本技术涉及医疗数据处理技术领域,具体为绝经后骨质疏松患者医疗数据分析方法及系统,包括以下步骤:基于患者骨密度数据、骨代谢指标数据和骨折事件记录,提取骨密度测量值和骨代谢指标浓度。本发明中,通过结合协方差矩阵计算,提取特征值和特征向量,揭示数据间深层关联性,实现骨密度与代谢指标变化的精细描述,将状态概率值与骨折记录、药物使用数据归一化加权处理,生成优化后验状态分布矩阵,提升数据融合的准确性与全面性,通过筛选与累积运算提取关键动态特征集合,优化分析的针对性与效率,趋势曲线的归一化与时间间隔预测,形成骨密度变化趋势与骨折风险的量化结果,为病情评估与个性化分析提供高精度支持。
背景技术
医疗数据处理技术领域是指针对医疗健康相关数据的采集、存储、分析、处理和应用的技术体系。该技术领域涵盖电子病历分析、医疗影像分析、个性化医疗推荐、健康数据监测、疾病预测与诊断等方面,利用现代信息技术和数据科学方法,提升医疗服务效率和质量。在这一领域中,数据的准确性、安全性和隐私保护尤为重要,相关技术通常包括人工智能算法、大数据处理、云计算和物联网技术等。这些技术在促进医疗行业数字化转型的同时,也为精准医疗和健康分析提供了支持。
其中,绝经后骨质疏松患者医疗数据分析方法是指通过医疗数据处理技术对绝经后骨质疏松患者的健康信息进行全面的采集、存储和分析,从而为患者的骨质疏松症分析提供科学支持的过程。其主要用途包括个性化治疗方案的制定、病情进展的实时监测、治疗效果的评估以及辅助医疗决策的支持,从而帮助提高患者的生活质量和疾病分析效率。
现有技术侧重单一数据维度,忽视多维数据间的动态交互,缺乏时序关联建模。在绝经后骨质疏松分析中,仅关注骨密度变化,未有效整合骨代谢指标与骨折事件,病情分析存在局限性。多源数据融合未能充分刻画状态动态,缺少精确的趋势预测与风险评估,导致病情评估片面,治疗方案针对性不足。对趋势变化的量化支持有限,难以满足精准医疗需求。这些不足降低了数据分析在个性化治疗和实时决策中的应用价值,影响医疗服务的时效性和科学性。
实现思路