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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明涉及个性化医疗技术领域，具体为基于大数据的养老服务优化方法及系统，方法包括：基于老年人历史健康数据，采用动态贝叶斯网络算法，利用贝叶斯推断对时间序列数据进行概率建模，通过隐马尔可夫模型处理和预测健康状态随时间变化的动态过程，为后续的决策提供基础数据支持，生成健康状态预测模型。本发明中，通过结合动态贝叶斯网络、隐马尔可夫模型和贝叶斯推断，对老年人健康时间序列数据进行精确概率建模，提升预测和个性化管理，应用反事实推理和结构方程模型，通过蒙特卡罗模拟评估干预措施，增强科学性，聚类、决策树分析和连续时间马尔可夫模型优化健康风险划分和干预策略，时间序列分析确保服务质量监测的及时性和动态性。

主权项：1.基于大数据的养老服务优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于老年人历史健康数据，采用动态贝叶斯网络算法，利用贝叶斯推断对时间序列数据进行概率建模，通过隐马尔可夫模型处理和预测健康状态随时间变化的动态过程，为后续的决策提供基础数据支持，生成健康状态预测模型；基于老年人历史健康数据，采用动态贝叶斯网络算法，需要对数据格式进行标准化，确保数据以时间序列的形式组织，包括时间戳、健康指标和个人信息；使用Python的PyMC3库定义模型结构，动态贝叶斯网络的构建涉及到对每个健康指标设定一个先验分布，设置先验分布为正态分布，似然函数选择多项式分布，利用NUTS算法进行后验分布采样，设置采样次数为1000，步长自动调整优化收敛速度，生成规范化健康数据集；基于所述规范化健康数据集，采用结构方程模型，使用R语言的lavaan包，对规范化健康数据集应用结构方程模型进行因果关系建模，定义潜变量和观测变量的关系，设置路径分析，参数估计采用似然法进行优化，确定变量间的直接和间接效应，生成健康因果影响评估模型；基于所述健康因果影响评估模型，应用隐马尔可夫模型，通过Python的hmmlearn库进行状态识别，设置状态数量为5，表示预估的健康状态；初始化状态转移概率矩阵和发射概率矩阵，采用Viterbi算法进行状态序列预测，调整模型参数至最优，匹配健康状态的动态变化，生成动态健康监测框架；基于所述动态健康监测框架，进行模型训练与预测，使用Python的scikit-learn库进行交叉验证，选择K折交叉验证方法，K设置为5，优化器选用随机梯度下降，损失函数选用log损失，利用fit方法对模型进行训练，调用predict方法进行预测，生成健康状态预测模型；基于所述健康状态预测模型，采用反事实推理方法，通过结构方程模型构建潜在的因果关系，利用蒙特卡罗模拟对差异化干预措施下的潜在健康结果进行仿真和比较，评估干预效果，生成服务干预效果评估结果；基于所述健康状态预测模型，采用反事实推理方法，通过Python脚本利用NumPy库构建随机干预条件，设置差异化的干预模拟场景，采用蒙特卡罗模拟进行10000次迭代，评估差异化干预措施下的健康状态分布，分析条件期望值，生成因果关系框架；基于所述因果关系框架，进行干预措施仿真，使用Python的Matplotlib库进行仿真结果的可视化，设置仿真参数包括干预强度和持续时间，采用多场景对比分析，绘制差异化干预措施下健康状态变化的趋势图，突出最优干预策略，生成干预仿真结果；基于所述干预仿真结果，执行效果比较分析，使用Python的SciPy库中的ttest_ind方法进行独立样本的T检验，比较差异化干预措施的健康改善效果，设置昭著性水平alpha为0.05，通过P值判断差异的统计昭著性，确定干预措施，生成干预效果对比分析结果；基于所述干预效果对比分析结果，采用加权评分法确定干预措施的综合得分，权重基于干预的可行性、成本效益比和健康改善幅度，通过Python脚本计算得到干预措施的总评分，选出得分最优的干预措施，生成服务干预效果评估结果；基于所述服务干预效果评估结果，采用聚类分析方法，通过K-均值算法和层次聚类算法对个体进行分组，根据健康指标将老年人群体划分为差异化的健康风险等级，并进行健康管理，生成健康风险分层信息；基于所述健康风险分层信息，采用决策树分析方法，通过C4.5和CART算法分析风险分层结果，并通过差异化健康风险等级的特征制定针对性的干预措施，生成个性化干预策略；基于所述个性化干预策略，应用连续时间马尔科夫决策过程模型，通过连续时间决策模型和强化学习算法，对治疗方案进行时序和资源分配的优化，并提升治疗效率和效果，生成优化后的治疗方案；基于所述优化后的治疗方案，采用线性规划和混合算法，结合单纯形算法与内点法，进行养老服务资源的最优配置，并进行人力、物资和服务时间的分析与分配，参照老年人的差异化需求，运用混合算法优化资源分配的准确性和效率，生成资源配置优化方案；基于所述资源配置优化方案，利用时间序列分析方法，通过自回归模型和移动平均模型分析服务实施效果的时间序列数据，识别服务质量的变化趋势和模式，调整服务策略，生成服务效果监测结果；还包括：基于所述资源配置优化方案，收集老年人健康状态变化、服务满意度反馈和资源使用情况的服务实施数据，通过数据整理方法将其转化为连续时间序列，生成服务实施数据集；基于所述服务实施数据集，进行数据预处理，通过数据清洗方法处理缺失值，利用统计检测算法识别并剔除异常值，采用时间标签重构技术将数据格式化为时间序列，为后续分析提供准备，生成处理后的时间序列数据；基于所述处理后的时间序列数据，应用自回归移动平均模型，通过选择滞后阶数进行模型拟合，利用统计软件包进行参数估计，分析服务实施效果的时间序列特性，包括趋势和周期性，生成时间序列分析结果；基于所述时间序列分析结果，细化分析服务质量的变化趋势和模式，运用时间序列分析结果识别服务实施效果的长期趋势和短期波动，调整服务策略，优化未来时间段服务质量和资源配置，生成服务效果监测结果。

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百度查询： 南通大学 基于大数据的养老服务优化方法及系统