有一个函数来获取个体化智能血氧传感器数据

206、def get_individual_spo2_data():

207、    # 这里用随机数模拟血氧数据，实际应用中应从传感器获取数据

208、    return np.random.uniform(90, 100)

209、# 设定群体化均方值范围

210、def calculate_mean_square_value(data):

211、    return np.mean(np.square(data - np.mean(data)))

212、# 根据血氧水平和均方值判断六经辨证等级

213、def evaluate_spo2_level(spo2, mean_square_value):

214、    if spo2 >= 95 and mean_square_value < 1:

215、        return 1  # 太阳经

216、    elif 90 <= spo2 < 95 and 1 <= mean_square_value < 2:

217、        return 2  # 阳明经

218、    elif 85 <= spo2 < 90 and 2 <= mean_square_value < 3:

219、        return 3  # 少阳经

220、    elif 80 <= spo2 < 85 and 3 <= mean_square_value < 4:

221、        return 4  # 太阴经

222、    elif 75 <= spo2 < 80 and 4 <= mean_square_value < 5:

223、        return 5  # 少阴经

224、    elif spo2 < 75 and mean_square_value >= 5:

225、        return 6  # 厥阴经

226、    else:

227、        return 0  # 无法判断

228、# 获取个体化智能血氧传感器数据

229、spo2_data = get_individual_spo2_data()

230、# 计算均方值

231、mean_square_value = calculate_mean_square_value([spo2_data])

232、# 评估个体化血氧水平和元气值

233、six_jing_level = evaluate_spo2_level(spo2_data, mean_square_value)

234、# 输出结果

235、print(f"个体化血氧水平: {spo2_data:.2f}")

236、print(f"均方值: {mean_square_value:.2f}")

237、print(f"六经辨证等级: {six_jing_level}级")

238、# 根据六经辨证等级提供个体化健康管理建议

239、def provide_health_management_advice(level):

240、    advice = {

241、        1: "健康状态良好，保持良好的生活习惯。",

242、        2: "注意饮食和休息，适当锻炼。",

243、        3: "可能有轻微不适，建议咨询中医师。",

244、        4: "健康状况较差，建议进行详细检查。",

245、        5: "健康状况严重，需立即就医。",

246、        6: "健康状况危急，需紧急医疗干预。"

247、    }

248、    return advice.get(level, "无法判断健康状态，建议咨询专业医生。")

249、# 输出健康管理建议

250、advice = provide_health_management_advice(six_jing_level)

251、print(f"健康管理建议: {advice}")

252、代码展示了如何获取个体化血氧数据，计算均方值，并根据中医六经辨证理论评估个体化血氧水平和元气值。根据评估结果，提供相应的健康管理建议。

253、5、ai中医六经辨证大模型与血糖个体化血氧传感器数据转换中医六经辨证术语模块与中医“消渴症”的状态的健康数据与健康值范围并判断健康数据与健康值状态方法，包括以下步骤：

254、根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经→ 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题的函数，

255、编写评估个体化血糖属于中医六经辩证第几级函数：

256、评估个体化血糖属于中医六经辩证第几级的函数，我们需要将现代医学的血糖数据与中医的六经辨证理论结合起来。

257、class aitraditionalchinesemedicinemodel:

258、    def __init__(self):

259、        # 初始化模型参数

260、        pass

261、    def analyze(self, data: dict) -> dict:

262、        """

263、        模拟ai中医大模型的分析和处理

264、        这里可以调用实际的ai模型进行分析

265、        返回一个模拟的中医辨证结果

266、        """

267、        return {

268、            "上消": data["blood_sugar"] > 7.0,

269、            "中消": data["blood_sugar"] > 10.0,

270、            "下消": data["blood_sugar"] > 13.0

271、        }

272、def get_individual_blood_sugar_data() -> dict:

273、    """

274、    模拟获取个体化智能血糖传感器数据

275、    实际应用中，这里应该从传感器获取数据

276、    """

277、    return {

278、        "blood_sugar": 8.5  # 示例数据

279、    }

280、def evaluate_blood_sugar_tcm_state(data: dict) -> str:

281、    """

