本发明提出了一种人体衰老数据动态识别预警方法及系统，涉及动态识别预警，具体涉及人体衰老数据动态识别预警。
背景技术：
1、随着医疗技术的进步和人口老龄化的加剧，对人体衰老过程的监测与管理成为了医学研究的重要方向。传统的衰老评估方法多依赖于单一时间点或静态的生物特征数据，如年龄、血压、血糖等，难以全面、动态地反映人体衰老的复杂过程及其变化趋势。此外，不同个体间的衰老速度和模式存在显著差异，使得基于静态数据的评估方法往往缺乏个性化和精准性。
2、近年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，动态监测和智能分析人体生物特征数据成为可能。通过持续收集并分析用户的历史生物特征数据，可以更加全面、深入地了解人体衰老过程中的生理变化、疾病风险及健康状态。然而，现有的衰老监测技术大多停留在数据收集层面，缺乏有效的数据处理、分析和预警机制，难以实现对人体衰老进程的精准识别和及时干预。
技术实现思路
1、本发明提供了一种人体衰老数据动态识别预警方法及系统，用以解决上述问题：
2、本发明提出的一种人体衰老数据动态识别预警方法及系统，所述方法包括：
3、s1、获取用户历史生物特征数据，根据预设生命监测周期对历史生物特征数据进行划分，获得周期生物特征数据；
4、s2、根据所述周期生物特征数据生成周期生物衰老画像，计算周期生物衰老年龄系数，进行衰老年龄系数的周期比较和综合比较，进而进行周期衰老判定和用户衰老判定；
5、s3、根据判定信息计算每个周期的衰老动态因子，进而进行衰老进程的判定，获得周期衰老节点，获取衰老节点的周期间隔数据，根据所述周期间隔数据设置权重并进行预警。
6、进一步地，所述s1包括：
7、获取用户历史就医信息，对所述用户历史就医信息进行预处理，获得预处理后的用户历史就医信息；
8、对所述用户历史就医信息进行生物特征数据的提取，获得历史生物特征数据；
9、获取预设生命监测周期，按照所述预设生命周期对所述历史生物特征数据进行划分，获得周期生物特征数据；
10、根据所述预设生命周期和周期生物特征数据，获取闲置生命周期和新增特征数据。
11、进一步地，所述s2包括：
12、获取每个周期生物特征数据，根据每个周期生物特征数据生成每个周期的周期生物衰老画像；
13、根据周期生物衰老画像的周期特征数据计算周期生物衰老年龄系数；
14、计算用户的所有周期的周期生物衰老年龄系数的平均值，获得用户综合衰老年龄系数；
15、将每个周期生物衰老年龄系数与所述用户综合衰老年龄系数进行对比，获得周期对比结果；
16、根据所述周期对比结果对每个周期特征数据进行周期衰老判定，获得周期衰老判定结果；
17、将用户综合衰老年龄系数与所有用户平均衰老年龄系数进行对比，获得用户对比结果；
18、根据所述用户对比结果对每个用户进行用户衰老判定，获得用户衰老判定结果。
19、进一步地，所述s3包括：
20、获取周期衰老判定信息和用户衰老判定信息，根据所述周期衰老判定信息结合用户衰老判定信息计算每个周期的衰老动态因子；
21、将所述衰老动态因子与预设因子阈值进行比较，获得因子比较结果；
22、根据所述因子比较结果对用户进行衰老进程变化的判定，获得进程变化判定结果；
23、根据所述进程变化判定结果对预设生命周期进行衰老节点标注，获得周期衰老节点。
24、进一步地，所述s3还包括：
25、获取预设生命周期中的周期衰老节点，获取每个周期衰老节点在所述预设生命周期中的周期间隔数据；
26、根据所述所述周期间隔数据对周期衰老节点进行从小到达的排序，获得衰老排序节点；根据排序信息对衰老排序节点进行对应排序的权重设置；
27、根据权重数据对周期衰老节点进行分级预警，获得分级预警信息。
28、进一步地，所述系统包括：
29、周期划分模块，用于获取用户历史生物特征数据，根据预设生命监测周期对历史生物特征数据进行划分，获得周期生物特征数据；
30、衰老判定模块，用于根据所述周期生物特征数据生成周期生物衰老画像，计算周期生物衰老年龄系数，进行衰老年龄系数的周期比较和综合比较，进而进行周期衰老判定和用户衰老判定；
31、衰老动态预警模块，用于根据判定信息计算每个周期的衰老动态因子，进而进行衰老进程的判定，获得周期衰老节点，获取衰老节点的周期间隔数据，根据所述周期间隔数据设置权重并进行预警。
