[发明专利]基于大数据的智能慢病管理系统

权利要求书

1.基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，包括用户信息获取模块、信息智能处理模块、训练数据生成模块、聚类关联分析模块以及输出显示模块，其中：

用户信息获取模块，用于获取慢病信息以及用户个人活动信息，并发送给信息智能处理模块；

信息智能处理模块，用于对慢病信息以及用户个人活动信息进行筛选，去除异常值，并发送给训练数据生成模块；

训练数据生成模块，用于对筛选后的信息通过机器学习进行训练，生成训练数据，并发送给聚类关联分析模块；

聚类关联分析模块，用于对训练数据进行聚类分析，得到多个聚类中心，对所有的聚类中心进行关联分析，得到个人活动信息与慢病信息之间的频繁项集；

输出显示模块，用于通过频繁项集得到个人活动信息与慢病信息之间的强关联规则，并对其进行可视化。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，所述智能慢病管理系统加载于管理服务器中，用户在浏览器上通过5G网络与其进行人机交互操作。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，所述慢病信息包括：门诊诊疗信息，住院诊疗信息、体检信息。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，所述用户个人信息包括：档案信息、病史信息。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，通过Z-Score标准化方法，去除所述慢病信息以及用户个人信息中的异常值。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，所述对训练数据进行聚类分析采用K-means算法。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，所述聚类中心表示个人活动信息或慢病信息。

8.基于大数据的智能慢病管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

用户信息获取模块获取慢病信息以及用户个人信息，并发送给信息智能处理模块；

信息智能处理模块对慢病信息以及用户个人活动信息进行筛选，去除异常值，并发送给训练数据生成模块；

训练数据生成模块对筛选后的信息通过机器学习进行训练，生成训练数据，并发送给聚类关联分析模块；

聚类关联分析模块对训练数据进行聚类分析，得到多个聚类中心，对所有的聚类中心进行关联分析，得到个人活动信息与慢病信息之间的频繁项集；

输出显示模块通过频繁项集得到个人活动信息与慢病信息之间的强关联规则，并对其进行可视化。

9.基于大数据的智能慢病管理系统，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求8所述的基于大数据的智能慢病管理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求8所述的基于大数据的智能慢病管理方法。