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摘要：本发明公开了一种慢性病筛查及随访数据收集管理方法及系统，方法包括：接收用户输入用于筛查慢性病的多维度数据；基于多维度数据，利用特征工程提取关键慢性病特征；根据关键慢性病特征，利用基于强化学习算法训练的病情预测模型，预测用户的患病种类及患病概率，以确定患有慢性病的目标患者；根据慢性病种类确定病种随访策略，并实时监测目标患者的日常生活和健康数据，以定期计算目标患者的病情风险指数；根据慢性病种类和当前病情风险指数更新病种随访策略，以使目标患者根据更新后病种随访策略上传对应的随访数据。利用本发明实施例，能够提高慢性病的早期筛查率，还能为医疗服务提供决策支持，从而实现对慢性病的有效随访和管理。
主权项：1.一种慢性病筛查及随访数据收集管理方法，其特征在于，所述方法包括：接收来自用户输入用于筛查慢性病的多维度数据，其中，所述多维度数据包括：生理指标、心理评估、生活习惯、医疗记录、家族病史及遗传信息、环境因素信息；基于所述多维度数据，利用特征工程提取与慢性病关联的关键慢性病特征；根据所述关键慢性病特征，利用基于强化学习算法训练的病情预测模型，预测用户的患病种类及患病概率，以确定患有慢性病的目标患者；根据目标患者的慢性病种类，确定对应的病种随访策略，并实时监测目标患者的日常生活和健康数据，以定期计算目标患者的病情风险指数；根据目标患者的慢性病种类和当前病情风险指数，更新所述病种随访策略，以使目标患者根据更新后的病种随访策略，上传对应的随访数据。
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百度查询： 广东康合慢病防治研究中心有限公司 慢性病筛查及随访数据收集管理方法及系统
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