本發(fā)明涉及模型構(gòu)建，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的疾病特征識(shí)別評(píng)估模型的構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、最初，醫(yī)學(xué)圖像分析主要依賴于專業(yè)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷，通過(guò)目視檢查和基本的圖像處理手段，如邊緣檢測(cè)、直方圖分析等，進(jìn)行疾病特征的識(shí)別與評(píng)估。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，圖像處理技術(shù)逐漸向自動(dòng)化方向發(fā)展，出現(xiàn)了基于傳統(tǒng)算法（如支持向量機(jī)、決策樹(shù)等）的輔助診斷系統(tǒng)，這些方法在一定程度上提升了識(shí)別效率，但由于算法的局限性，其準(zhǔn)確性和適應(yīng)性仍然存在不足。深度學(xué)習(xí)的崛起為疾病特征識(shí)別評(píng)估帶來(lái)了革命性的變化。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）等深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，使得計(jì)算機(jī)能夠自主學(xué)習(xí)和提取醫(yī)學(xué)圖像中的復(fù)雜特征，從而大大提高了疾病識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。尤其是在醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域，如ct、mri、x光片等圖像的自動(dòng)化分析，深度學(xué)習(xí)技術(shù)表現(xiàn)出了極高的潛力。然而，目前傳統(tǒng)的疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法往往是基于群體數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)個(gè)體的精細(xì)化分析，難以提供個(gè)性化的健康評(píng)估，同時(shí)隨著疾病傳播和發(fā)展，患者的生理狀態(tài)、地區(qū)分布等都會(huì)發(fā)生變化，進(jìn)而導(dǎo)致疾病特征識(shí)別評(píng)估模型構(gòu)建的精度和時(shí)效性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的疾病特征識(shí)別評(píng)估模型的構(gòu)建方法，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種基于物聯(lián)網(wǎng)的疾病特征識(shí)別評(píng)估模型的構(gòu)建方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療設(shè)備實(shí)時(shí)采集患者多模態(tài)生理數(shù)據(jù)，并對(duì)患者多模態(tài)生理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)，并將標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至分布式數(shù)據(jù)庫(kù)；

4、步驟s2：基于生物樣本庫(kù)提取基因測(cè)序數(shù)據(jù)；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)進(jìn)行全域健康危險(xiǎn)因素感知，生成用戶層次健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)；將用戶層次健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)和基因測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合，以構(gòu)建包含時(shí)空維度的疾病特征矩陣；

5、步驟s3：采用堆疊式深度學(xué)習(xí)架構(gòu)訓(xùn)練疾病預(yù)測(cè)模型，其中疾病預(yù)測(cè)模型包含用于時(shí)序特征提取的lstm層、空間特征提取的圖卷積網(wǎng)絡(luò)層及多模態(tài)融合層；將疾病特征矩陣輸入至疾病預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)概率預(yù)測(cè)，從而輸出個(gè)體健康特征響應(yīng)值；

6、步驟s4：獲取疾病地區(qū)分布數(shù)據(jù)；基于疾病地區(qū)分布數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空演化圖譜；通過(guò)個(gè)體健康特征響應(yīng)值分析時(shí)空演化圖譜的疾病傳播規(guī)律，并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行生存分析識(shí)別，生成疾病發(fā)展預(yù)測(cè)曲線；

7、步驟s5：根據(jù)疾病發(fā)展預(yù)測(cè)曲線對(duì)時(shí)空演化圖譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)圖譜映射，生成地區(qū)疾病特征演化圖譜；提取地區(qū)疾病特征演化圖譜的動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以構(gòu)建疾病特征識(shí)別評(píng)估模型。

