曲文英　宋立濤

摘要：隨著慢性疾病在全球范圍內(nèi)的不斷增加，慢病的管理和預(yù)防已成為當(dāng)今醫(yī)療健康領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)之一。本研究旨在利用人工智能技術(shù)，引用智能算法構(gòu)建一套全流程的慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，以提高對(duì)慢病患者的監(jiān)測(cè)和預(yù)防能力。通過整合生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣信息以及健康風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)簽，文章設(shè)計(jì)了一個(gè)端到端的預(yù)警系統(tǒng)，結(jié)合人工智能（AI） 和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML） ，能夠準(zhǔn)確、快速地對(duì)患者的健康狀況進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在平臺(tái)構(gòu)建的穩(wěn)定性和性能方面表現(xiàn)優(yōu)異，為慢病的管理和預(yù)防提供了一種有效的解決方案。

關(guān)鍵詞：人工智能；智能算法；全流程；慢病患者；健康風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警方法

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）13-0031-03 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID） ：

0 引言

在當(dāng)今社會(huì)，慢性疾病已成為全球范圍內(nèi)的一大健康挑戰(zhàn)，給患者的生活帶來(lái)了沉重負(fù)擔(dān)，同時(shí)也對(duì)醫(yī)療系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(zhǎng)期的發(fā)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(tǒng)的慢病管理方式主要依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和患者的自我監(jiān)測(cè)，存在信息獲取不足、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性低等問題[2]。因此，開發(fā)一種準(zhǔn)確、可靠的慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)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(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法應(yīng)運(yùn)而生。通過利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該方法能夠從多個(gè)角度綜合評(píng)估患者的健康狀況，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。在這個(gè)系統(tǒng)中，生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣信息以及健康風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)簽被整合和分析，從而為患者提供個(gè)性化的預(yù)防和管理建議。與傳統(tǒng)的健康管理方法相比，基于人工智能的預(yù)警系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和效率，能夠?yàn)榛颊咛峁└玫慕】捣?wù)。

1 全流程慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)總框架設(shè)計(jì)

慢性病是全球性健康挑戰(zhàn)，預(yù)防和管理慢性病是重要任務(wù)[5-6]。構(gòu)建基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，是一種有效的方法，該系統(tǒng)可以有效預(yù)防疾病，實(shí)現(xiàn)對(duì)慢病患者的健康管護(hù)，具體的系統(tǒng)設(shè)計(jì)如圖1所示。

由圖1可知，該系統(tǒng)中包含數(shù)據(jù)采集與整理模塊、特征提取與構(gòu)建模塊、模型訓(xùn)練與預(yù)警模塊三大部分。將各個(gè)模塊進(jìn)行整合，構(gòu)建完整的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試和優(yōu)化，確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和性能滿足實(shí)際需求。部署系統(tǒng)到實(shí)際的醫(yī)療機(jī)構(gòu)或患者端，為患者提供持續(xù)的健康監(jiān)測(cè)和管理服務(wù)。這樣的總體框架設(shè)計(jì)將有助于實(shí)現(xiàn)慢病患者的全流程健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為患者提供個(gè)性化的健康管理服務(wù)，降低慢性病的發(fā)病率和對(duì)患者健康的不良影響。

2 硬件設(shè)計(jì)

基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)部分涉及多個(gè)關(guān)鍵設(shè)備。首先，數(shù)據(jù)采集與整理模塊采用Fitbit Charge 5，這款設(shè)備能夠準(zhǔn)確采集患者的生理數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣數(shù)據(jù)，并通過藍(lán)牙等方式傳輸?shù)较到y(tǒng)。其次，特征提取與構(gòu)建模塊依賴于Dell PowerEdge R740服務(wù)器，以保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和特征提取的效率和安全性。在模型選擇與訓(xùn)練模塊中，NVIDIA Tesla V100 GPU服務(wù)器被選用，以加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程。預(yù)警系統(tǒng)模塊采用Apple Watch Series 7智能手表，其智能預(yù)警功能能夠及時(shí)向患者發(fā)送健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)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(gè)人數(shù)據(jù)、查看健康評(píng)估結(jié)果和接受健康管理建議。安全與隱私保護(hù)模塊選用HPE ProLiant DL380 Gen10服務(wù)器，以高級(jí)的安全功能和數(shù)據(jù)加密技術(shù)確?；颊邤?shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和傳輸。系統(tǒng)整合與部署模塊依賴于Amazon WebServices （AWS） EC2云服務(wù)器，提供靈活的云計(jì)算資源，支持系統(tǒng)的部署和運(yùn)行。這些設(shè)備共同構(gòu)建了一個(gè)功能完善、性能穩(wěn)定的慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，為患者提供高效、個(gè)性化的健康管理服務(wù)。

