摘要：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，智慧健康服務(wù)平臺(tái)成社區(qū)健康管理重要手段。本文基于大數(shù)據(jù)深度畫像技術(shù)，提出社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建方法，其通過多模塊實(shí)現(xiàn)相關(guān)功能，采用構(gòu)建健康畫像法精準(zhǔn)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)、提供個(gè)性化服務(wù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；深度畫像；智慧健康；社區(qū)管理；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.03.025

中圖分類號(hào)：R-05；TP 308 " " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B " " " " " "文章編碼：1672-7274（2025）03-00-03

Construction of Community Intelligent Health Service Platform

Based on Big Data Deep Profiling

XU Qiang， WANG Xin， WANG Jie

（Sanquan College of Xinxiang Medical University， Xinxiang 453000， China）

Abstract： With the development of big data technology， intelligent health services have become an important means of community health management. Based on the big data deep profiling technology， this paper proposes a construction method for the community intelligent health service platform. It realizes relevant functions through multiple modules and uses the method of constructing health profiles to accurately identify risks and provide personalized services.

Keywords： big data; deep profiling; intelligent health; community management; risk prediction

0 " 引言

在現(xiàn)代社會(huì)中，隨著人口老齡化、慢性病增加和居民健康意識(shí)的提高，社區(qū)健康管理面臨著前所未有的壓力與挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的健康管理模式往往依賴于線下服務(wù)和周期性健康檢查，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)居民健康問題，無法滿足個(gè)性化、精準(zhǔn)化的健康管理需求。因此，如何利用先進(jìn)的技術(shù)手段為社區(qū)居民提供高效、便捷的健康服務(wù)，成為健康管理領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。通過多源數(shù)據(jù)采集、清洗、整合和深度分析，可以構(gòu)建精準(zhǔn)的居民健康畫像，進(jìn)而為社區(qū)健康管理提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持，提升社區(qū)智慧健康服務(wù)的質(zhì)量和覆蓋面。

1 " 社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建

社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)的構(gòu)建旨在通過先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能分析模型，為社區(qū)居民提供個(gè)性化、便捷化的健康管理服務(wù)。平臺(tái)的設(shè)計(jì)基于模塊化架構(gòu)，各個(gè)模塊相互協(xié)作，形成一個(gè)閉環(huán)式的健康服務(wù)體系，從數(shù)據(jù)的采集、分類、分析到應(yīng)用管理，構(gòu)成全面的健康服務(wù)支持體系[1]。圖1展示了該平臺(tái)的總體架構(gòu)，各模塊通過信息共享和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸，實(shí)現(xiàn)對(duì)居民健康狀況的全方位監(jiān)控和管理。

圖1 社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)架構(gòu)圖

信息錄入模塊作為平臺(tái)的門戶，承擔(dān)著收集社區(qū)居民基本健康信息的重任，包括年齡、性別、病史及生活習(xí)慣等，為個(gè)性化健康管理奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。年齡區(qū)間信息分類模塊則巧妙地將這些數(shù)據(jù)按年齡段和健康特征分類存儲(chǔ)，加速了平臺(tái)對(duì)不同年齡段居民共性健康需求和風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別，提高了數(shù)據(jù)處理的精準(zhǔn)與效率。為確保數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性，平臺(tái)特設(shè)健康監(jiān)測(cè)終端，可安裝于居民家中或社區(qū)服務(wù)站，實(shí)時(shí)捕捉心率、血壓、體溫、血氧等關(guān)鍵健康指標(biāo)。健康指標(biāo)采集模塊負(fù)責(zé)初步整理這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并上傳至平臺(tái)數(shù)據(jù)庫。為規(guī)范數(shù)據(jù)管理，平臺(tái)引入健康指標(biāo)共性管理模塊，依據(jù)預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行共性化處理和分類，為后續(xù)分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)支撐。健康指標(biāo)分析模塊則深入挖掘數(shù)據(jù)，識(shí)別高血壓、糖尿病、心臟疾病等潛在風(fēng)險(xiǎn)。借助大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，平臺(tái)可繪制居民健康畫像，結(jié)合歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生成個(gè)性化健康評(píng)估報(bào)告，為居民健康管理保駕護(hù)航。