8、本發(fā)明通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療設(shè)備實(shí)時(shí)采集患者的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化的患者生理數(shù)據(jù)，從而確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，為健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供了精準(zhǔn)的基礎(chǔ)?；谏飿颖編?kù)提取的基因測(cè)序數(shù)據(jù)，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征融合，構(gòu)建了包含時(shí)空維度的疾病特征矩陣，這使得對(duì)個(gè)體健康狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)的分析更加全面和精確。采用堆疊式深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，結(jié)合lstm層提取時(shí)序特征、圖卷積網(wǎng)絡(luò)層提取空間特征以及多模態(tài)融合層，有效處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行復(fù)雜特征的深度學(xué)習(xí)，進(jìn)而提升健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過(guò)獲取疾病地區(qū)分布數(shù)據(jù)并構(gòu)建時(shí)空演化圖譜，可以分析疾病的傳播規(guī)律，并通過(guò)個(gè)體健康特征響應(yīng)值進(jìn)行生存分析識(shí)別，從而生成疾病發(fā)展預(yù)測(cè)曲線，進(jìn)一步優(yōu)化健康管理策略。此外，動(dòng)態(tài)映射時(shí)空演化圖譜并提取疾病特征演化圖譜中的動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，能夠?yàn)榈貐^(qū)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供支持，幫助構(gòu)建有效的健康風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估模型，這一流程通過(guò)集成多種數(shù)據(jù)源及分析方法，為個(gè)體健康管理和公共衛(wèi)生政策提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐，能夠?qū)崿F(xiàn)健康風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)評(píng)估，促進(jìn)健康管理的精準(zhǔn)性和效率。因此，本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、時(shí)空演化建模、深度學(xué)習(xí)架構(gòu)及個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高了疾病特征識(shí)別評(píng)估模型構(gòu)建的精度和時(shí)效性。

9、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

10、步驟s11：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療設(shè)備實(shí)時(shí)采集患者心電信號(hào)、血氧飽和度、體溫及呼吸頻率的患者多模態(tài)生理數(shù)據(jù)；

11、步驟s12：對(duì)患者多模態(tài)生理數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)窗口異常值檢測(cè)，剔除噪聲數(shù)據(jù)段，生成有效生理數(shù)據(jù)段；

12、步驟s13：對(duì)有效生理數(shù)據(jù)段進(jìn)行多源時(shí)序?qū)R，消除設(shè)備間采集時(shí)延差異，生成時(shí)間同步生理數(shù)據(jù)；

13、步驟s14：對(duì)時(shí)間同步生理數(shù)據(jù)執(zhí)行模態(tài)歸一化，將患者心電信號(hào)幅度映射至[-1,1]區(qū)間、血氧飽和度轉(zhuǎn)換為0-100%標(biāo)準(zhǔn)化值，生成歸一化生理數(shù)據(jù)；

14、步驟s15：將歸一化生理數(shù)據(jù)按患者id-時(shí)間戳雙索引寫入分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的列式存儲(chǔ)分區(qū)中并構(gòu)建檢索索引進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

15、本發(fā)明通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療設(shè)備實(shí)時(shí)采集患者的多模態(tài)生理數(shù)據(jù)，確保了對(duì)患者健康狀況的全面、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。心電信號(hào)、血氧飽和度、體溫及呼吸頻率的采集，涵蓋了重要的生理指標(biāo)，為后續(xù)健康評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供了多維度數(shù)據(jù)支持。通過(guò)滑動(dòng)窗口異常值檢測(cè)，剔除噪聲數(shù)據(jù)段，有效避免了數(shù)據(jù)干擾，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和高質(zhì)量，有助于提升分析結(jié)果的精確性。多源時(shí)序?qū)R技術(shù)消除了不同設(shè)備間的采集時(shí)延差異，保證了數(shù)據(jù)在時(shí)間上的同步性，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)的可比性和一致性，為后續(xù)跨設(shè)備、多時(shí)間點(diǎn)的分析打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。模態(tài)歸一化步驟將不同類型的生理信號(hào)統(tǒng)一到相同的數(shù)值區(qū)間，消除了各類信號(hào)的尺度差異，便于后續(xù)數(shù)據(jù)融合、模型訓(xùn)練和分析，提升了數(shù)據(jù)處理的效率與精度。同時(shí)，將歸一化后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中，并構(gòu)建檢索索引，不僅提高了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的效率，還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)訪問(wèn)的靈活性和檢索速度，確保在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下的高效管理和快速查詢，這一流程優(yōu)化了數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)和檢索的各個(gè)環(huán)節(jié)，提升了數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性，為健康管理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和個(gè)性化健康干預(yù)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持，推動(dòng)了醫(yī)療大數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中的效果。

