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龙图腾网获悉北京育见未来科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的社区老年人衰弱筛查与干预训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120565038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510850413.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于人工智能的社区老年人衰弱筛查与干预训练方法是由韩哲设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的社区老年人衰弱筛查与干预训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的社区老年人衰弱筛查与干预训练方法，属于人工智能技术领域，其包括：获取动态生理参数和就医数据，生成衰弱评估参数集合；确定目标衰弱等级结合用户耐受性参数集合生成个性化训练方案；基于实时动作监测生成用户动作质量评价结果，根据基线误差阈值调整训练强度参数；回传评价结果，更新衰弱评估参数集合，并根据群体风险阈值生成社区级衰弱预警信号。本发明采用可穿戴设备的时序生理数据融合与决策树‑迁移学习混合模型，能够实现个性化训练方案实时优化与群体性衰弱风险的动态预警，显著提升筛查准确性和干预有效性。

本发明授权一种基于人工智能的社区老年人衰弱筛查与干预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的社区老年人衰弱筛查与干预训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户的可穿戴设备采集的动态生理参数集合及预设的历史就医数据集合，生成动态数据集合； 对所述动态数据集合进行特征提取，生成衰弱评估参数集合，所述生成衰弱评估参数集合步骤包括：对所述动态数据集合进行特征筛选，得到初始特征子集；通过预设的筛选模型，从所述初始特征子集中提取关键衰弱指标集合；根据所述关键衰弱指标集合与预设的权重分配规则，计算所述衰弱评估参数集合中的衰弱评分值；其中衰弱评估参数集合包含步态稳定性指标； 根据所述衰弱评估参数集合和预设的衰弱等级划分规则，确定目标衰弱等级； 基于所述目标衰弱等级与用户预设的耐受性参数集合，生成个性化训练方案； 根据对所述个性化训练方案进行的实时动作监测，生成用户动作质量评价结果，所述生成用户动作质量评价结果包括：对用户执行训练动作时的关节角度参数集合进行实时采集，生成动作偏差系数；将所述动作偏差系数与所述个性化训练方案中预设的标准动作模板进行对比，生成所述用户动作质量评价结果中的完成度评分值；若所述完成度评分值低于预设的动作合格线，则调节所述个性化训练方案的强度； 基于所述用户动作质量评价结果与预设的基线误差阈值，调整所述个性化训练方案的训练强度参数； 将所述用户动作质量评价结果回传并更新所述衰弱评估参数集合，生成更新的衰弱评估参数集合，所述生成更新的衰弱评估参数集合步骤包括：提取所述用户动作质量评价结果中的动作完成时间参数和关节压力分布参数，生成动态反馈数据集；所述动态反馈数据集构造为五维向量 ， 其中Tnorm为标准完成时间比，Pmax为最大压力区域值，PΔ为压力分布偏差总和，Asym为左右足压力对称性指数，Tvar为连续五次训练时间变异系数；将所述动态反馈数据集与所述衰弱评估参数集合进行关联分析，更新所述衰弱评分值的权重分配比例；所述更新所述衰弱评分值的权重分配比例包括：计算所述动态反馈数据集各维度与基线衰弱评分FS的皮尔逊相关系数Rk，根据公式计算新权重 ， 其中Wk为原有权重，Rm为第m个维度与基线衰弱评分FS的皮尔逊相关系数，Wm为第m个维度的原始权重；根据更新后的衰弱评分值，重新划分所述目标衰弱等级的分类边界；所述重新划分所述目标衰弱等级的分类边界包括：采用二分法重定位，将原有等级边界点按照当前用户群体更新后的衰弱评分值分布的25%和75%分位值动态调整； 根据所述更新的衰弱评估参数集合与预设的群体风险阈值，生成社区级衰弱预警信号。

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