基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康风险预警方法

曲文英　宋立涛

摘要：随着慢性疾病在全球范围内的不断增加，慢病的管理和预防已成为当今医疗健康领域的重要挑战之一。本研究旨在利用人工智能技术，引用智能算法构建一套全流程的慢病患者健康风险预警方法，以提高对慢病患者的监测和预防能力。通过整合生理指标数据、生活习惯信息以及健康风险等级标签，文章设计了一个端到端的预警系统，结合人工智能（AI） 和机器学习（ML） ，能够准确、快速地对患者的健康状况进行评估和预测。实验结果表明，该方法在平台构建的稳定性和性能方面表现优异，为慢病的管理和预防提供了一种有效的解决方案。

关键词：人工智能；智能算法；全流程；慢病患者；健康风险；预警方法

中图分类号：TP399 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）13-0031-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

在当今社会，慢性疾病已成为全球范围内的一大健康挑战，给患者的生活带来了沉重负担，同时也对医疗系统和社会经济造成了巨大影响[1]。这些慢性疾病，如心血管疾病（高血压）、糖尿病、慢性肾病等，不仅具有长期的发展过程，而且在早期缺乏明显的症状，因此往往被忽视或被延误诊治。传统的慢病管理方式主要依赖于医生的经验和患者的自我监测，存在信息获取不足、预测准确性低等问题[2]。因此，开发一种准确、可靠的慢病患者健康风险预警系统显得尤为重要[3-4]。基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康风险预警方法应运而生。通过利用大数据和机器学习技术，该方法能够从多个角度综合评估患者的健康状况，并及时发现潜在的健康风险。在这个系统中，生理指标数据、生活习惯信息以及健康风险等级标签被整合和分析，从而为患者提供个性化的预防和管理建议。与传统的健康管理方法相比，基于人工智能的预警系统具有更高的准确性和效率，能够为患者提供更好的健康服务。

1 全流程慢病患者健康风险预警系统总框架设计

慢性病是全球性健康挑战，预防和管理慢性病是重要任务[5-6]。构建基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康风险预警系统，是一种有效的方法，该系统可以有效预防疾病，实现对慢病患者的健康管护，具体的系统设计如图1所示。

由图1可知，该系统中包含数据采集与整理模块、特征提取与构建模块、模型训练与预警模块三大部分。将各个模块进行整合，构建完整的健康风险预警系统。进行系统测试和优化，确保系统稳定性和性能满足实际需求。部署系统到实际的医疗机构或患者端，为患者提供持续的健康监测和管理服务。这样的总体框架设计将有助于实现慢病患者的全流程健康风险预警，为患者提供个性化的健康管理服务，降低慢性病的发病率和对患者健康的不良影响。

2 硬件设计

基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康风险预警系统的硬件设计部分涉及多个关键设备。首先，数据采集与整理模块采用Fitbit Charge 5，这款设备能够准确采集患者的生理数据和生活习惯数据，并通过蓝牙等方式传输到系统。其次，特征提取与构建模块依赖于Dell PowerEdge R740服务器，以保证数据存储、处理和特征提取的效率和安全性。在模型选择与训练模块中，NVIDIA Tesla V100 GPU服务器被选用，以加速深度学习模型的训练过程。预警系统模块采用Apple Watch Series 7智能手表，其智能预警功能能够及时向患者发送健康风险预警信息。用户界面模块则使用Apple iPad Pro平板电脑，提供友好的用户界面，让患者能够方便地输入个人数据、查看健康评估结果和接受健康管理建议。安全与隐私保护模块选用HPE ProLiant DL380 Gen10服务器，以高级的安全功能和数据加密技术确保患者数据的安全存储和传输。系统整合与部署模块依赖于Amazon WebServices （AWS） EC2云服务器，提供灵活的云计算资源，支持系统的部署和运行。这些设备共同构建了一个功能完善、性能稳定的慢病患者健康风险预警系统，为患者提供高效、个性化的健康管理服务。

3 软件设计3.1 数据采集与整理模块

在慢病患者健康风险预警系统中，数据采集与整理模块起着至关重要的作用。这个模块负责采集患者的生理数据（如血压、血糖、心率等）、生活习惯数据（如饮食、运动、睡眠等）、病史数据等。整理并清洗原始数据，去除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性，以便后续的特征提取和建模分析。

系统可以使用人工智能手环、智能手表等设备采集患者的生理数据。通过应用程序或在线问卷调查等方式获取患者的生活习惯数据。设计数据接口或API，用于从设备中获取原始数据。将获取的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续处理和分析。异常值可以通过统计学方法或机器学习算法进行检测，该系统使用的方法是Z-Score（Z值）方法，其公式如式（1） 所示：

其中，X为原始数据，μ 为数据的均值，σ 为数据的标准差。当Z值超过一定阈值时，即可认为该数据为异常值。之后，需要去除异常值和缺失值，确保数据的完整性和准确性。进行数据平滑处理，降低噪声对预测模型的影响。数据平滑可以通过指数加权移动平均的方法实现。其中，指数加权移动平均的公式如式（2） 所示：

St = αXt + （1 - α） St - 1 （2）

其中，St为当前时刻的平滑值，Xt为当前时刻的原始值，St - 1为上一时刻的平滑值，α 为平滑系数。将不同数据源的数据整合到统一的数据结构中，方便后续处理。将数据格式化为适合建模分析的矩阵形式，并对其进行清洗和预处理，为后续的健康风险预警提供可靠的数据基础。

