基于深度信念網絡的個人健康評估模型

張珣 何東陽

摘要：隨著大眾對健康認知的提升，體質檢測所采集的基本健康信息以及生理參數指標數據呈指數級增長?；卺t療大數據技術，提出對收集的生理健康數據進行前期預處理和特征提取，通過運用反向傳播網絡和受限玻爾茲曼機，提出一種基于深度信念網絡的個人健康評估模型。該模型能通過訓練大量人體健康參數信息，將個人健康評估結果分為3類9級：Healthy（A、B、C），Sub-Healthy（D+、D、D-），Unhealthy（F+、F、F-），評估出個人健康危險因素與健康狀態之間的量化關系。

關鍵詞：個人健康評估；反向傳播網絡；深度信念網絡

DOIDOI：10.11907/rjdk.181244

中圖分類號：TP301

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2018）010-0044-04

英文摘要Abstract：In recent years， the public has improved their knowledge of health， and the basic health information and physiological parameter data collected by physical fitness tests have been increased exponentially. The pre-processing and feature extraction of the collected physiological health data are proposed， and then through the use of back-propagation network and restricted Boltzmann machine， a personal health assessment model based on deep belief network is proposed. The model can evaluate the quantitative relationship between individual health risk factors and the results of individual health assessments are classified into three categories： Healthy（A、B、C），Sub-Healthy（D+、D、D-），Unhealthy（F+、F、F-）and health status by training a large amount of human health parameter information are also evaluated.

英文關鍵詞Key Words：personal health assessment；back propagation network；deep belief network

0 引言

世界衛生組織將“健康”定義為“不但是身體沒有疾病或虛弱，還要有完整的生理、心理狀態和社會適應能力[1]”?！皝喗】怠敝浮巴ǔ]有器官、組織、功能上的病癥和缺陷，但是自我感覺不適，疲勞乏力，經常處在焦慮、煩躁狀態”[2]。調查顯示，符合“健康”定義的中國人群只有15%，還有15%的疾病人群，其余70%的人群處在“亞健康”狀態中。醫學資料表明，慢性非傳染性疾病的發生往往是由亞健康發展而來的。如果亞健康狀態沒有及時預防并采取有效治愈措施，可能導致真正的慢性疾病。顯然，研究發展針對于個人的健康評估[3]預測極具現實價值和意義。

了解自身健康，預測健康危險因素[3-4]，規范自身健康行為，已成為當前大眾重要的健康需求。普通人在醫院作完健康體檢[5]后，往往看著體檢報告單上的數據一頭霧水，不知所措。……