基于机器学习的老年人营养健康状态评估与风险预测系统

专利申请号：CN202210619646.2

公 开 号：CN114974570A

发 明 人：杨杰 吴佳耕 袁长征 沈洁 陈辉 陈卫 

代 理 人：刘静

代理机构：杭州求是专利事务所有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20220830

公 开 日：20220527

专利主分类号：G16H50/20

关 键 词：营养健康 老年人营养 状态评估 风险预测模块 风险预测系统 机器学习算法 健康状态评估 模型构建模块 生物标志物 风险预测 基于机器 机器学习 机体功能 健康人群 健康状态 建议模块 膳食信息 数据获取 特征筛选 医疗保健 状态分析 大数据 多维度 构建 个性化 干预 人群 分析 学习 

摘      要：本发明公开了一种基于机器学习的老年人营养健康状态评估与风险预测系统。该系统包括数据获取与特征筛选模块、营养健康状态评估模型构建模块、风险预测模块、营养健康状态分析与建议模块；本发明结合大数据与机器学习算法，纳入分析膳食信息、机体功能状态、生物标志物等营养健康状态相关的多维度特征，构建了基于CatBoost的营养健康状态评估模型，将人群划分为高、中、低、健康人群以提供风险预测信息，进而通过机器学习可解释技术提供个性化建议；本发明能够助力老年人实时而快速地掌握自身的营养健康状态，促进医疗保健人员对老年人营养健康状态的干预。