16、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

17、步驟s21：基于生物樣本庫(kù)提取基因測(cè)序數(shù)據(jù)；對(duì)基因測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制過(guò)濾，剔除測(cè)序深度低于30x及堿基質(zhì)量值q＜20的無(wú)效片段，生成標(biāo)準(zhǔn)基因測(cè)序數(shù)據(jù)；

18、步驟s22：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)基因測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行致病性變異注釋，篩選致病性評(píng)級(jí)≥3級(jí)的snp位點(diǎn)，生成致病性變異數(shù)據(jù)；

19、步驟s23：對(duì)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)進(jìn)行全域健康危險(xiǎn)因素感知，生成用戶層次健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)；

20、步驟s24：將用戶層次健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)與致病性變異數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空特征與基因位點(diǎn)特征對(duì)齊，生成時(shí)空融合特征向量；

21、步驟s25：對(duì)時(shí)空融合特征向量進(jìn)行張量分解操作，沿時(shí)間軸切片構(gòu)建24小時(shí)動(dòng)態(tài)變化維度，沿空間軸劃分地理網(wǎng)格構(gòu)建區(qū)域分布維度，最終生成包含時(shí)空維度的疾病特征矩陣。

22、本發(fā)明通過(guò)基因測(cè)序數(shù)據(jù)和患者生理數(shù)據(jù)的綜合分析，提供了一個(gè)全面、精確的健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架。首先，基于生物樣本庫(kù)提取的基因測(cè)序數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制和過(guò)濾，剔除了低質(zhì)量數(shù)據(jù)，確保了基因數(shù)據(jù)的可靠性，為后續(xù)的分析和變異注釋打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)基因數(shù)據(jù)進(jìn)行致病性變異注釋，篩選致病性評(píng)級(jí)≥3級(jí)的snp位點(diǎn)，為疾病預(yù)測(cè)提供了高風(fēng)險(xiǎn)的基因位點(diǎn)信息，使得疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更具針對(duì)性和準(zhǔn)確性。全域健康危險(xiǎn)因素感知技術(shù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)的分析，為個(gè)體健康狀態(tài)提供了全面的視角，生成用戶層次的健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)，從而揭示了潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)。將用戶層次的健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)與致病性變異數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空特征與基因位點(diǎn)特征對(duì)齊，融合了基因信息與生理數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供了更為復(fù)雜和全面的特征向量，提高了數(shù)據(jù)的表達(dá)能力。張量分解操作的應(yīng)用，通過(guò)沿時(shí)間軸和空間軸劃分維度，進(jìn)一步細(xì)化了數(shù)據(jù)的時(shí)空分布特征，使得疾病特征矩陣能夠反映動(dòng)態(tài)和區(qū)域性差異，為疾病預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了時(shí)空維度的深入洞察。通過(guò)這種多層次、多維度的數(shù)據(jù)處理方法，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別疾病風(fēng)險(xiǎn)，提高健康管理的精度，并為個(gè)性化健康干預(yù)和預(yù)測(cè)提供有力支持，這一流程在基因數(shù)據(jù)與生理數(shù)據(jù)結(jié)合的基礎(chǔ)上，結(jié)合時(shí)空特征分析，為實(shí)現(xiàn)精確的疾病識(shí)別、個(gè)性化健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及公共衛(wèi)生決策提供了強(qiáng)有力的技術(shù)保障。

23、優(yōu)選的，步驟s3中對(duì)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)進(jìn)行全域健康危險(xiǎn)因素感知包括：

24、對(duì)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)進(jìn)行生理指標(biāo)異常檢測(cè)，提取核心生理異常指標(biāo)，生成軀體層面異常特征數(shù)據(jù)，其中核心生理異常指標(biāo)包括血壓、血糖以及血脂；

25、基于軀體層面異常特征數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)進(jìn)行患者心理行為評(píng)估，生成心理壓力風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)；