2 " 平臺(tái)的核心功能與應(yīng)用場(chǎng)景

如圖2所示是基于健康醫(yī)療數(shù)據(jù)中心的智慧健康服務(wù)平臺(tái)，通過整合多種數(shù)據(jù)來源，旨在為社區(qū)居民提供高效、個(gè)性化的健康管理服務(wù)，并優(yōu)化醫(yī)療資源的配置。平臺(tái)的核心功能涵蓋了醫(yī)療資源信息管理、健康監(jiān)測(cè)、健康管理、藥品監(jiān)管和決策支持等多個(gè)方面，各功能模塊相互協(xié)作，為社區(qū)健康服務(wù)提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持和強(qiáng)大的技術(shù)保障[2]。

圖2 健康醫(yī)療數(shù)據(jù)中心架構(gòu)圖

首先，醫(yī)療資源信息管理是該平臺(tái)的核心功能之一。平臺(tái)與多級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，包括醫(yī)院、婦幼保健院及基層衛(wèi)生機(jī)構(gòu)等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，構(gòu)建起詳盡的醫(yī)療資源數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫中涵蓋了醫(yī)療設(shè)施分布、設(shè)備配置、人員結(jié)構(gòu)及診療能力等多維度信息，為醫(yī)療資源的共享與統(tǒng)籌提供了有力支撐。在緊急情況下，平臺(tái)能迅速調(diào)配資源，確保社區(qū)醫(yī)療服務(wù)連續(xù)、及時(shí)。其次，健康監(jiān)測(cè)與互聯(lián)互通功能同樣不可或缺。平臺(tái)通過智能設(shè)備、移動(dòng)端應(yīng)用及社區(qū)健康監(jiān)測(cè)點(diǎn)等多元渠道，實(shí)時(shí)收集居民健康數(shù)據(jù)，并集中存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)中心。醫(yī)療機(jī)構(gòu)和社區(qū)服務(wù)人員可實(shí)時(shí)訪問這些信息，進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與管理。一旦發(fā)現(xiàn)居民健康指標(biāo)異常，便能迅速干預(yù)，提升健康管理效率。再次，平臺(tái)基于居民健康畫像數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化健康服務(wù)。通過深度分析健康數(shù)據(jù)，為每位居民生成專屬健康檔案，并據(jù)此提出健康建議和干預(yù)措施。對(duì)于慢性病患者，如高血壓、糖尿病患者，平臺(tái)定期發(fā)送健康提醒和監(jiān)測(cè)計(jì)劃，助力病情控制。最后，平臺(tái)還具備藥品監(jiān)管功能，監(jiān)控社區(qū)藥品供應(yīng)與使用情況，確保藥品安全合規(guī)。通過連接藥品供應(yīng)鏈系統(tǒng)，追蹤藥品來源、庫存及流通狀態(tài)并記錄居民用藥情況。大數(shù)據(jù)分析助力藥品濫用或過敏風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，及時(shí)調(diào)整配給策略，為管理者制定健康政策和資源分配策略提供有力支持，全面提升社區(qū)醫(yī)療服務(wù)水平[3]。

3 " 基于大數(shù)據(jù)深度畫像的社區(qū)智慧健

康服務(wù)平臺(tái)算法設(shè)計(jì)

在社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)中，健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)算法是核心算法，旨在通過分析社區(qū)居民的多維健康數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)其未來一段時(shí)間的健康風(fēng)險(xiǎn)。該算法基于邏輯回歸模型，結(jié)合居民的個(gè)人特征和健康指標(biāo)，計(jì)算其患病概率，以便于提前采取干預(yù)措施。健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)算法通過邏輯回歸模型估算居民罹患某種疾病的概率。設(shè)定健康風(fēng)險(xiǎn)的概率P為：

（1）

式中，表示居民的健康指標(biāo)（如年齡、血壓、血糖、體重等）；為模型訓(xùn)練得到的權(quán)重系數(shù)。為了進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，算法會(huì)對(duì)權(quán)重進(jìn)行正則化，避免過擬合問題。正則化項(xiàng)＼（R（＼beta）＼）定義為：

（2）

式中，是正則化強(qiáng)度的參數(shù)，通過控制的大小，可以調(diào)整模型的復(fù)雜度和泛化能力。這樣能夠確保算法在不同人群和數(shù)據(jù)集上的魯棒性。最后，為了評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能，平臺(tái)使用交叉熵?fù)p失函數(shù)L進(jìn)行優(yōu)化。損失函數(shù)定義為：

（3）

式中，為實(shí)際標(biāo)簽；為預(yù)測(cè)概率；N為樣本總數(shù)。通過最小化損失函數(shù)，模型能夠獲得最優(yōu)的權(quán)重參數(shù)，從而提高健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。此健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)算法為平臺(tái)提供了個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能力，使社區(qū)居民能夠在潛在健康問題出現(xiàn)之前進(jìn)行干預(yù)，提升了社區(qū)健康服務(wù)的預(yù)防性和精準(zhǔn)性[4]。

