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① 慢性病风险预测： 基于用户健康数据，使用神经网络模型预测未来患糖尿病、高血压等慢性病的风险。 ② 健康年龄计算： 通过FT-Transformer 模型，计算用户的生物年龄（健康年龄），直观反映身体老化状况。 ③ 亚健康状态评估： 通过问卷与活动数据，使用聚类算法+神经网络模型对用户的亚健康状态进行分类与评分。 ① 睡眠阶段分析： 基于智能手环的心率、体动数据，使用深度学习模型1D-CNN + Transformer对用户的睡眠阶段进行精准分期。 ② 异常心律筛查： 对连续心率数据进行监控，使用异常检测算法或深度学习模型自动筛查可能的心律不齐事件，并发出预警。 ③ 运动模式识别与能耗估算： 利用设备加速度计等传感器数据，通过深度学习模型识别用户运动类型（如走路、跑步），并精确计算热量消耗。 ④ 长期健康趋势分析： 对用户长期的静息心率、步数等数据进行时间序列分析，发现周期性规律和长期变化趋势。 ① 症状自查器： 用户通过勾选症状或输入文本描述自身状况。 ② 疾病智能预测： 基于深度学习模型Feature Tokenizer Transformer（FT-Transformer），对输入的症状进行分析，输出可能的疾病及概率。 ③ AI健康助手： 集成大语言模型API，为预测结果提供人性化的护理建议与就医警示。 ④ 自查历史记录： 记录并展示用户历次的健康自查记录。 ① 智能饮食推荐： 基于用户身体指标与健康目标，使用推荐算法生成个性化食谱。 ② 自适应运动计划： 根据用户体能和目标生成并动态调整运动计划。 ③ 健康习惯追踪与提醒： 提供服药、饮水、久坐等智能提醒功能。 ④ 睡眠改善方案： 针对睡眠问题，提供个性化的改善建议。