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文檔簡介
本發明公開了一種基于物聯網健康大數據數據處理架構實現對實時健康監測和預警的需分析技術更加準確地預測個體的健康狀況和疾2基于圖神經網絡構建多源數據融合模型,將采集的多源其中,每個患者的融合數據表示為一個高維特征向量,所表示相鄰兩個患者之間存在的不同數據源之間i為第i類數據源中的若R(t)的值在[1,2)之間,表示患者存在輕度健康風險,建3結合歷史健康數據與實時分析結果,通過增強學習算法優化個性化健康建議生成模4[0005]本部分的目的在于概述本發明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施5條邊表示相鄰兩個患者之間存在的不同數據源之間i6在的不同數據源之間的關系。7據(如基因數據可通過一組二進制向量表示[0054]基因信息至少包含基因組測序數據、特定基因突變信息和單核苷酸多態性(SNP)8i基于歷史健康數據和實時分析結果,識別患
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