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摘要：本发明属于数据分析技术领域，其目的在于提供一种养老人员健康数据智能分析方法、系统、设备及介质。本发明可基于养老人员的健康数据及行为跟踪数据提前进行危险行为状态预警，同时实现了对养老人员健康数据的全面分析，通过得到当前养老人员对应的健康管理方案，对养老人员的健康数据的利用率较高。

主权项：1.一种养老人员健康数据智能分析方法，其特征在于：包括：获取样本健康数据，并对所述样本健康数据进行分类，得到不同疾病类型的样本健康数据；根据不同疾病类型的样本健康数据，分别构建得到不同疾病类型的健康数据管理模型；获取养老人员的指定采集时段的初始健康数据，并根据所述初始健康数据和不同疾病类型的健康数据管理模型，得到当前养老人员的高危疾病类型；根据当前养老人员的高危疾病类型，得到当前养老人员对应的健康管理方案；获取当前养老人员的行为跟踪数据，并根据当前养老人员的所述行为跟踪数据和所述健康管理方案，以便对当前养老人员进行危险行为状态预警；对所述样本健康数据进行分类，得到不同疾病类型的样本健康数据，包括：获取不同疾病类型对应的似然函数；将任一样本健康数据分别作为不同疾病类型对应的似然函数的自变量，得到不同疾病类型对应的似然函数值；获取不同疾病类型对应的似然函数值中的最大似然函数值，并将该最大似然函数值对应的疾病类型作为当前样本健康数据对应的疾病类型；将另一样本健康数据分别作为不同疾病类型对应的似然函数的自变量，直到得到所有样本健康数据对应的疾病类型；将所有样本健康数据根据疾病类型的不同进行分类，得到不同疾病类型的样本健康数据；第A类疾病类型对应的似然函数为： ；式中，为第A类疾病类型的样本健康数据，i∈{1,2，……，n}，n为大于1的自然数；为表示当第i个样本健康数据为时，判别为第A类疾病类型的概率密度函数；其中， ；式中，为第A类疾病类型的第i个样本健康数据的方差，为第A类疾病类型的第i个样本健康数据的数学期望，e为自然常数；根据所述初始健康数据和不同疾病类型的健康数据管理模型，得到当前养老人员的高危疾病类型，包括：对所述初始健康数据进行优化处理，得到处理后健康数据；将所述处理后健康数据输入不同疾病类型的健康数据管理模型，得到当前养老人员的不同疾病类型的健康等级；获取当前养老人员的不同疾病类型的健康等级中，超过预设等级阈值的健康等级对应的疾病类型，并将该疾病类型作为当前养老人员的高危疾病类型。

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