社区康养智能监测与精准干预决策支持数据集

本数据来源于上海市浦东新区社区康养项目中，通过智能穿戴设备和家庭传感器持续采集的居民体征动态监测数据，包括心率、血压、血氧、活动量和睡眠质量等生理指标，以及健康干预决策管理相关记录，如用药依从性、饮食日志和康复计划。数据处理过程遵循规则：首先，原始数据通过物联网传输至云平台，进行数据清洗，识别并剔除异常值，并使用插值法填充缺失数据；其次，通过时间序列聚合规则计算日均指标和波动趋势，再结合机器学习聚类分析识别健康风险模式；最后，基于预设阈值规则生成健康警报和个性化干预建议。使用场景主要为社区健康管理平台的实时监控模块，供医护人员远程跟踪高危人群，适用于慢性病管理和老年康养场景，以实现早期预警和精准干预。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦社区康养场景，整合智能穿戴设备与家庭传感器采集的居民体征监测数据（如心率、血压、血氧、活动量等）及健康干预记录，通过数据清洗、时间序列分析和机器学习聚类，生成综合风险评分与个性化干预建议，旨在支持慢性病管理、早期预警和精准护理，提升老年康养效率并降低医疗成本。