26、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)采集患者所在居住環(huán)境數(shù)據(jù)，并對(duì)患者所在居住環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行環(huán)境污染暴露水平評(píng)估，得到環(huán)境暴露風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)；

27、對(duì)軀體層面異常特征數(shù)據(jù)、心理壓力風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)及環(huán)境暴露風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多因子危險(xiǎn)交互分析，生成多維危險(xiǎn)因素交互特征數(shù)據(jù)；

28、對(duì)多維危險(xiǎn)因素交互特征數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)體健康脆弱性推斷，生成用戶層次健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)。

29、本發(fā)明通過(guò)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)患者生理數(shù)據(jù)的全域健康危險(xiǎn)因素感知，能夠全面評(píng)估個(gè)體的健康風(fēng)險(xiǎn)，為健康管理提供多維度支持。首先，通過(guò)生理指標(biāo)異常檢測(cè)，提取出血壓、血糖、血脂等核心生理異常指標(biāo)，有效識(shí)別潛在的軀體健康問(wèn)題，生成軀體層面異常特征數(shù)據(jù)，為后續(xù)健康評(píng)估提供關(guān)鍵基礎(chǔ)，這一過(guò)程能夠及早發(fā)現(xiàn)潛在的健康隱患，如高血壓或高血糖，為個(gè)體的健康管理提供及時(shí)預(yù)警。接著，基于軀體層面異常特征數(shù)據(jù)，進(jìn)一步進(jìn)行患者心理行為評(píng)估，生成心理壓力風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)，揭示心理健康狀況對(duì)整體健康的影響，提供更全面的健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估視角。通過(guò)采集患者所在居住環(huán)境數(shù)據(jù)，并對(duì)環(huán)境污染暴露水平進(jìn)行評(píng)估，可以識(shí)別環(huán)境因素對(duì)健康的潛在影響，生成環(huán)境暴露風(fēng)險(xiǎn)特征數(shù)據(jù)，幫助理解外部環(huán)境對(duì)患者健康的潛在威脅。多因子危險(xiǎn)交互分析整合了軀體、心理、環(huán)境等多個(gè)層面的健康風(fēng)險(xiǎn)因素，生成多維危險(xiǎn)因素交互特征數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升了對(duì)復(fù)雜健康問(wèn)題的識(shí)別能力。最終，通過(guò)對(duì)多維危險(xiǎn)因素交互特征數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)體健康脆弱性推斷，生成用戶層次健康危險(xiǎn)感知數(shù)據(jù)，從個(gè)體層面提供精準(zhǔn)的健康風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，幫助制定個(gè)性化的健康管理策略，這一流程能夠全面地識(shí)別和評(píng)估個(gè)體在軀體、心理及環(huán)境方面的健康風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提供更精準(zhǔn)、全面的健康評(píng)估，增強(qiáng)健康管理和干預(yù)的效率與效果。

30、優(yōu)選的，步驟s3中采用堆疊式深度學(xué)習(xí)架構(gòu)訓(xùn)練疾病預(yù)測(cè)模型包括：

31、對(duì)疾病特征矩陣進(jìn)行時(shí)序特征提取處理，采用包含2層lstm單元的堆疊式lstm網(wǎng)絡(luò)，生成時(shí)序特征數(shù)據(jù)，其中每層隱藏單元數(shù)為128-256，dropout設(shè)置為0.3-0.5，支持雙向lstm；

32、對(duì)疾病特征矩陣進(jìn)行空間特征提取處理，采用包含2層圖卷積單元的圖卷積網(wǎng)絡(luò)，生成空間特征數(shù)據(jù)，其中每層節(jié)點(diǎn)特征維度為64-128，使用relu激活函數(shù)，dropout設(shè)置為0.2-0.4；

33、對(duì)時(shí)序特征數(shù)據(jù)與空間特征數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合處理，采用特征拼接方式，并通過(guò)一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合特征優(yōu)化，生成融合特征數(shù)據(jù)，其中輸入維度為192-384，輸出維度為128-256，dropout設(shè)置為0.3-0.5；

