一种个性化心脏康复训练推荐系统

本发明涉及心脏康复训练领域，具体的说是一种个性化心脏康复训练推荐系统。背景技术：1、目前用于心脏康复训练的推荐系统尽管在多个方面已经显示出它们的潜力，但仍存在一些不足和弊端。这些不足通常涉及系统的设计、技术实施、用户体验、数据处理和隐私保护等方面。2、首先，心脏康复训练推荐系统的个性化程度通常受限于可用数据的质量和量。虽然现代医疗设备能够收集大量的生理和活动数据，但数据的多样性、准确性和完整性往往不足以支撑高度个性化的康复训练计划。其次，现有的心脏康复推荐系统在处理复杂的医疗数据时面临技术挑战。心脏康复训练涉及多维度的数据，包括心电图(ecg)、血压、心率变异性等多种生理指标，以及用户的活动水平、饮食习惯等行为数据。这些数据的融合和分析需要高度复杂的算法。然而，现有系统往往依赖于传统的机器学习模型，这些模型可能无法有效处理非线性关系和隐含模式，从而影响训练计划的准确性和效果。此外，心脏康复训练推荐系统的实时反应能力和动态更新机制往往不够强大。心脏康复是一个动态过程，患者的身体状态和康复需求可能会随时间而变化。理想的系统应能实时监测患者的生理和行为数据，根据数据变化快速调整训练计划。然而，许多现有系统在设计时考虑不够灵活，更新周期长，无法提供及时的训练调整，这可能导致康复效果不佳或训练风险增加。数据隐私和安全性也是心脏康复训练推荐系统面临的重大挑战。这些系统需要处理大量的敏感医疗信息，如未采取严格的数据保护措施，可能会导致患者信息泄露。尽管现代加密技术提供了一定的保护，但数据在收集、传输和处理过程中仍可能受到攻击。此外，跨地域的数据流动可能涉及复杂的法律和合规问题，不同国家和地区的隐私保护法律差异可能导致系统实施面临额外的法律风险和合规挑战。3、最后，训练推荐系统的评估和验证机制往往不够充分。在实际应用中，系统推荐的训练计划应经过严格的临床验证，确保安全有效。然而，部分系统可能未经充分测试就投入使用，或者在临床试验中的样本量不足，无法全面评估系统的效果和潜在风险。技术实现思路1、本发明的目的是提供一种个性化心脏康复训练推荐系统，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：通过可穿戴设备采集包括心率、血压、心电图的患者生理数据及生活习惯数据，对所采集数据进行清洗和标准化处理，以去除异常值并确保数据质量；3、利实时数据监测模块，结合患者历史的心脏康复信息，通过状态评估算法实时评估患者的心脏健康状态；4、基于提取包括心率变异性、活动水平的关键特征，采用深度学习或强化学习模型对患者反应进行模拟，并根据模型输出生成个性化的心脏康复训练计划，所述训练计划包括训练的强度、时间和类型。5、进一步地，所述的可穿戴设备采用多模态数据同步采集技术，同时采集患者的生理数据及生活习惯数据；6、接着采用智能异常检测算法，基于机器学习从实时数据中识别并分离异常值或误差数据；7、然后采用自适应数据标准化处理模块，根据患者的个体差异调节数据标准化参数；8、最后集成生活习惯智能识别模块，使用深度学习技术分析用户行为，记录和分类生活习惯数据。9、进一步地，所述的多模态数据同步采集技术利用时间序列分析技术：10、11、其中xi(t)表示第i个传感器在时间t的数据输出，α是衰减因子，以确保数据时间对齐和处理中减少噪声的影响；12、而数据融合采用非线性加权模型：13、14、其中ωi是权重，μi和σi分别是第i个传感器数据的均值和标准差；15、最后结合行为分析算法：16、17、其中x,y,z分别代表位置和运动数据，通过综合数据识别患者的活动模式和行为习惯。18、进一步地，所述的智能异常检测算法整合卷积神经网络cnn和长短时记忆网络lstm来分析患者的生理和生活习惯数据；数据采集算法：19、20、进行时间序列数据采集，其中xi(t)表示第i个传感器在时间t的数据输出，α和∈用于调整数据衰减和稳定性；21、然后通过动态自适应阈值：22、θt＝μt+kσt23、来识别异常，其中μt和σt分别是实时数据的均值和标准差，k是调整阈值的系数；24、最后异常数据识别采用特征重建误差：25、26、其中是通过编码器模型重建的数据输出。27、进一步地，所述的自适应数据标准化处理模块构建方法包括：28、s1、首先采用个体化参数学习模块，基于混合梯度下降和贝叶斯优化的机器学习模型，模型通过失函数：29、30、更新参数，其中pt是个体化参数向量，xt是实时数据向量，γi是各参数的调整权重；31、s2、利用动态标准化参数调整算法，使用自适应更新规则：32、μnew＝μold+η(∫0te-λt(xt-μold)dt)33、和34、35、其中μold,σold是旧的均值和标准差，η是学习率，λ是衰减因子，控制历史数据对当前估计的影响；36、s3、集成异常检测机制，利用阈值函数：37、38、其中k是调节因子，以适应数据的动态变异性，异常数据触发参数重学习过程。