基于AI中医大模型的脊柱健康分析数据

本数据基于AI中医大模型，系统采集了人体颈椎、胸椎、腰椎、骶椎、尾椎共5大区块33个节段的标准化数据。通过智能化分析，生成了各节段的健康得分与综合评估报告，精准定位脊柱失衡与潜在风险。该成果主要应用于中医治未病与健康管理场景，将传统经验转化为客观、可量化的数字指标，实现了对脊柱健康的快速、精准筛查与动态监测，有效提升了评估效率和健康干预的针对性。它为中医脊柱健康评估建立了数字化“金标准”，赋能健康管理机构、医疗机构及个人进行科学决策，推动中医诊疗的标准化与智能化进程，具有显著的行业引领与市场应用价值。1. 数据来源
通过中医智能硬件设备采集用户的人体电信号数据，并将其转换为数字信号，生成人体颈椎、胸椎、腰椎、骶椎、尾椎5大区块33个节段的指标采集值(value)上传平台，从中获取上传时间、目标脊柱节段、采集值(value)等字段数据。
2. 数据处理
(1) 采用拟合函数算法对各个脊柱节段的指标采集值(value)进行处理，获得基准值(balance)；
(2) 对采集值(value)、基准值(balance)加以计算得到中间值tob，tob = abs(value)/balance，其中，abs()是对括号中数值取绝对值；之后通过分区算法将tob值转换为指标得分，该算法基于中间值 tob 计算指标得分，tob 值越大代表偏离基准越远，健康状况越差，其采用单向递减映射逻辑，将 tob∈[0,+∞) 映射为 0-10 分；
(3) 基于指标得分进行33个脊柱节段健康状态评估：
指标得分 ≥ 9，评估状态为健康状态；6≤ 指标得分 < 9，评估状态为亚健康状态；指标得分 < 6，评估状态为警惕风险状态。
3.数据应用
将上述处理结果应用到中医健康评估场景下，实现了对脏腑数字化评估的效果。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于AI中医大模型，系统采集了人体颈椎至尾椎共33个脊柱节段的标准化数据，包含24000条记录，通过拟合函数和分区算法计算健康得分与评估状态（健康、亚健康、警惕风险），将传统中医经验转化为可量化指标，应用于中医治未病和健康管理场景，实现对脊柱健康的快速筛查与动态监测，为中医脊柱健康评估提供了数字化标准。