34、基于堆疊式深度學(xué)習(xí)架構(gòu)對(duì)融合特征數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成最終訓(xùn)練完成的疾病預(yù)測(cè)模型。

35、本發(fā)明通過(guò)采用堆疊式深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，能夠充分挖掘疾病預(yù)測(cè)中的時(shí)序與空間特征，提升疾病預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與靈活性。首先，通過(guò)堆疊式lstm網(wǎng)絡(luò)對(duì)疾病特征矩陣進(jìn)行時(shí)序特征提取，能夠有效捕捉患者健康數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)模式。雙向lstm和多層結(jié)構(gòu)的使用，使得模型在處理時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)，能夠同時(shí)考慮到正向和反向的時(shí)間依賴性，從而提高了模型的預(yù)測(cè)精度。在此基礎(chǔ)上，設(shè)置適當(dāng)?shù)膁ropout值（0.3-0.5）能夠有效防止過(guò)擬合，確保模型的泛化能力。接著，采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（gcn）對(duì)疾病特征矩陣進(jìn)行空間特征提取處理，這一方法能夠充分利用數(shù)據(jù)中的空間關(guān)系，捕捉到區(qū)域性或群體層面的健康模式。使用relu激活函數(shù)和適當(dāng)?shù)膁ropout（0.2-0.4）進(jìn)一步優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力和防止過(guò)擬合。隨后，通過(guò)對(duì)時(shí)序特征數(shù)據(jù)和空間特征數(shù)據(jù)的特征融合，采用特征拼接的方式，使得模型能夠同時(shí)利用時(shí)間與空間的多維信息，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的表達(dá)能力。通過(guò)全連接網(wǎng)絡(luò)的融合特征優(yōu)化，能夠更好地對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合建模，提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。最終，在堆疊式深度學(xué)習(xí)架構(gòu)下訓(xùn)練生成的疾病預(yù)測(cè)模型，能夠綜合考慮患者的多層次、多維度的健康信息，從而進(jìn)行更精準(zhǔn)的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，這一方法能夠深度挖掘時(shí)空特征，提升疾病預(yù)測(cè)模型的表現(xiàn)，并在個(gè)體健康管理、疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面提供更高的預(yù)測(cè)精度和有效性。通過(guò)這種集成多種深度學(xué)習(xí)技術(shù)的架構(gòu)，不僅提高了模型的計(jì)算效率和性能，也使得疾病預(yù)測(cè)更加個(gè)性化、精準(zhǔn)和可靠，為精準(zhǔn)醫(yī)療和健康干預(yù)提供了強(qiáng)有力的支持。

36、優(yōu)選的，步驟s4中基于疾病地區(qū)分布數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空演化圖譜包括：

37、對(duì)疾病地區(qū)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行空間聚集特征提取，生成疾病地區(qū)空間聚集特征數(shù)據(jù)；

38、根據(jù)疾病地區(qū)空間聚集特征數(shù)據(jù)對(duì)疾病地區(qū)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行地理柵格化，生成疾病密度分布圖；

39、基于個(gè)體健康特征響應(yīng)值對(duì)疾病密度分布圖進(jìn)行時(shí)間序列演化模式識(shí)別，得到時(shí)序演化模式數(shù)據(jù)；

40、利用時(shí)序演化模式數(shù)據(jù)對(duì)疾病密度分布圖進(jìn)行傳播路徑預(yù)測(cè)，生成初始傳播網(wǎng)絡(luò)；

41、對(duì)初始傳播網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化，生成時(shí)空演化圖譜。

