本申请提供一种基于人工智能的综合健康数据分析方法以及系统,对拟分析健康监测数据进行表征学习处理,对表征学习结果进行嵌入映射操作,得到表征学习结果以及监测识别特征向量;基于表征学习结果、监测识别特征向量以及拟分析健康监测数据对应的动态事件识别特征向量进行还原映射操作,得到拟分析健康监测数据的事件识别结果,令事件识别结果可以表征拟分析健康监测数据中的事件。由于动态事件识别特征向量是基于拟分析健康监测数据对应的多个前序监测数据的事件识别结果确定得到的,令依据动态事件识别特征向量确定得到的事件识别结果可以更准确表征拟分析健康监测数据中的事件,更准确地完成事件动态追踪,达到实时动态监测的目的。
背景技术
在当今数字化和智能化快速发展的时代,健康监测和分析领域面临着日益增长的需求和挑战。随着人们对自身健康关注度的不断提升,以及医疗技术和信息技术的不断进步,如何准确、高效地对健康监测数据进行分析和处理,以实现对健康状况的实时动态监测和精准评估,成为了该领域研究的热点和难点问题。
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,利用机器学习和数据分析方法对健康监测数据进行处理逐渐成为一种趋势。然而,现有的基于人工智能的健康数据分析方法仍然存在一些问题。在事件识别和动态追踪方面,现有的技术往往难以准确地识别和跟踪健康监测数据中的各种事件,尤其是那些需要持续监测的关键事件。例如,对于心率异常、血压波动等可行的健康事件,现有的方法可能无法及时、准确地检测到事件的发生,并对其发展趋势进行有效的预测和预警。这主要是因为现有的技术在处理动态事件时,没有充分利用历史数据和事件的关联性,无法构建全面、准确的动态事件识别模型。
实现思路