基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風險預警方法

曲文英　宋立濤

摘要：隨著慢性疾病在全球范圍內的不斷增加，慢病的管理和預防已成為當今醫療健康領域的重要挑戰之一。本研究旨在利用人工智能技術，引用智能算法構建一套全流程的慢病患者健康風險預警方法，以提高對慢病患者的監測和預防能力。通過整合生理指標數據、生活習慣信息以及健康風險等級標簽，文章設計了一個端到端的預警系統，結合人工智能（AI） 和機器學習（ML） ，能夠準確、快速地對患者的健康狀況進行評估和預測。實驗結果表明，該方法在平臺構建的穩定性和性能方面表現優異，為慢病的管理和預防提供了一種有效的解決方案。

關鍵詞：人工智能；智能算法；全流程；慢病患者；健康風險；預警方法

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）13-0031-03 開放科學（資源服務）標識碼（OSID） ：

0 引言

在當今社會，慢性疾病已成為全球范圍內的一大健康挑戰，給患者的生活帶來了沉重負擔，同時也對醫療系統和社會經濟造成了巨大影響[1]。這些慢性疾病，如心血管疾病（高血壓）、糖尿病、慢性腎病等，不僅具有長期的發展過程，而且在早期缺乏明顯的癥狀，因此往往被忽視或被延誤診治。傳統的慢病管理方式主要依賴于醫生的經驗和患者的自我監測，存在信息獲取不足、預測準確性低等問題[2]。因此，開發一種準確、可靠的慢病患者健康風險預警系統顯得尤為重要[3-4]。基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風險預警方法應運而生。通過利用大數據和機器學習技術，該方法能夠從多個角度綜合評估患者的健康狀況，并及時發現潛在的健康風險。在這個系統中，生理指標數據、生活習慣信息以及健康風險等級標簽被整合和分析，從而為患者提供個性化的預防和管理建議。與傳統的健康管理方法相比，基于人工智能的預警系統具有更高的準確性和效率，能夠為患者提供更好的健康服務。

1 全流程慢病患者健康風險預警系統總框架設計

慢性病是全球性健康挑戰，預防和管理慢性病是重要任務[5-6]。構建基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風險預警系統，是一種有效的方法，該系統可以有效預防疾病，實現對慢病患者的健康管護，具體的系統設計如圖1所示。

由圖1可知，該系統中包含數據采集與整理模塊、特征提取與構建模塊、模型訓練與預警模塊三大部分。將各個模塊進行整合，構建完整的健康風險預警系統。進行系統測試和優化，確保系統穩定性和性能滿足實際需求。部署系統到實際的醫療機構或患者端，為患者提供持續的健康監測和管理服務。這樣的總體框架設計將有助于實現慢病患者的全流程健康風險預警，為患者提供個性化的健康管理服務，降低慢性病的發病率和對患者健康的不良影響。

2 硬件設計

基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風險預警系統的硬件設計部分涉及多個關鍵設備。首先，數據采集與整理模塊采用Fitbit Charge 5，這款設備能夠準確采集患者的生理數據和生活習慣數據，并通過藍牙等方式傳輸到系統。其次，特征提取與構建模塊依賴于Dell PowerEdge R740服務器，以保證數據存儲、處理和特征提取的效率和安全性。在模型選擇與訓練模塊中，NVIDIA Tesla V100 GPU服務器被選用，以加速深度學習模型的訓練過程。預警系統模塊采用Apple Watch Series 7智能手表，其智能預警功能能夠及時向患者發送健康風險預警信息。用戶界面模塊則使用Apple iPad Pro平板電腦，提供友好的用戶界面，讓患者能夠方便地輸入個人數據、查看健康評估結果和接受健康管理建議。安全與隱私保護模塊選用HPE ProLiant DL380 Gen10服務器，以高級的安全功能和數據加密技術確保患者數據的安全存儲和傳輸。系統整合與部署模塊依賴于Amazon WebServices （AWS） EC2云服務器，提供靈活的云計算資源，支持系統的部署和運行。這些設備共同構建了一個功能完善、性能穩定的慢病患者健康風險預警系統，為患者提供高效、個性化的健康管理服務。

3 軟件設計3.1 數據采集與整理模塊

在慢病患者健康風險預警系統中，數據采集與整理模塊起著至關重要的作用。這個模塊負責采集患者的生理數據（如血壓、血糖、心率等）、生活習慣數據（如飲食、運動、睡眠等）、病史數據等。整理并清洗原始數據，去除異常值和缺失值，確保數據的準確性和完整性，以便后續的特征提取和建模分析。

系統可以使用人工智能手環、智能手表等設備采集患者的生理數據。通過應用程序或在線問卷調查等方式獲取患者的生活習慣數據。設計數據接口或API，用于從設備中獲取原始數據。將獲取的數據存儲到數據庫或數據倉庫中，以便后續處理和分析。異常值可以通過統計學方法或機器學習算法進行檢測，該系統使用的方法是Z-Score（Z值）方法，其公式如式（1） 所示：