42、本發(fā)明通過(guò)空間聚集特征提取，能夠識(shí)別疾病在地理空間上的聚集模式，生成疾病地區(qū)空間聚集特征數(shù)據(jù)，為分析疾病的空間分布規(guī)律奠定基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)疾病地區(qū)分布數(shù)據(jù)進(jìn)行地理柵格化，生成疾病密度分布圖，使得疾病的地理分布更加直觀，能夠揭示不同地區(qū)的疾病密度差異，進(jìn)一步為疾病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供空間數(shù)據(jù)支持?；趥€(gè)體健康特征響應(yīng)值，對(duì)疾病密度分布圖進(jìn)行時(shí)間序列演化模式識(shí)別，能夠捕捉到疾病在不同時(shí)間段的變化趨勢(shì)，生成時(shí)序演化模式數(shù)據(jù)，這一過(guò)程有助于揭示疾病傳播的時(shí)間特征，能夠更好地預(yù)測(cè)疾病在未來(lái)的變化軌跡。利用時(shí)序演化模式數(shù)據(jù)對(duì)疾病密度分布圖進(jìn)行傳播路徑預(yù)測(cè)，生成初始傳播網(wǎng)絡(luò)，從而進(jìn)一步了解疾病的傳播路徑和潛在傳播源，為防控措施的制定提供科學(xué)依據(jù)。最后，通過(guò)對(duì)初始傳播網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)權(quán)重優(yōu)化，生成時(shí)空演化圖譜，使得疾病的空間傳播模式與時(shí)間演化規(guī)律得到有機(jī)結(jié)合，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)更新的時(shí)空演化圖譜。該圖譜能夠幫助及時(shí)識(shí)別疾病傳播的熱點(diǎn)區(qū)域和高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間段，為公共衛(wèi)生應(yīng)急響應(yīng)、資源調(diào)配和疾病控制措施提供精準(zhǔn)指導(dǎo)，這一流程有效整合了空間和時(shí)間維度的數(shù)據(jù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化傳播路徑，提高了疾病傳播規(guī)律的預(yù)測(cè)能力，并為公共衛(wèi)生管理和疾病防控提供了實(shí)時(shí)監(jiān)控和決策支持工具，具有顯著的應(yīng)用價(jià)值和社會(huì)效益。

43、優(yōu)選的，步驟s4中通過(guò)個(gè)體健康特征響應(yīng)值分析時(shí)空演化圖譜的疾病傳播規(guī)律，并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行生存分析識(shí)別包括：

44、對(duì)個(gè)體健康特征響應(yīng)值數(shù)據(jù)進(jìn)行空間-時(shí)間濾波，生成去噪后時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)矩陣；

45、對(duì)去噪后的時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)矩陣進(jìn)行差分處理，生成時(shí)空變化率數(shù)據(jù)；

46、對(duì)時(shí)空變化率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序聚類分析，生成傳播模式集群數(shù)據(jù)；

47、對(duì)傳播模式集群數(shù)據(jù)進(jìn)行cox回歸生存分析，生成疾病傳播生存曲線；

48、對(duì)疾病傳播生存曲線進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)擬合，生成疾病發(fā)展預(yù)測(cè)曲線。

49、本發(fā)明通過(guò)對(duì)個(gè)體健康特征響應(yīng)值進(jìn)行空間-時(shí)間濾波，生成去噪后的時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)矩陣，能夠有效剔除數(shù)據(jù)中的噪聲，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。接下來(lái)，對(duì)去噪后的時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)矩陣進(jìn)行差分處理，從而生成時(shí)空變化率數(shù)據(jù)，這一過(guò)程幫助捕捉疾病傳播過(guò)程中的時(shí)間變化特征，為疾病傳播趨勢(shì)的預(yù)測(cè)提供了關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持。隨后，對(duì)時(shí)空變化率數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序聚類分析，生成傳播模式集群數(shù)據(jù)，能夠揭示不同區(qū)域的疾病傳播模式，并識(shí)別出潛在的傳播熱點(diǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，為疾病防控提供空間參考。對(duì)傳播模式集群數(shù)據(jù)進(jìn)行cox回歸生存分析，能夠識(shí)別出疾病傳播過(guò)程中的生存風(fēng)險(xiǎn)因素，并生成疾病傳播生存曲線，這一分析為評(píng)估疾病傳播的生存時(shí)間和風(fēng)險(xiǎn)提供了科學(xué)依據(jù)。進(jìn)一步，通過(guò)對(duì)疾病傳播生存曲線進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)擬合，生成疾病發(fā)展預(yù)測(cè)曲線，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疾病的未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)。整體流程通過(guò)時(shí)空風(fēng)險(xiǎn)矩陣、時(shí)空變化率數(shù)據(jù)、傳播模式集群數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)的結(jié)合，幫助公共衛(wèi)生管理者更加清晰地把握疾病傳播的規(guī)律，并通過(guò)生存分析識(shí)別出關(guān)鍵影響因素，為疾病防控、資源調(diào)配和公共衛(wèi)生政策制定提供了科學(xué)、實(shí)時(shí)的決策支持，具有顯著的社會(huì)效益和應(yīng)用價(jià)值。