39、进一步地，所述的生活习惯智能识别模块构成：40、包含多模态数据集成模块，利用深度学习模型进行特征提取和融合，模型为多输入卷积神经网络：41、42、其中xi为第i传感器的数据输入，wij是针对第i个传感器和第j类特征的权重矩阵，bi是偏置，σ是激活函数；43、包括序列行为识别网络，使用变压器网络：44、45、其中ht是时间t的输入，q,k,v是查询，键和值的矩阵，dk是键的维度，用于分析行为模式的时间依赖性；46、包含特征学习与聚类算法，基于自编码器：47、z＝tanh(wex+be)，x′＝σ(wdz+bd)，l＝|x-x′|248、其中x是输入特征，z是潜在表示，x′是重构输入，we,wd是编码和解码的权重，be,bd是编码和解码的偏置，l是重构误差；49、以及包含动态学习机制，通过在线更新策略：50、51、其中θ表示模型参数，α是学习率，是损失函数关于θ的梯度，使模型调整参数以适应新的行为模式。52、进一步地，所述的心脏康复训练计划实现方法：53、首先通过多源数据集成平台收集心率变异性、活动水平以及生理和行为数据，使用卷积神经网络cnn或循环神经网络rnn对数据进行高维特征提取，捕捉时间序列数据中的模式；54、然后应用基于策略梯度或q学习的强化学习模型模拟患者对不同康复训练计划的反应，通过与环境交互学习最优行动策略，预测适合患者的训练强度和类型；55、最后结合深度学习模型的特征提取结果和强化学习模型的策略输出，动态生成并调整包括训练强度、时间和类型在内的个性化心脏康复训练计划。56、进一步地，所述的多源数据集成平台整合来自可穿戴设备、智能手机应用和家庭健康监测设备的生理和行为数据，利用数据同步技术：57、58、其中xi(t)表示第i个数据源在时间t的输入，λ为衰减系数，确保数据时间一致性；59、然后使用结合卷积神经网络cnn和循环神经网络rnn的混合深度学习模型，其中cnn用于处理静态输入数据：60、c(x)＝relu(wc*x+bc)61、wc是卷积层的权重，bc是偏置，*表示卷积操作，relu是激活函数，用于提取空间特征，rnn用于处理动态输入数据：62、r(ht-1,xt)＝σ(wrht-1+urxt+br)63、其中ht-1是前一时刻的隐藏状态，xt是当前时刻的输入，wr和ur是权重矩阵，br是偏置，σ是sigmoid激活函数，用于捕捉时间依赖性模式；64、最后应用长短时记忆网络lstm：65、66、其中ft,it,ot分别是遗忘门、输入门和输出门的激活状态，是当前候选细胞状态，⊙表示逐元素乘法，优化对时间序列数据中长期依赖关系的学习能力。67、进一步地，所述的强化学习模型模拟环境，其中每个状态s代表患者的健康快照，每个行为a对应于特定的训练计划，包括训练的强度、类型和持续时间；68、应用策略梯度方法，使用actor-critic框架优化策略，通过梯度上升更新策略参数θ，更新规则为：69、70、其中πθ(s,a)是在状态s下采取行为a的策略概率，r是即时奖励，γ是未来奖励的折扣因子，v(s)是状态s的价值估计；71、然后使用q学习方法，无模型强化学习算法，通过迭代更新q值：72、73、其中，s′是执行行为a后的新状态，β是学习率，以确定最优训练策略。74、本发明提升了心脏康复训练的有效性和个性化水平。主要有益效果包括：75、1.个性化训练计划：通过综合利用患者的生理数据、活动水平和行为模式，系统能够为每位患者定制个性化的心脏康复方案。这种方法比传统的一刀切训练方案更能满足个体差异，从而提高训练的接受度和遵循度。76、2.动态调整和优化：系统采用先进的机器学习和强化学习技术，可以根据患者的即时反馈和长期康复进展动态调整训练计划。这保证了训练计划始终与患者的当前健康状态和康复需求保持同步，优化康复效果。77、3.减少并发症风险：通过精确控制训练强度和类型，系统有助于降低心脏过度负荷和其他相关并发症的风险。这是通过持续监测和分析患者的生理反应来实现的，确保训练安全性。78、4.增强康复效率：系统的实时数据处理和分析能力，使得康复专家能够快速接收到关键信息，从而更有效地指导患者进行日常训练。同时，自动化的数据分析减少了专家需要处理的手工任务，提高了整体康复流程的效率。