一种健康数据监测预警系统的制作方法

本技术实施例涉及数据处理，涉及但不限于一种健康监测预警系统。

背景技术：

1、健康监测涵盖多种方面，对于一些群体性的健康问题，例如呼吸问题、心理健康、肥胖等，通过对此类群体进行监测及预警，能够及早发现潜在的群体健康问题，帮助专业人员更好的了解群体健康状况，指导公共卫生政策。

2、相关的健康监测及预警通常通过人工经验或其它单一方法统计分析，受限于数据来源或监测预警方法的单一性，因此存在预警准确度低、及时性差，监测维度单一等缺点，且通常只能对一种特定的健康问题进行监测或预警。

3、因此，更灵活且高准确性的群体健康监测预警，是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术实施例提供了一种健康数据监测预警系统，能够对采集数据自动处理，通过多样化的预测及预警手段提高了系统对群体健康情况进行监测预警的准确度和灵敏度，并且能够根据健康类型更灵活地监测不同种类的群体健康问题。

2、本技术实施例提供了一种健康数据监测预警系统，所述系统包括：数据预处理模块、风险预测模块和监测预警模块，包括：

3、所述预处理模块，用于获取采集数据，对所述采集数据进行预处理，得到健康数据，所述健康数据包括编号、健康数据来源、健康数据类型、数据日期以及健康指标；

4、所述风险预测模块，用于获取所述健康数据，根据多种预测算法对所述健康数据进行处理，得到预设时间段内的预测数据，所述预测数据包括预设时间段内的预测群体健康指标；

5、所述监测预警模块，用于获取所述健康数据和所述预测数据，对所述健康数据和所述预测数据进行分析，得到监测结果，在所述监测结果符合异常预警条件的情况下，生成告警信号。

6、在一些实施例中，所述预处理模块用于对所述采集数据进行预处理，得到健康数据，包括：

7、对所述采集数据进行去重复处理，得到去重数据，所述去重数据中的每个数据对应的编号唯一；

8、对所述去重数据进行规范处理，去除所述去重数据中符合预设异常数据条件的数据，并对缺失值进行填充处理，得到规范数据；

9、选取所述规范数据的目标字段的数据内容，得到所述健康数据，所述目标字段包括用于对所述健康数据进行预测及预警分析的数据内容。

10、在一些实施例中，所述系统还包括配置模块，所述配置模块用于对所述预处理模块的数据获取参数、异常监测参数以及健康类型参数进行配置；

11、所述预处理模块，用于：

12、根据所述数据获取参数，选取至少一种健康数据来源的所述采集数据，所述采集数据包括健康检测数据、外界环境数据以及外界干预数据；

13、根据所述异常监测参数，调节所述预设异常数据条件，控制对所述去重数据的规范处理；

14、根据所述健康类型参数以及预先存储的不同健康类型与预设字段的对应关系，确定所述规范数据的目标字段，得到所述健康数据。

15、在一些实施例中，所述风险预测模块用于根据多种预测算法对所述健康数据进行处理，得到预设时间段内的预测数据，包括：

16、根据多种预测算法，分别对所述健康数据进行处理，得到预设时间段内，与多种预测算法对应的多组目标预测数据，所述预测算法包括自回归模型算法、机器学习算法以及深度学习算法；

17、根据预先设置的融合权重，将所述多组目标预测数据进行融合处理，得到所述预测数据。

18、在一些实施例中，所述配置模块还用于对所述风险预测模块的所述融合权重进行更改，包括：

19、选取所述健康数据在目标时间段的部分数据得到验证集数据；

20、根据所述多种预测算法和去除所述验证集数据的所述健康数据，得到所述目标时间段的多组目标验证数据；

21、根据所述验证集数据与所述多组目标验证数据，得到与多种预测算法对应的多个预测效果指标；

22、计算各种预测算法对应的预测效果指标与多个预测效果指标总和的比值，得到各个预测算法对应的算法权重，更改所述风险预测模块的所述融合权重。

23、在一些实施例中，所述配置模块还用于对所述风险预测模块的所述融合权重进行更改，包括：

24、选取所述健康数据在目标时间段的部分数据得到验证集数据；

25、根据所述多种预测算法和去除所述验证集数据的所述健康数据，得到所述目标时间段的多组目标验证数据；

26、根据所述验证集数据与所述多组目标验证数据，得到与多种预测算法对应的多个预测效果指标；

27、若所述多个预测效果指标中存在数值小于预设阈值的异常指标，对所述异常指标进行清除处理，得到去除所述异常指标后的至少一个预测效果指标；

28、根据至少一个预测效果指标，得到至少一种预测算法对应的算法权重，将异常指标对应的预测算法的算法权重设置为0，更改所述风险预测模块的所述融合权重。

29、在一些实施例中，所述监测预警模块用于对所述健康数据和所述预测数据进行分析，得到监测结果，在所述监测结果符合异常预警条件的情况下，生成告警信号，包括：

30、选取至少两种预警方法，对所述健康数据和所述预测数据进行监测，得到与至少两种预警方法对应的至少两个监测结果，在至少两个监测结果中任一监测结果符合所述异常预警条件的情况下，生成告警信号，所述预警方法包括预设规则和算法模型，所述预设规则包括休哈特控制图法、绝对阈值规则、分位点规则、四分位距规则、单点突变规则以及水平突变规则，所述算法模型包括局部离群因子模型、孤立森林模型以及高斯分布假设模型。

31、在一些实施例中，所述配置模块还用于对所述风险预测模块的时间调整参数和所述监测预警模块的方法参数进行配置；

32、所述风险预测模块，用于根据所述时间调整参数，对所述预设时间段的时间长短进行调整，得到调整预设时间段后的预测数据；

33、所述监测预警模块，用于根据所述方法参数，选取至少两种预警方法，并调整所述异常预警条件。

34、在一些实施例中，所述系统还包括数据可视化模块，所述数据可视化模块用与根据可视化数据生成并展示可视化图表，所述可视化数据包括所述健康数据、所述预测数据以及所述监测结果。

35、在一些实施例中，所述数据可视化模块还包括后台服务器和移动端，包括：

36、所述后台服务器，用于将所述可视化数据与所述可视化图表存储并发送至所述移动端；

37、所述移动端，用于获取所述可视化数据与所述可视化图表，并进行显示。

38、本技术实施例所提供的一种健康数据监测预警系统，系统包括数据预处理模块、风险预测模块和监测预警模块。其中，预处理模块，用于获取采集数据，并对获取的采集数据进行预处理，得到包括编号、健康数据来源、健康数据类型、数据日期以及健康指标的健康数据，风险预测模块和监测预警模块该健康数据进行处理得到相应结果。风险预测模块，用于根据多种预测算法对健康数据进行处理，得到预设时间段内包括预测群体健康指标的预测数据。监测预警模块用于对预处理模块得到的健康数据和风险预测模块得到的预测数据进行分析，得到监测结果，对监测结果进行判断，在监测结果符合异常预警条件的情况下，生成告警信号。这样，通过系统得到的健康数据、预测数据和告警信号，能够灵活且准确地对群体健康进行监测预警，解决了背景技术中所提出的技术问题。