32、进一步地，所述周期划分模块包括：
33、信息获取模块，用于获取用户历史就医信息，对所述用户历史就医信息进行预处理，获得预处理后的用户历史就医信息；
34、特征提取模块，用于对所述用户历史就医信息进行生物特征数据的提取，获得历史生物特征数据；
35、数据划分模块，用于获取预设生命监测周期，按照所述预设生命周期对所述历史生物特征数据进行划分，获得周期生物特征数据；
36、周期分类模块，用于根据所述预设生命周期和周期生物特征数据，获取闲置生命周期和新增特征数据。
37、进一步地，所述衰老判定模块包括：
38、画像生成模块，用于获取每个周期生物特征数据，根据每个周期生物特征数据生成每个周期的周期生物衰老画像；
39、周期计算模块，用于根据周期生物衰老画像的周期特征数据计算周期生物衰老年龄系数；
40、综合计算模块，用于计算用户的所有周期的周期生物衰老年龄系数的平均值，获得用户综合衰老年龄系数；
41、周期对比模块，用于将每个周期生物衰老年龄系数与所述用户综合衰老年龄系数进行对比，获得周期对比结果；
42、周期判定模块，用于根据所述周期对比结果对每个周期特征数据进行周期衰老判定，获得周期衰老判定结果；
43、用户对比模块，用于将用户综合衰老年龄系数与所有用户平均衰老年龄系数进行对比，获得用户对比结果；
44、用户判定模块，用于根据所述用户对比结果对每个用户进行用户衰老判定，获得用户衰老判定结果。
45、进一步地，所述衰老动态预警模块包括：
46、动态计算模块，用于获取周期衰老判定信息和用户衰老判定信息，根据所述周期衰老判定信息结合用户衰老判定信息计算每个周期的衰老动态因子；
47、动态判定模块，用于将所述衰老动态因子与预设因子阈值进行比较，获得因子比较结果；
48、根据所述因子比较结果对用户进行衰老进程变化的判定，获得进程变化判定结果；
49、节点标注模块，用于根据所述进程变化判定结果对预设生命周期进行衰老节点标注，获得周期衰老节点。
50、进一步地，所述衰老动态预警模块还包括：
51、间隔数据获取模块，用于获取预设生命周期中的周期衰老节点，获取每个周期衰老节点在所述预设生命周期中的周期间隔数据；
52、节点排序模块，用于根据所述所述周期间隔数据对周期衰老节点进行从小到达的排序，获得衰老排序节点；
53、分级预警模块，用于根据排序信息对衰老排序节点进行对应排序的权重设置；
54、根据权重数据对周期衰老节点进行分级预警，获得分级预警信息。
55、本发明有益效果：通过对用户历史生物特征数据的动态分析，系统能够提供个性化的衰老监测和预警服务，帮助用户及时了解自己的衰老状态和进程。通过识别衰老节点和周期间隔数据，系统能够精准预测用户的衰老趋势，衰老速度变化和衰老的关键节点，为用户提供科学的健康干预建议，延缓衰老进程。该方法和系统有助于用户建立科学的健康管理体系，通过持续的监测和预警，引导用户采取积极的健康行为，提高生活质量。大量用户的生物特征数据和衰老分析结果，可以为健康科学研究提供宝贵的数据支持，有助于制定更加科学合理的健康政策和干预措施。
1.一种人体衰老数据动态识别预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种人体衰老数据动态识别预警方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述一种人体衰老数据动态识别预警方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求1所述一种人体衰老数据动态识别预警方法，其特征在于，所述s3包括：
5.根据权利要求1所述一种人体衰老数据动态识别预警方法，其特征在于，所述s3还包括：
6.一种人体衰老数据动态识别预警系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述一种人体衰老数据动态识别预警系统，其特征在于，所述周期划分模块包括：
8.根据权利要求6所述一种人体衰老数据动态识别预警系统，其特征在于，所述衰老判定模块包括：
9.根据权利要求6所述一种人体衰老数据动态识别预警系统，其特征在于，所述衰老动态预警模块包括：
10.根据权利要求6所述一种人体衰老数据动态识别预警系统，其特征在于，所述衰老动态预警模块还包括：