282、    根据获取的数据，评估血糖与中医“消渴症”的状态

283、    """

284、    if data["blood_sugar"] > 13.0:

285、        return "下消"

286、    elif data["blood_sugar"] > 10.0:

287、        return "中消"

288、    elif data["blood_sugar"] > 7.0:

289、        return "上消"

290、    else:

291、        return "正常"

292、def determine_health_data_state(data: dict) -> str:

293、    """

294、    判断健康数据状态

295、    """

296、    if data["blood_sugar"] > 13.0:

297、        return "高风险"

298、    elif data["blood_sugar"] > 10.0:

299、        return "中风险"

300、    elif data["blood_sugar"] > 7.0:

301、        return "低风险"

302、    else:

303、        return "正常"

304、def generate_tcm_diagnosis(data: dict) -> int:

305、    """

306、    根据六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级

307、    """

308、    if data["blood_sugar"] > 13.0:

309、        return 6  # 厥阴经

310、    elif data["blood_sugar"] > 10.0:

311、        return 5  # 少阴经

312、    elif data["blood_sugar"] > 7.0:

313、        return 4  # 太阴经

314、    else:

315、        return 1  # 太阳经

316、def evaluate_individual_blood_sugar_tcm_level() -> dict:

317、    """

318、    评估个体化血糖属于中医六经辩证第几级

319、    """

320、    # 获取个体化智能血糖传感器数据

321、    data = get_individual_blood_sugar_data()

322、    # 将获取的数据输入ai中医大模型

323、    model = aitraditionalchinesemedicinemodel()

324、    tcm_diagnosis_result = model.analyze(data)

325、    # 根据ai中医大模型输出的结果，得出血糖与中医“消渴症”的状态

326、    tcm_state = evaluate_blood_sugar_tcm_state(data)

327、    # 判断健康数据状态

328、    health_data_state = determine_health_data_state(data)

329、    # 生成辨证结果

330、    tcm_diagnosis = generate_tcm_diagnosis(data)

331、    return {

332、        "消渴症状态": tcm_state,

333、        "健康数据状态": health_data_state,

334、        "辨证结果": tcm_diagnosis

335、    }

336、# 调用函数并打印结果

337、result = evaluate_individual_blood_sugar_tcm_level()

338、代码展示了如何将现代医学的血糖数据与中医的六经辨证理论结合起来，评估个体化血糖属于中医六经辨证的第几级。

339、6、ai中医六经辨证大模型与个体化运动综合传感器数据转换个体化中医六经辨证术语模块运动量数据转化中医“运动量适中：适度运动，有助于气血流通，促进身体健康，对应中医术语中的“活血化瘀”；运动量过大：过度运动，可能导致气血不畅，伤及气血，对应中医术语中的“气血亏虚”或“气血逆乱”；运动量不足：运动不足，导致气血运行不畅，影响身体健康，对应中医术语中的“气滞血瘀”或“气血不足”。”的状态方法，包括以下步骤：

340、获取个体化智能运动传感器数据；

341、根据获取的个体化数据，编写评估个体化运动量数据转化中医“运动量适中：适度运动，有助于气血流通，促进身体健康，对应中医术语术语中的“活血化瘀”；运动量过大：过度运动，可能导致气血不畅，伤及气血，对应中医术语中的“气血亏虚”或“气血逆乱”；运动量不足：运动不足，导致气血运行不畅，影响身体健康，对应中医术语中的“气滞血瘀”或“气血不足”；的状态，根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题的函数；

342、编写评估个体化运动属于中医六经辩证第几级函数：

343、评估个体化运动属于中医六经辩证第几级的函数，我们需要以下几个步骤：

344、获取个体化智能运动传感器数据：从传感器获取运动量数据；转换运动量数据为中医术语：根据运动量数据，转换为中医术语；计算六经辨证数据和均方值：根据中医理论，计算六经辨证数据和均方值；判断疾病风险等级：根据阈值应用公式来判断疾病的风险等级；生成辨证结果：根据六经辨证数据生成辨证结果。

345、import numpy as np

346、# 假设我们有一个函数可以获取个体化智能运动传感器数据

347、def get_sensor_data():