50、優(yōu)選的，對(duì)傳播模式集群數(shù)據(jù)進(jìn)行cox回歸生存分析包括：

51、對(duì)傳播模式集群數(shù)據(jù)進(jìn)行變量選擇，選擇空間位置、時(shí)間區(qū)間以及風(fēng)險(xiǎn)因子的變量，得到篩選后的特征數(shù)據(jù)；

52、對(duì)篩選后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行cox回歸模型擬合，估算每個(gè)特征變量對(duì)疾病傳播風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，生成回歸系數(shù)；

53、對(duì)回歸系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)檢驗(yàn)，判斷特征各個(gè)變量是否滿足比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)，生成驗(yàn)證結(jié)果數(shù)據(jù)；

54、基于回歸系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分計(jì)算，通過(guò)將回歸系數(shù)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)變量的特征值相乘并求和，生成個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

55、根據(jù)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行生存曲線繪制，生成疾病傳播生存曲線。

56、本發(fā)明通過(guò)對(duì)傳播模式集群數(shù)據(jù)進(jìn)行cox回歸生存分析，首先進(jìn)行變量選擇，選擇空間位置、時(shí)間區(qū)間和風(fēng)險(xiǎn)因子等變量，確保所選特征數(shù)據(jù)與疾病傳播具有高度相關(guān)性，從而得到篩選后的特征數(shù)據(jù)，這一步驟有助于優(yōu)化模型，排除不相關(guān)變量，聚焦于關(guān)鍵影響因素。隨后，采用cox回歸模型對(duì)篩選后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，估算每個(gè)特征變量對(duì)疾病傳播風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，并生成回歸系數(shù)，量化各個(gè)特征變量對(duì)疾病傳播的影響。接下來(lái)，通過(guò)對(duì)回歸系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)檢驗(yàn)，驗(yàn)證回歸模型中的各個(gè)變量是否滿足比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)，確保模型的合理性和預(yù)測(cè)結(jié)果的有效性?；诨貧w系數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分計(jì)算，將回歸系數(shù)與對(duì)應(yīng)變量的特征值相乘并求和，生成個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，為每個(gè)個(gè)體提供一個(gè)量化的傳播風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，幫助識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)群體。最終，利用個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行生存曲線繪制，生成疾病傳播生存曲線，揭示疾病傳播的風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)和未來(lái)發(fā)展。整體而言，這一分析過(guò)程不僅深入揭示了傳播模式集群中的各類風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)疾病傳播的具體影響，還為疾病傳播的預(yù)測(cè)和控制提供了精確依據(jù)。通過(guò)這些分析結(jié)果，不僅能為公共衛(wèi)生決策提供支持，也能為個(gè)體健康管理提供量化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從而提高疾病預(yù)防和控制的效果。

57、優(yōu)選的，步驟s5包括以下步驟：

58、步驟s51：將疾病發(fā)展預(yù)測(cè)曲線離散化為時(shí)間序列風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽，生成風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)序列數(shù)據(jù)；

59、步驟s52：基于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)序列數(shù)據(jù)更新所述時(shí)空演化圖譜的節(jié)點(diǎn)屬性，生成動(dòng)態(tài)演化圖譜；

60、步驟s53：對(duì)動(dòng)態(tài)演化圖譜進(jìn)行社區(qū)劃分，生成高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖數(shù)據(jù)；