3 軟件設(shè)計(jì)3.1 數(shù)據(jù)采集與整理模塊

在慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)采集與整理模塊起著至關(guān)重要的作用。這個(gè)模塊負(fù)責(zé)采集患者的生理數(shù)據(jù)（如血壓、血糖、心率等）、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)（如飲食、運(yùn)動(dòng)、睡眠等）、病史數(shù)據(jù)等。整理并清洗原始數(shù)據(jù)，去除異常值和缺失值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，以便后續(xù)的特征提取和建模分析。

系統(tǒng)可以使用人工智能手環(huán)、智能手表等設(shè)備采集患者的生理數(shù)據(jù)。通過應(yīng)用程序或在線問卷調(diào)查等方式獲取患者的生活習(xí)慣數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)接口或API，用于從設(shè)備中獲取原始數(shù)據(jù)。將獲取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以便后續(xù)處理和分析。異常值可以通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行檢測(cè)，該系統(tǒng)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(shù)據(jù)，μ 為數(shù)據(jù)的均值，σ 為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)Z值超過一定閾值時(shí)，即可認(rèn)為該數(shù)據(jù)為異常值。之后，需要去除異常值和缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑處理，降低噪聲對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響。數(shù)據(jù)平滑可以通過指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均的方法實(shí)現(xiàn)。其中，指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均的公式如式（2） 所示：

St = αXt + （1 - α） St - 1 （2）

其中，St為當(dāng)前時(shí)刻的平滑值，Xt為當(dāng)前時(shí)刻的原始值，St - 1為上一時(shí)刻的平滑值，α 為平滑系數(shù)。將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，方便后續(xù)處理。將數(shù)據(jù)格式化為適合建模分析的矩陣形式，并對(duì)其進(jìn)行清洗和預(yù)處理，為后續(xù)的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.2 特征提取與構(gòu)建模塊

特征提取與構(gòu)建模塊在慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中具有重要意義。該模塊負(fù)責(zé)從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，并構(gòu)建適合用于建模分析的特征集合?；咎卣魈崛“ɑ颊叩幕拘畔?，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(yù)測(cè)的重要依據(jù)。生理指標(biāo)特征提取包括血壓、血糖、心率等生理指標(biāo)的特征提取?？梢詮倪@些生理指標(biāo)中提取出各種統(tǒng)計(jì)特征，如均值、方差、最大值、最小值等。生活習(xí)慣特征提取：包括飲食結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)頻率、睡眠質(zhì)量等生活習(xí)慣的特征提取。可以從患者的日常記錄中提取出各種習(xí)慣特征，如飲食多樣性指數(shù)、運(yùn)動(dòng)頻率指數(shù)等。特征構(gòu)建可以通過特征組合、特征轉(zhuǎn)換等方式構(gòu)建新的特征。如可以構(gòu)建血壓與心率的變化趨勢(shì)特征、飲食結(jié)構(gòu)與運(yùn)動(dòng)頻率的相關(guān)性特征等。

3.3 模型訓(xùn)練與預(yù)警模塊

模型訓(xùn)練與預(yù)警模塊在慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用。該模塊負(fù)責(zé)選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，并利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)對(duì)患者健康風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)及報(bào)警。