348、    # 这里用随机数模拟传感器数据

349、    return np.random.rand(10)

350、# 转换运动量数据为中医术语

351、def convert_to_tcm_terms(sensor_data):

352、    avg_data = np.mean(sensor_data)

353、    if avg_data < 0.3:

354、        return "气滞血瘀或气血不足"

355、    elif avg_data < 0.7:

356、        return "活血化瘀"

357、    else:

358、        return "气血亏虚或气血逆乱"

359、# 计算六经辨证数据和均方值

360、def calculate_six_meridians(sensor_data):

361、    # 这里用随机数模拟六经辨证数据

362、    six_meridians_data = np.random.rand(6)

363、    mean_square_value = np.mean(six_meridians_data**2)

364、    return six_meridians_data, mean_square_value

365、# 判断疾病风险等级

366、def determine_risk_level(mean_square_value):

367、    if mean_square_value < 0.2:

368、        return 1  # 太阳经

369、    elif mean_square_value < 0.4:

370、        return 2  # 阳明经

371、    elif mean_square_value < 0.6:

372、        return 3  # 少阳经

373、    elif mean_square_value < 0.8:

374、        return 4  # 太阴经

375、    elif mean_square_value < 1.0:

376、        return 5  # 少阴经

377、    else:

378、        return 6  # 厥阴经

379、# 生成辨证结果

380、def generate_diagnosis(sensor_data):

381、    tcm_term = convert_to_tcm_terms(sensor_data)

382、    six_meridians_data, mean_square_value = calculate_six_meridians(sensor_data)

383、    risk_level = determine_risk_level(mean_square_value)

384、    return {

385、        "tcm_term": tcm_term,

386、        "six_meridians_data": six_meridians_data,

387、        "mean_square_value": mean_square_value,

388、        "risk_level": risk_level

389、    }

390、# 主函数

391、def main():

392、    sensor_data = get_sensor_data()

393、    diagnosis = generate_diagnosis(sensor_data)

394、    print("个体化运动数据:", sensor_data)

395、    print("中医术语:", diagnosis["tcm_term"])

396、    print("六经辨证数据:", diagnosis["six_meridians_data"])

397、    print("均方值:", diagnosis["mean_square_value"])

398、    print("疾病风险等级:", diagnosis["risk_level"])

399、if __name__ == "__main__":

400、    main()

401、代码展示了如何从传感器获取数据，转换为中医术语，计算六经辨证数据和均方值，并最终生成辨证结果；你可以根据实际需求调整传感器数据获取和计算方法。

402、基于ai大模型智能人体域网的中医六经辨证智能对话健康管理系统；个体化健康监测传感器转换个体化中医六经辨证术语模块将个体化健康数据传输至ai中医六经辨证大模型服务器的近期个体化健康状态进行评估，判断个体化健康监测传感器转换个体化中医六经辨证术语模块将个体化健康数据传输至ai中医六经辨证大模型服务器的近期传输状态是否正常；

403、当个体化健康监测传感器数据转换个体化中医六经辨证术语模块将健康数据传输至ai中医六经辨证大模型服务器状态正常时；传输个体化传感器转换中医术语模块健康监测设备将个体化健康数据传输至ai中医六经辨证大模型服务器进行ai中医六经辨证大模型服务健康数据可用分析系数与其个体化均方值和个体化健康值；转换验证ai中医六经辨证大模型服务个体化健康数据可用评估系数与其群体化均方值和个体化健康值，对ai中医六经辨证大模型服务器处理健康数据的性能进行评估；

404、综合个体化的健康值传感器数据转换个体化中医六经辨证术语六个模块集合对近期的健康监测数据整体传输给ai中医六经辨证大模型服务器进行个体化健康数据分析，评估个体化健康数据可用的系数与其个体化均方值和个体化健康值，同时，根据中医六经辨证数据和均方值阈值应用公式来判断疾病的风险等级（外邪由表入里的传变顺序：1级太阳经 → 2级阳明经 → 3级少阳经 → 4级太阴经 →5级 少阴经 → 6级厥阴经生成辨证结果），提供个体化健康数据有助于提前综合判断疾病可能趋势可能的问题，提前发现可能存在的个体化健康问题。