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本发明涉及健康风险评估技术领域，具体为一种基于5G边缘计算的个性化睡眠健康风险评估方法，包括以下步骤：通过5G边缘计算采集多源睡眠数据并同步组合，提取关键特征生成参数集，计算周期漂移差分析参数变化趋势，依据漂移方向动态调整监测区间，构建动态健康基线模型计算风险指数，融合多参数风险系数划分风险等级，拟合连续周期趋势生成优化后的个性化睡眠健康风险评估结果，本发明中，通过多源生理与环境数据的时间同步与归一化，实现数据一致性与高精度分析，通过周期漂移差识别健康变化趋势，动态调整监测区间提升灵活性与实时性，通过稳态参数分布与风险加权计算增强睡眠风险识别的精准度与个体化预警能力。

本发明提供一种基于边缘计算的健康监测方法：检测用户的身体指标的第一数据；当确定所述身体指标的第一数据正常时，将所述身体指标的第一数据发送至与边缘节点相通信的云服务器；当确定所述身体指标的第一数据异常时，发送请求所述身体指标的目标时间段内的辅助数据的请求广播；基于所述请求广播的响应指令，获取所述辅助数据；基于所述辅助数据及所述第一数据，利用指标风险等级分析模型确定所述身体指标的级别，将所述身体指标的级别发送至所述云服务器。本发明还提供一种基于边缘计算的健康监测装置、电子设备及存储介质。本发明能实现边缘节点之间的数据共享，减少云服务器的计算负担，提高数据处理的实时性。

本发明公开了一种提高分布式边缘计算系统负载均衡的方法，该方法包括以下步骤：S1、在每个时间片开始阶段，各边缘服务器向网络中的其他边缘服务器广播当前自身的负载情况；S2、各边缘服务器根据所获取的其它边缘服务器的负载状态，将调度决定发送给其他边缘服务器；S3、当所有服务器都接收到其它服务器的调度决定后，判断自身的计算时间并将该时间反馈给发送调度决定的服务器；S4、所有调度的服务器执行学习算法，所有服务器根据自身的策略向量再次随机的选择一个服务器并发送其调度决定，直到算法终止。本发明极大的提高了由于分布式边缘计算服务器负载分布不均匀导致的服务质量下降和计算资源浪费问题，提高了分布式边缘服务系统服务质量。