基于有关联信号，预设慢病评分阈值，将慢病评分阈值与关联均值进行比值计算，获得异常系数阈值。其中，关联均值为高龄者中所有慢病患者关联值的平均值。慢病评分阈值是由本领域技术人员依据慢病评分对是否患慢病进行评估，从而获得一个慢病评分与是否患慢病的对应关系，进而根据是否患慢病对慢病评分的阈值进行推导划分，从而得到慢病评分阈值。再将异常系数与异常系数阈值进行对比分析；若异常系数＞异常系数阈值，则说明该高龄者患慢病的风险较高，即生成患慢病风险高信号；若异常系数≤异常系数阈值，则说明该高龄者患慢病的风险较低，即生成患慢病风险低信号。

上述阈值的大小设定是为了便于比较，关于阈值的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据设定基数数量。

该分析系统涉及关系分析技术领域，公开了高龄和慢病患者脚形信息与标准脚型信息的关系。该系统流程如下。

数据采集模块：获取高龄者脚部的异常数据；

数据处理模块：计算异常系数；

健康评估模块：对高龄者脚部的健康状态进行评估，并生成健康评估信号；

关联评估模块：基于预警信号，分析慢病与异常系数之间的关联性，并生成关联性评估信号；

风险评估模块：基于有关联信号，分析高龄者患慢病的风险，并生成风险评估信号；

利用三维激光扫描技术获取脚部形态的精确数据，结合异常程度和异常分布的双重表征，量化脚部健康状态，显著提升了鞋品对高龄及慢病患者特殊足部形态的适配性和舒适度。通过异常系数综合评估脚部异常，生成健康、预警、异常3级信号，为早期干预提供科学依据。助力传统制鞋工艺向数据驱动、精准适配升级，在提升用户体验的同时优化研发和生产资源配置。

出自《高龄和慢病患者脚形信息与标准脚型信息的关系分析系统研究》作者袁畅，李娇，程旭。