其中，X為原始數據，μ 為數據的均值，σ 為數據的標準差。當Z值超過一定閾值時，即可認為該數據為異常值。之后，需要去除異常值和缺失值，確保數據的完整性和準確性。進行數據平滑處理，降低噪聲對預測模型的影響。數據平滑可以通過指數加權移動平均的方法實現。其中，指數加權移動平均的公式如式（2） 所示：

St = αXt + （1 - α） St - 1 （2）

其中，St為當前時刻的平滑值，Xt為當前時刻的原始值，St - 1為上一時刻的平滑值，α 為平滑系數。將不同數據源的數據整合到統一的數據結構中，方便后續處理。將數據格式化為適合建模分析的矩陣形式，并對其進行清洗和預處理，為后續的健康風險預警提供可靠的數據基礎。

3.2 特征提取與構建模塊

特征提取與構建模塊在慢病患者健康風險預警系統中具有重要意義。該模塊負責從原始數據中提取有價值的特征，并構建適合用于建模分析的特征集合。基本特征提取包括患者的基本信息，如年齡、性別等。這些基本特征通常能夠直接反映患者的整體健康狀況，是預測的重要依據。生理指標特征提取包括血壓、血糖、心率等生理指標的特征提取。可以從這些生理指標中提取出各種統計特征，如均值、方差、最大值、最小值等。生活習慣特征提取：包括飲食結構、運動頻率、睡眠質量等生活習慣的特征提取。可以從患者的日常記錄中提取出各種習慣特征，如飲食多樣性指數、運動頻率指數等。特征構建可以通過特征組合、特征轉換等方式構建新的特征。如可以構建血壓與心率的變化趨勢特征、飲食結構與運動頻率的相關性特征等。

3.3 模型訓練與預警模塊

模型訓練與預警模塊在慢病患者健康風險預警系統中起著關鍵作用。該模塊負責選擇適當的機器學習或深度學習模型，并利用歷史數據對其進行訓練，以實現對患者健康風險的預測及報警。

系統基于人工智能智能算法，將特征數據作為模型的輸入，將患者的健康風險等級作為模型的標簽，確保特征數據和標簽數據的一致性和準確性。使用歷史數據對選擇的模型進行訓練，使其能夠從數據中學習到患者的健康風險規律。通過優化算法（如梯度下降）對模型參數進行更新，使模型的預測能力不斷提升。使用交叉驗證等方法對訓練好的模型進行評估，評估模型在新數據上的泛化能力。根據評估結果調整模型參數和訓練策略，提高模型的預測性能，在發現健康隱患后，為患者發送預警數據。通過以上設計內容和公式，模型訓練與預警模塊能夠選擇合適的模型并對其進行訓練，為患者安全提供保障（如圖2所示）。

4 測試實驗

4.1 實驗準備

在實驗準備階段，構建一個穩定而高效的平臺用于慢病患者健康風險預警系統的實驗。硬件平臺采用了Dell PowerEdge R740xd 服務器，配備了IntelXeon Gold 6248 CPU @ 2.50GHz 處理器、128 GBDDR4 RAM內存以及2TB SSD存儲。軟件平臺方面，實驗選擇了Ubuntu Server 20.04 LTS作為操作系統，MySQL 8.0作為數據庫，Django 3.0作為框架進行系統構建，同時借助Pandas、NumPy和Scikit-learn等數據分析工具，以及TensorFlow 2.0 作為深度學習框架。此外，實驗中采用Nginx作為Web服務器，并將整個系統容器化，運行在Docker環境中，以確保平臺的高度可移植性和部署效率。使用真實的患者數據集，包括生理指標數據、生活習慣數據和健康風險等級標簽。數據集經過預處理、清洗和特征工程等步驟，確保數據的質量和可用性。將預處理好的數據導入到MySQL數據庫中，以供系統調用和處理。

4.2 實驗結果

實驗中，為觀察系統連續運行72小時是否出現故障或性能下降現象，系統資源監控顯示CPU和內存使用率穩定在合理范圍內，具體的性能測試結果數據如表1所示。

響應時間是從客戶端發起請求到收到服務器響應的時間；吞吐量是每秒處理的請求數量。根據以上測試結果，可以看出即使在并發用戶數達到250時，系統的平均響應時間仍然保持在250毫秒以內，吞吐量也維持在每秒200個請求以上，這表明系統具備出色的處理能力和穩定性。因此，可以得出結論，該預警系統在高負載情況下依然能夠提供快速且穩定的服務。這些結果充分體現了基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風險預警系統在提高預測準確性、降低成本和提升效率等方面的優勢，為慢病管理和預防提供了重要的支持和幫助。

5 結束語

綜上所述，本文以人工智能智能算法為基礎，構建了一套全流程的慢病患者健康風險預警方法，取得了良好的實驗結果。通過對患者的生理指標數據和生活習慣信息進行綜合分析和建模，能夠及時發現患者的健康異常和潛在風險，并提供個性化的預防和管理建議。這一方法不僅為患者提供了更加精準的健康服務，也為醫療機構和政府部門提供了更有效的慢病管理策略。未來，科研人員將進一步優化算法和模型，提升系統的性能和可用性，為構建更健康、更美好的社會做出更大的貢獻。

參考文獻：

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【通聯編輯：光文玲】

基金項目：基于人工智能全流程慢病管理服務機制研究（項目編號：2022RKX029）