摘要
本发明涉及一种基于骨关节伤害的健康风险预测方法及系统，通过协同医疗数据库、可穿戴设备及运动监测平台获取用户多维骨关节数据；对异构数据进行时空对齐处理，提取静态解剖特征与动态时序功能指标，构建反映骨关节退变趋势的复合特征向量；采用集成学习框架融合静态与动态特征分析能力，通过特征加权机制训练多模态风险预测模型；基于目标用户实时数据输出未来预设时段内严重骨关节伤害的概率值，根据超越动态阈值的风险等级生成分级预警信号，并推送包含高风险部位示意图的定制化干预方案。本发明实现了从被动诊疗到主动防护的转化，显著提升骨关节健康管理的精准性和时效性。
