随着计算机技术的发展以及人们不断增加的医疗需求,传统人体健康监测技术的局限性日益显现,探索新的智能化医疗健康监护技术迫在眉睫。基于这个背景,本文研究了一种基于六轴传感器的人体健康检测技术和医院智能推荐方法,采用MPU6050六轴传感器采集到的数据来判断人体健康状态并结合医院评分实现智能问诊推荐。论文重点研究了应用六轴传感器检测人体健康的方法,通过对比使用加速度和角速度计算腿部迈步倾角方法的优缺点,选取角速度数据作为计算迈步角度的数据,同时研究了一种算法以解决积累误差问题。计算出姿态角之后,通过分段拟合函数,提取出每次迈步时角度最大值所对应的时间点,并计算步态周期,探索了一种根据步态周期的相似度预判测试人是否健康的方法。然后,模拟了一些文献中的探究儿童是否患有肥胖和自闭症的实验,根据实验数据,训练机器学习模型,预判儿童是否患有肥胖或自闭症。另外,为扩展系统应用功能,论文研究了推荐医院的智能推荐算法,首先研究了传统矩阵分解算法补全评分缺失项的流程,研究了非负矩阵分解算法怎么弥补普通矩阵分解算法带来的问题,在补全好缺失值之后,使用KNN机器学习算法进行智能推荐,经过检测表明,本方案可以将合适的医院推荐给测试人。最后,本文通过数据分析平台搭建了人体健康状态分析系统,对模块功能进行测试验证,实现了人体健康状态判断和智能医院推荐的效果。