傳統(tǒng)健康體檢主要通過對單次體檢指標(biāo)進(jìn)行橫向比較和靜態(tài)分析,忽略個體差異,純粹從指標(biāo)高低來判斷體檢者健康狀況與身體狀態(tài),難以及時發(fā)現(xiàn)體檢者可能存在的疾病隱患。由于個體體檢指標(biāo)具有樣本量小、信息不確定、數(shù)據(jù)類型異構(gòu)、影響因素構(gòu)成復(fù)雜等特征,傳統(tǒng)以大樣本為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型均難以適應(yīng)此類小數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建模要求。為此,通過建立適用于人體主要指標(biāo)趨勢預(yù)測的灰色系統(tǒng)模型(簡稱HIGM(1,1)模型),實現(xiàn)對人體主要健康指標(biāo)的動態(tài)建模與趨勢分析,從而可以掌握體檢者未來一段時間身體指標(biāo)的變化趨勢及可能存在的疾病隱患。研究成果對提升體檢效果、強(qiáng)化體檢意義,促進(jìn)灰色理論與現(xiàn)實問題的有效對接等方面,均具有積極意義。

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本文編號：4051591