本发明涉及个性化医疗技术领域，具体为基于大数据的养老服务优化方法及系统，方法包括：基于老年人历史健康数据，采用动态贝叶斯网络算法，利用贝叶斯推断对时间序列数据进行概率建模，通过隐马尔可夫模型处理和预测健康状态随时间变化的动态过程，为后续的决策提供基础数据支持，生成健康状态预测模型。本发明中，通过结合动态贝叶斯网络、隐马尔可夫模型和贝叶斯推断，对老年人健康时间序列数据进行精确概率建模，提升预测和个性化管理，应用反事实推理和结构方程模型，通过蒙特卡罗模拟评估干预措施，增强科学性，聚类、决策树分析和连续时间马尔可夫模型优化健康风险划分和干预策略，时间序列分析确保服务质量监测的及时性和动态性。 | 
