随着我国人口老龄化速度的加快,老年健康问题带来的社会压力在不断地增加。而现有的健康评估系统多使用固定的评估规则和评估模型来对个人健康状况进行风险评估,医护人员无法在系统中动态地、方便快捷地构建老年健康评估模型,且现有的老年健康评估体系并不完善,缺乏对规范的把控。因此,完善老年健康评估体系,实现便捷地构建健康评估模型显得尤为重要。为此,本文将设计并实现老年健康评估系统,完善老年健康评估体系,研究适用于老年健康评估模型的机器学习方法,抽象算子表达模型并设计工作流执行引擎来完成老年健康评估模型的零编码构建,并详细设计系统主要功能模块,实现老年健康评估系统。本文具体完成以下几个方面的工作:首先,针对现有老年健康评估体系构建不完善的问题,依据《养老机构老年人健康评估规范》分析老年健康评估内容,确定老年健康评估指标并计算指标权重,从生理健康、精神健康、生活行为能力、社会适应能力、生活行为习惯五个维度构建老年健康评估体系,以此达到全面评估老年人健康状况的目的。其次,针对现有机器学习方法并不完全适用于慢性病患病情况评估的问题,研究不同机器学习算法在慢性病疾病数据集上所构建老年健康评估模型的性能。采用Random Forest方法计算特征属性的重要度,并使用Spearman相关系数计算各特征属性与目标的相关性来进行特征提取,最后使用Accuracy、ROC曲线和AUC值评估模型的综合性能。实验结果表明,Random Forest和SVM方法更适用于老年健康评估模型的构建。再次,针对现有老年健康评估系统无法满足医护人员动态构建老年健康评估模型的需求问题,分析模型构建的工作流程,抽象算子表达模型并设计工作流执行引擎,实现便捷地构建健康评估模型业务流程,从而使医护人员在系统中动态地、方便快捷地构建老年健康评估模型,并利用构建好的健康评估模型评估老年人的健康状况,为医护人员提供决策支持。最后,基于上述老年健康评估体系的构建和老年健康评估系统的需求分析,设计系统的整体结构、功能模块和数据库;通过类图、时序图及系统界面,详细描述了构建老年健康评估模型功能和评估老年人健康状况功能的具体实现;使用白盒测试和黑盒测试方法对老年健康评估系统的主要功能及性能进行测试。