电邮这篇文章 数据驱动下社区老年人健康风险多维度分析与智能预警模型构建
DOI: http://dx.doi.org/10.12349/iser.v6i12.8467
Article ID: 8467
摘要
随着人口老龄化程度加深，社区老年人健康风险管理成为公共卫生领域的重要议题。传统健康风险评估多依赖单一维度生理指标，存在预警滞后性与片面性问题。本文以社区老年人为研究对象，整合生理监测、生活行为、心理状态及环境因素四类数据，构建多维度健康风险指标体系；基于机器学习算法对比分析逻辑回归、随机森林、XGBoost及LSTM模型的预警性能，最终提出优化的XGBoost健康风险智能预警模型。实验结果表明，该模型在社区老年人健康风险预警中AUC值达0.89，召回率达0.86，显著优于传统单维度模型。研究成果可为社区健康管理提供数据支撑与技术工具，助力实现老年人健康风险的早识别、早干预。
关键词
社区老年人；健康风险；多维度分析；智能预警模型；数据驱动
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