近年来，健康一体机以机器学习、深度学习为代表的人工智能技术快速发展，在多个领域取得了突破性的成果。通过使用人工智能技术，可以充分利用计算机的高性能优势，提高信息系统的智能性和易用性。人工智能的应用十分广泛，以“今日头条”为代表的信息推荐功能，就是人工智能在自然语言处理和文本处理方面的重要应用。
健康一体机包含向用户推送健康保健信息的功能，但是原有功能无法对健康保健信息进行自动分类，只能无差别推送或者人工处理。
因此在新系统的开发过程中，设计并实现了一个基于深度学习算法的信息分类与推荐功能。可以提高健康保健信息推送的精准度和有效性。根据机器学习项目开发流程，按照如下六个步骤进行：数据收集，检查准备，模型设计，模型评估，模型改进，部署应用。如图 3.7 所示1.数据收集：通过爬虫技术，从有关医疗健康的网站抓取所需数据。
2.检查准备：将
健康一体机数据进行预处理，去除噪音，提高数据的有效性。
3.模型设计：
健康一体机建立深度学习卷积神经网络模型，实现信息分类的功能。
4.模型评估：使用测试数据对模型进行测试，评估模型的效果。
5.模型改进：通过对训练数据的筛选提高模型的准确率。
6.部署应用：将模型进行封装后作为一个 HTTP 服务提供给项目使用。
通过以上六个步骤，开发一个用于对健康保健信息进行分类的服务。
健康一体机系统管理员通过健康体检管理系统，可以查看爬虫抓取的文本信息，并可通过手动或自动的方式调用信息分类服务接口对文本信息自动分类。
后台维护人员可以根据实际情况对分类结果进行手工修改。在对分类结果进行确认之后，将数据更新到数据库中。
健康一体机微信公众账号的后台维护人员，可以通过微信公众号管理系统对文本内容进行样式调整，以满足微信公众号信息格式的要求。