61、步驟s54：提取高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖數(shù)據(jù)的拓?fù)涮卣鲗?duì)時(shí)空演化圖譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)圖譜映射，生成地區(qū)疾病特征演化圖譜；

62、步驟s55：提取地區(qū)疾病特征演化圖譜的動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，以構(gòu)建疾病特征識(shí)別評(píng)估模型。

63、本發(fā)明通過(guò)將疾病發(fā)展預(yù)測(cè)曲線離散化為時(shí)間序列風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽，生成風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)序列數(shù)據(jù)，使得疾病發(fā)展趨勢(shì)能夠量化為不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，從而更好地跟蹤和管理傳播風(fēng)險(xiǎn)。基于這些風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)序列數(shù)據(jù)，時(shí)空演化圖譜的節(jié)點(diǎn)屬性得到更新，生成動(dòng)態(tài)演化圖譜，確保圖譜能夠?qū)崟r(shí)反映疾病傳播的變化。接著，進(jìn)行社區(qū)劃分，識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖數(shù)據(jù)，這一步驟幫助發(fā)現(xiàn)疾病傳播的熱點(diǎn)區(qū)域，為疫情防控提供有力支持。隨后，提取高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖的拓?fù)涮卣鳎?duì)時(shí)空演化圖譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)圖譜映射，生成地區(qū)疾病特征演化圖譜，通過(guò)對(duì)不同地區(qū)的疾病傳播特征的觀察，有助于揭示各地區(qū)的傳播模式和風(fēng)險(xiǎn)水平。最后，從地區(qū)疾病特征演化圖譜中提取動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，進(jìn)而構(gòu)建疾病特征識(shí)別評(píng)估模型，這一過(guò)程不僅為疾病傳播路徑的預(yù)測(cè)和控制提供了精準(zhǔn)依據(jù)，還能有效識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)和群體，幫助制定更加精準(zhǔn)的公共衛(wèi)生干預(yù)措施。

64、優(yōu)選的，步驟s54包括以下步驟：

65、步驟s541：對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)中心性計(jì)算，生成節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；

66、步驟s542：基于節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵傳播節(jié)點(diǎn)篩選，生成動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集；

67、步驟s543：對(duì)所述動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)概率加權(quán)求和，生成風(fēng)險(xiǎn)概率相似值；

68、步驟s544：利用風(fēng)險(xiǎn)概率相似值對(duì)時(shí)空演化圖譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)圖譜映射，生成地區(qū)疾病特征演化圖譜。

69、本發(fā)明通過(guò)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)中心性計(jì)算，可以生成節(jié)點(diǎn)的影響力評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)反映了各個(gè)節(jié)點(diǎn)在傳播網(wǎng)絡(luò)中的重要性和潛在風(fēng)險(xiǎn)。接著，基于節(jié)點(diǎn)影響力評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)傳播子圖數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵傳播節(jié)點(diǎn)篩選，進(jìn)而生成動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集，幫助識(shí)別出在傳播過(guò)程中起到核心作用的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。隨后，采用風(fēng)險(xiǎn)概率加權(quán)求和方法，對(duì)動(dòng)態(tài)相似節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，生成風(fēng)險(xiǎn)概率相似值，為分析節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)性和潛在風(fēng)險(xiǎn)提供更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持。最終，利用生成的風(fēng)險(xiǎn)概率相似值對(duì)時(shí)空演化圖譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)圖譜映射，形成地區(qū)疾病特征演化圖譜，進(jìn)一步揭示了各地區(qū)之間的疾病傳播趨勢(shì)及其特征演變。通過(guò)精確的節(jié)點(diǎn)影響力分析，能夠更加科學(xué)地評(píng)估傳播風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而增強(qiáng)預(yù)測(cè)能力和預(yù)警機(jī)制；通過(guò)加權(quán)計(jì)算和時(shí)空映射，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同地區(qū)疾病傳播模式的深入理解，為公共衛(wèi)生決策提供了更為精準(zhǔn)的支持；整個(gè)過(guò)程優(yōu)化了時(shí)空演化圖譜的動(dòng)態(tài)性，提升了疾病傳播風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估能力。