系統(tǒng)基于人工智能智能算法，將特征數(shù)據(jù)作為模型的輸入，將患者的健康風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)作為模型的標(biāo)簽，確保特征數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。使用歷史數(shù)據(jù)對(duì)選擇的模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到患者的健康風(fēng)險(xiǎn)規(guī)律。通過優(yōu)化算法（如梯度下降）對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新，使模型的預(yù)測(cè)能力不斷提升。使用交叉驗(yàn)證等方法對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)和訓(xùn)練策略，提高模型的預(yù)測(cè)性能，在發(fā)現(xiàn)健康隱患后，為患者發(fā)送預(yù)警數(shù)據(jù)。通過以上設(shè)計(jì)內(nèi)容和公式，模型訓(xùn)練與預(yù)警模塊能夠選擇合適的模型并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，為患者安全提供保障（如圖2所示）。

4 測(cè)試實(shí)驗(yàn)

4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

在實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備階段，構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定而高效的平臺(tái)用于慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)。硬件平臺(tái)采用了Dell PowerEdge R740xd 服務(wù)器，配備了IntelXeon Gold 6248 CPU @ 2.50GHz 處理器、128 GBDDR4 RAM內(nèi)存以及2TB SSD存儲(chǔ)。軟件平臺(tái)方面，實(shí)驗(yàn)選擇了Ubuntu Server 20.04 LTS作為操作系統(tǒng)，MySQL 8.0作為數(shù)據(jù)庫(kù)，Django 3.0作為框架進(jìn)行系統(tǒng)構(gòu)建，同時(shí)借助Pandas、NumPy和Scikit-learn等數(shù)據(jù)分析工具，以及TensorFlow 2.0 作為深度學(xué)習(xí)框架。此外，實(shí)驗(yàn)中采用Nginx作為Web服務(wù)器，并將整個(gè)系統(tǒng)容器化，運(yùn)行在Docker環(huán)境中，以確保平臺(tái)的高度可移植性和部署效率。使用真實(shí)的患者數(shù)據(jù)集，包括生理指標(biāo)數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)和健康風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)標(biāo)簽。數(shù)據(jù)集經(jīng)過預(yù)處理、清洗和特征工程等步驟，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。將預(yù)處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，以供系統(tǒng)調(diào)用和處理。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中，為觀察系統(tǒng)連續(xù)運(yùn)行72小時(shí)是否出現(xiàn)故障或性能下降現(xiàn)象，系統(tǒng)資源監(jiān)控顯示CPU和內(nèi)存使用率穩(wěn)定在合理范圍內(nèi)，具體的性能測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù)如表1所示。

響應(yīng)時(shí)間是從客戶端發(fā)起請(qǐng)求到收到服務(wù)器響應(yīng)的時(shí)間；吞吐量是每秒處理的請(qǐng)求數(shù)量。根據(jù)以上測(cè)試結(jié)果，可以看出即使在并發(fā)用戶數(shù)達(dá)到250時(shí)，系統(tǒng)的平均響應(yīng)時(shí)間仍然保持在250毫秒以內(nèi)，吞吐量也維持在每秒200個(gè)請(qǐng)求以上，這表明系統(tǒng)具備出色的處理能力和穩(wěn)定性。因此，可以得出結(jié)論，該預(yù)警系統(tǒng)在高負(fù)載情況下依然能夠提供快速且穩(wěn)定的服務(wù)。這些結(jié)果充分體現(xiàn)了基于人工智能智能算法的全流程慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)在提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、降低成本和提升效率等方面的優(yōu)勢(shì)，為慢病管理和預(yù)防提供了重要的支持和幫助。

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，本文以人工智能智能算法為基礎(chǔ)，構(gòu)建了一套全流程的慢病患者健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，取得了良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過對(duì)患者的生理指標(biāo)數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣信息進(jìn)行綜合分析和建模，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)患者的健康異常和潛在風(fēng)險(xiǎn)，并提供個(gè)性化的預(yù)防和管理建議。這一方法不僅為患者提供了更加精準(zhǔn)的健康服務(wù)，也為醫(yī)療機(jī)構(gòu)和政府部門提供了更有效的慢病管理策略。未來(lái)，科研人員將進(jìn)一步優(yōu)化算法和模型，提升系統(tǒng)的性能和可用性，為構(gòu)建更健康、更美好的社會(huì)做出更大的貢獻(xiàn)。

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【通聯(lián)編輯：光文玲】

基金項(xiàng)目：基于人工智能全流程慢病管理服務(wù)機(jī)制研究（項(xiàng)目編號(hào)：2022RKX029）