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2026-05-19
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【例會(huì)預(yù)告】
會(huì)議名稱(chēng)：數(shù)據(jù)科學(xué)與創(chuàng)新管理團(tuán)隊(duì)例會(huì)
會(huì)議時(shí)間：2026年05月20日（周三）晚上19：00-21：00
會(huì)議地點(diǎn)： 經(jīng)管樓609會(huì)議室
匯報(bào)人：歐雪雯
匯報(bào)題目：個(gè)人進(jìn)度匯報(bào)
匯報(bào)摘要：
老年健康變化識(shí)別對(duì)推進(jìn)健康老齡化具有重要意義。針對(duì)現(xiàn)有研究中互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)使用的刻畫(huà)較為寬泛以及特征組合關(guān)系挖掘不充分等問(wèn)題，提出一種融合互聯(lián)網(wǎng)健康管理特征的老年健康識(shí)別框架。首先，基于中國(guó)老年社會(huì)追蹤調(diào)查（CLASS），提取互聯(lián)網(wǎng)健康管理特征，并結(jié)合人口學(xué)因素與健康狀況等數(shù)據(jù)以建立多維特征集。其次，融合互聯(lián)網(wǎng)健康管理特征與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建Stacking模型對(duì)老年健康變化進(jìn)行識(shí)別。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合特征重要性排序與SHAP值，從全局與個(gè)體層面分析影響老年健康變化的關(guān)鍵因素。最后，利用決策樹(shù)算法挖掘關(guān)鍵特征間的組合關(guān)系及其作用機(jī)制。研究結(jié)果表明，Stacking模型具有最佳預(yù)測(cè)性能，在準(zhǔn)確率、精確率等指標(biāo)上均優(yōu)于其他模型?；谠撃Ｐ偷年P(guān)鍵特征分析顯示，互聯(lián)網(wǎng)健康管理行為、慢性病數(shù)量、智能設(shè)備數(shù)量以及互聯(lián)網(wǎng)健康管理認(rèn)知是影響老年健康變化的重要因素。組合特征分析表明，在慢性病負(fù)擔(dān)較低的情境下，互聯(lián)網(wǎng)健康管理行為與智能設(shè)備使用對(duì)健康變好具有積極的促進(jìn)作用。隨著慢性病數(shù)量增加，其作用更多體現(xiàn)為維持健康穩(wěn)定。同時(shí)，缺乏互聯(lián)網(wǎng)健康管理行為且未使用智能設(shè)備的老年群體占比較高，其健康狀態(tài)總體表現(xiàn)為相對(duì)穩(wěn)定、變化不明顯。研究結(jié)論可為老年健康精準(zhǔn)識(shí)別與數(shù)字健康管理提供理論參考。
