一种中医多源合参的健康自适应评价系统和方法与流程

本发明属于健康综合评价，涉及一种中医多源合参的健康自适应评价系统和方法。

背景技术：

1、在中医诊疗的过程中，对于中医的“望，闻，问，切”进行数字化的转化与呈现，并且根据现有的中医四诊的仪器，红外热成像检查，病人的基本信息（现病史和既往史等），通过计算机技术与数学方法对于多种数据来源与多种模态的临床数据进行融合处理，从不同的维度体现人体的健康状态，并且给出人体的健康评分。

2、目前，基于人工智能的中医智能化诊断与健康管理系统已有初步探索。例如，文献1（cn120884255b 基于多源数据融合与ai技术的中医智能诊断系统）公开了一种基于多源数据融合与ai技术的中医智能诊断系统，其采用层次分析法（ahp）计算舌诊、面诊、脉诊的静态权重，通过图神经网络进行融合推理。文献2（cn121687495a 一种中西医结合健康服务体系的构建方法）公开了一种中西医结合健康服务体系的构建方法，采用双通道深度学习架构融合中西医特征，并利用蒙特卡洛方法进行数据模拟。此外，文献3（cn120853900a 一种多模态融合的中医体质智能评估系统）也公开了一种多模态融合的中医体质智能评估系统，采用强化学习动态调整模态权重。

3、然而，上述现有技术仍存在以下共性问题与缺陷：

4、（1）权重分配静态化或单向化，缺乏闭环反馈验证：多数系统的权重由专家经验一次性确定，属于静态ahp模型。尽管文献3中方案引入了动态权重，但其调整主要基于数据质量（如清晰度、信噪比），缺乏一个独立的、自上而下的验证与反馈机制来验证权重分配的科学性，并将其反向传递给权重生成模型。这导致权重一旦确定便长期固定，无法适应个体差异和临床实践的动态变化。

5、（2）评价维度单一，缺少“行为依从性”对健康结果的关键影响评估：现有系统普遍关注生理数据（舌象、脉象、红外等），忽略了用户对健康管理方案的执行情况（即依从性）。中医健康管理强调“三分治，七分养”，用户的自我管理行为是影响最终健康结果的核心变量。现有技术未能将“依从性”作为一个动态、可量化的评价因子纳入健康综合评分体系，导致评估结果无法真实反映用户在干预下的预期康复趋势。

6、（3）数据质量与权重调整多为被动响应，缺少主动的模拟预测与优化：现有技术多是在数据采集后，被动地根据数据质量调整权重。它们缺乏一个前摄性的模拟模块，能在评价前或评价中，利用蒙特卡洛模拟对现有权重体系进行压力测试，预测其在各种数据条件下的表现，并据此主动优化模型结构。

技术实现思路

1、针对上述传统方法中存在的问题，本发明提出了一种中医多源合参的健康自适应评价系统和方法。

2、为了实现上述目的，本发明实施例采用以下技术方案：

3、一方面，提供一种中医多源合参的健康自适应评价系统，包括：

4、数据获取与预处理单元，用于获取并预处理多源异构的中医健康数据，中医健康数据至少包括多模态检测数据、个人健康档案数据以及反映干预响应的时序行为数据。

5、初始评价模型构建单元，用于基于预设的多准则初始赋权策略生成各数据源的初始权重分配，并依据初始权重构建综合健康评价模型以输出健康评价值；其中，初始赋权策略受先验领域知识约束。

6、动态优化与自适应修正单元，用于基于不确定性传播分析策略对当前的综合健康评价模型进行扰动模拟与敏感因素辨识，并根据敏感因素辨识结果自适应修正初始权重，将修正后的动态权重反馈至初始评价模型构建单元以更新综合健康评价模型。

7、其中，数据获取与预处理单元持续采集用户接受干预后的实际健康变化数据，动态优化与自适应修正单元根据实际健康变化数据与综合健康评价模型的预测评价结果之间的偏差驱动权重的迭代修正，形成综合健康评价模型与真实数据之间的闭环反馈动态自适应机制。

8、另一方面，还提供了一种基于多源数据融合的中医健康自适应评价方法，包括以下步骤：

9、步骤s1，获取并预处理多源异构的中医健康数据，中医健康数据至少包括多模态检测数据、个人健康档案数据以及反映干预响应的时序行为数据。

10、步骤s2，基于预设的多准则初始赋权策略生成各数据源的初始权重分配，并依据初始权重构建综合健康评价模型以输出健康评价值；其中，初始赋权策略受先验领域知识约束。

11、步骤s3，基于不确定性传播分析策略对当前的综合健康评价模型进行扰动模拟与敏感因素辨识，并根据敏感因素辨识结果自适应修正初始权重，将修正后的动态权重反馈以更新综合健康评价模型。

12、步骤s4，持续采集用户在接受干预措施后的实际健康演化数据，根据实际健康演化数据与综合健康评价模型输出的预测结果之间的偏差，驱动权重的迭代修正，形成闭环反馈动态自适应调整。

13、上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：

14、上述一种中医多源合参的健康自适应评价系统和方法，所述系统包括：数据获取与预处理单元块、初始评价模型构建单元、动态优化与自适应修正单元；数据获取与预处理单元持续采集用户接受干预后的实际健康变化数据，动态优化与自适应修正单元根据实际健康变化数据与模型预测评价结果之间的差异驱动权重的迭代修正，从而形成“评价-模拟-反馈-优化”的闭环反馈的动态自适应健康评价系统，显著提升创造性与科学性。综合评价模型能够随着用户健康状态的时间推移而自主进化，真正实现中医“因人、因时、因地制宜”的个体化动态精准评价，有效解决了现有技术难以兼顾“群体通用性”与“个体特异性”的技术难题。

1.一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，所述多模态检测数据包括：全身及头面的红外热成像、舌面诊图像、脉诊波形、经络电特性、心理情志问卷及红外心理评估数据；

3.根据权利要求1所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，构建综合健康评价模型的过程包括：

4.根据权利要求1所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，先验领域知识约束包括：中医知识图谱与规则库中内置的先验约束；具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，基于不确定性传播分析策略对当前的所述综合健康评价模型进行扰动模拟与敏感因素辨识，包括：

6.根据权利要求1所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，根据敏感因素辨识结果自适应修正所述初始权重，包括：

7.根据权利要求6所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，权重自适应修正的原则包括：

8.根据权利要求6所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，所述非线性权重修正函数是一个双层嵌套的非线性映射函数，用于将初始权重、数据质量向量q、依从性标量 c 以及敏感性指数映射为动态权重；

9.根据权利要求6所述的一种中医多源合参的健康自适应评价系统，其特征在于，降低权重的过程包括：

10.一种基于多源数据融合的中医健康自适应评价方法，其特征在于，包括以下步骤：