基于灰色系统建模技术的人体疾病早期预测预警研究

传统健康体检主要通过对单次体检指标进行横向比较和静态分析,忽略个体差异,纯粹从指标高低来判断体检者健康状况与身体状态,难以及时发现体检者可能存在的疾病隐患.由于个体体检指标具有样本量小、信息不确定、数据类型异构、影响因素构成复杂等特征,传统以大样本为基础的数学模型均难以适应此类小数据系统的建模要求.为此,通过建立适用于人体主要指标趋势预测的灰色系统模型(简称HIGM(1,1)模型),实现对人体主要健康指标的动态建模与趋势分析,从而可以掌握体检者未来一段时间身体指标的变化趋势及可能存在的疾病隐患.研究成果对提升体检效果、强化体检意义,促进灰色理论与现实问题的有效对接等方面,均具有积极意义.