3.2 特征提取与构建模块

特征提取与构建模块在慢病患者健康风险预警系统中具有重要意义。该模块负责从原始数据中提取有价值的特征，并构建适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，如年龄、性别等。这些基本特征通常能够直接反映患者的整体健康状况，是预测的重要依据。生理指标特征提取包括血压、血糖、心率等生理指标的特征提取。可以从这些生理指标中提取出各种统计特征，如均值、方差、最大值、最小值等。生活习惯特征提取：包括饮食结构、运动频率、睡眠质量等生活习惯的特征提取。可以从患者的日常记录中提取出各种习惯特征，如饮食多样性指数、运动频率指数等。特征构建可以通过特征组合、特征转换等方式构建新的特征。如可以构建血压与心率的变化趋势特征、饮食结构与运动频率的相关性特征等。

3.3 模型训练与预警模块

模型训练与预警模块在慢病患者健康风险预警系统中起着关键作用。该模块负责选择适当的机器学习或深度学习模型，并利用历史数据对其进行训练，以实现对患者健康风险的预测及报警。

系统基于人工智能智能算法，将特征数据作为模型的输入，将患者的健康风险等级作为模型的标签，确保特征数据和标签数据的一致性和准确性。使用历史数据对选择的模型进行训练，使其能够从数据中学习到患者的健康风险规律。通过优化算法（如梯度下降）对模型参数进行更新，使模型的预测能力不断提升。使用交叉验证等方法对训练好的模型进行评估，评估模型在新数据上的泛化能力。根据评估结果调整模型参数和训练策略，提高模型的预测性能，在发现健康隐患后，为患者发送预警数据。通过以上设计内容和公式，模型训练与预警模块能够选择合适的模型并对其进行训练，为患者安全提供保障（如图2所示）。

4 测试实验

4.1 实验准备

在实验准备阶段，构建一个稳定而高效的平台用于慢病患者健康风险预警系统的实验。硬件平台采用了Dell PowerEdge R740xd 服务器，配备了IntelXeon Gold 6248 CPU @ 2.50GHz 处理器、128 GBDDR4 RAM内存以及2TB SSD存储。软件平台方面，实验选择了Ubuntu Server 20.04 LTS作为操作系统，MySQL 8.0作为数据库，Django 3.0作为框架进行系统构建，同时借助Pandas、NumPy和Scikit-learn等数据分析工具，以及TensorFlow 2.0 作为深度学习框架。此外，实验中采用Nginx作为Web服务器，并将整个系统容器化，运行在Docker环境中，以确保平台的高度可移植性和部署效率。使用真实的患者数据集，包括生理指标数据、生活习惯数据和健康风险等级标签。数据集经过预处理、清洗和特征工程等步骤，确保数据的质量和可用性。将预处理好的数据导入到MySQL数据库中，以供系统调用和处理。

4.2 实验结果

实验中，为观察系统连续运行72小时是否出现故障或性能下降现象，系统资源监控显示CPU和内存使用率稳定在合理范围内，具体的性能测试结果数据如表1所示。

响应时间是从客户端发起请求到收到服务器响应的时间；吞吐量是每秒处理的请求数量。根据以上测试结果，可以看出即使在并发用户数达到250时，系统的平均响应时间仍然保持在250毫秒以内，吞吐量也维持在每秒200个请求以上，这表明系统具备出色的处理能力和稳定性。因此，可以得出结论，该预警系统在高负载情况下依然能够提供快速且稳定的服务。这些结果充分体现了基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康风险预警系统在提高预测准确性、降低成本和提升效率等方面的优势，为慢病管理和预防提供了重要的支持和帮助。

5 结束语

综上所述，本文以人工智能智能算法为基础，构建了一套全流程的慢病患者健康风险预警方法，取得了良好的实验结果。通过对患者的生理指标数据和生活习惯信息进行综合分析和建模，能够及时发现患者的健康异常和潜在风险，并提供个性化的预防和管理建议。这一方法不仅为患者提供了更加精准的健康服务，也为医疗机构和政府部门提供了更有效的慢病管理策略。未来，科研人员将进一步优化算法和模型，提升系统的性能和可用性，为构建更健康、更美好的社会做出更大的贡献。

参考文献：

[1] 于小婷，曹燕，丁森，等. 风险预警理念指导下链式管理在呼吸机治疗急性呼吸衰竭患者中的应用[J]. 齐鲁护理杂志，2024，30（3）：9-12.

[2] 黄毅. 预警风险管理联合手术室多元护理在异位妊娠急诊手术患者中的应用研究[J]. 基层医学论，2023，27（36）：36-38.

[3] 杨小元，潘玄，万玲. 风险预警机制下针对性护理对结直肠癌术后肠道功能恢复和深静脉血栓发生的影响[J]. 吉林医学，2023，44（12）：3616-3620.

[4] 马银平. 风险预警护理在呼吸窘迫综合征早产儿机械通气中的应用[J]. 当代护士（中旬刊），2023（12）：76-79.

[5] 许小红，刘冰. 风险评估下的预警护理对腹股沟疝伴高血压患者血压、负性情绪及健康状态的影响[J]. 心血管病防治知识，2023（16）：39-42.

[6] 盛芳. 中医特色护理联合风险预警健康教育在老年患者中的应用[J]. 中医药管理杂志，2022，30（13）：165-167.

【通联编辑：光文玲】

基金项目：基于人工智能全流程慢病管理服务机制研究（项目编号：2022RKX029）