4 " 實(shí)驗(yàn)與效果分析

為了驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)深度畫像的社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)的有效性，本文設(shè)計(jì)并開展了一系列實(shí)驗(yàn)，通過實(shí)際數(shù)據(jù)采集、健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和個(gè)性化健康管理等方面的測(cè)試，對(duì)平臺(tái)的性能進(jìn)行評(píng)估。在實(shí)驗(yàn)過程中，我們從某社區(qū)內(nèi)隨機(jī)選取了500位居民作為研究樣本，記錄并分析了他們的健康指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括年齡、性別、血壓、血糖、BMI等，目標(biāo)是測(cè)試平臺(tái)的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度和個(gè)性化管理方案的合理性。在實(shí)驗(yàn)的初始階段，平臺(tái)通過智能設(shè)備、移動(dòng)端應(yīng)用和社區(qū)健康監(jiān)測(cè)點(diǎn)采集居民的健康數(shù)據(jù)，并將其匯總到健康數(shù)據(jù)中心中。表1展示了部分采集到的健康數(shù)據(jù)樣本。

實(shí)驗(yàn)的主要步驟包括以下幾部分：一是數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除噪聲和異常值。使用正則化算法對(duì)關(guān)鍵健康指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重設(shè)定，以確保模型的穩(wěn)定性。二是健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)：使用上述健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)算法，對(duì)居民的健康數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算出每位居民在未來一年內(nèi)罹患慢性病的概率。通過對(duì)比實(shí)際健康狀況，驗(yàn)證算法預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。三是個(gè)性化健康管理方案推薦：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果，平臺(tái)生成個(gè)性化的健康管理方案，如飲食建議、運(yùn)動(dòng)計(jì)劃等。不同風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的居民被納入到不同的健康干預(yù)方案中，實(shí)驗(yàn)分析了這些方案對(duì)居民健康的改善情況[5]。在實(shí)驗(yàn)結(jié)束時(shí)，我們根據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、居民滿意度和健康狀況改善情況對(duì)平臺(tái)效果進(jìn)行了評(píng)估。表2展示了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的主要指標(biāo)。

分析結(jié)果表明，平臺(tái)的健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到87%，個(gè)性化管理方案的居民滿意度為92%，健康狀況改善率為76%。這些數(shù)據(jù)表明，基于大數(shù)據(jù)深度畫像的社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)能夠有效提高社區(qū)居民的健康管理水平，通過個(gè)性化方案減少健康風(fēng)險(xiǎn)，提升了居民的整體健康水平?？傮w而言，本實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了平臺(tái)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性，為后續(xù)的社區(qū)健康管理提供了可靠的數(shù)據(jù)支持和實(shí)踐依據(jù)。

5 " 結(jié)束語

本文通過構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)深度畫像的社區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)居民健康數(shù)據(jù)的采集、分析和個(gè)性化管理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該平臺(tái)能夠高效地預(yù)測(cè)居民健康風(fēng)險(xiǎn)，并提供個(gè)性化的健康管理方案，顯著提升了居民的健康水平。平臺(tái)在健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和居民滿意度方面表現(xiàn)優(yōu)異，為社區(qū)健康管理提供了有效的技術(shù)支持。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉海鷗，姚蘇梅，何旭濤，等.基于深度學(xué)習(xí)的在線健康社區(qū)抑郁癥用戶畫像研究[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，2021，42（03）：572-577.

[2] 陸勤芳.老年人社區(qū)智慧健康管理服務(wù)創(chuàng)新模式探索研究[J].公關(guān)世界，

2024（11）：76-78.

[3] 劉霞，石元伍，王文聰，等.基于智慧物聯(lián)網(wǎng)的社區(qū)老年健康監(jiān)測(cè)服務(wù)設(shè)計(jì)研究[J].包裝工程，2024，45（14）：128-136.

[4] 王東博，尹正，王慧君，等.浙江省城鎮(zhèn)社區(qū)居家老年人智慧健康養(yǎng)老服務(wù)需求現(xiàn)狀研究[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2023，40（04）：522-525.

[5] 彭青云.社區(qū)智慧養(yǎng)老服務(wù)健康可持續(xù)發(fā)展的新阻礙與建議[J].中國(guó)社會(huì)工作，2023（02）：30-31.