经济和社会的发展使得大众对医疗服务质量提出了更高要求,健康监测成为疾病预防与早期诊疗的一种重要手段,高效的健康监测可以有效降低发病风险,从而减轻病人痛苦、提高治愈率以及缓解医疗负担。而长期以来一直缺乏有效的监测手段实现对人群普适的、持续的全方位健康监测,监测手段的匮乏导致当前的医疗模式依然以疾病治疗方式为主,而不是监测预防。智能设备、机器人技术、移动通信技术以及机器学习技术在技术创新、经济发展、疾病治疗以及生活品质改善等方面展现了广阔的前景。对医疗健康领域带来了深刻的变革,其引起的医疗服务的变革将促进医疗行业的快速发展,使大众受益。本文以室内环境下用户健康监测为场景,探索针对用户健康监测的多源健康数据感知与分析方法,借助于当前主流的技术手段探索以监测预防为主的新型医疗方式。论文从实践角度出发对健康监测的多源数据感知与分析开展深入的研究和探索,具有重要的理论意义和实际应用价值。论文探索这些技术如何在智能医疗领域建立有价值应用,应用包括生理疾病和心理健康两个方面,具有理论意义和实际价值。本文研究内容包括室内健康监测系统架构的设计与实现、基于智能设备的多源医疗数据感知、基于机器学习的多源医疗数据分析。在健康监测系统架构方面,本文设计一种支持高并发业务的三层健康监测系统架构,分别为以智能设备为终端的用户感知交互层、支持海量业务处理的高性能业务层和支持异构医疗数据高效管理的数据服务层。系统架构是技术方案实现的基础设施和重要保障。在多源医疗数据感知方面,本文首先讨论如何设计智能感知设备实现对智能家居环境下环境健康数据的智能感知,其次讨论如何设计智慧衣达成对用户生理数据的舒适高效采集,最后讨论如何设计交互机器人对室内环境下用户的行为数据进行智能感知,并将机器人作为人机交互的重要媒介。医疗数据是健康监测系统方案的信息之源,对应用的建立具有十分重要的意义。在多源医疗数据分析方面,本文针对采集的多源医疗数据采用合适的机器学习方法建立相应的分析模型,从环境健康、生理疾病预防、生理状态监测和心理状态分析等多个层面分析用户的整体健康状态,为生理疾病或心理问题诊疗提供重要的辅助手段。同时该章基于从外部医疗机构获取的电子病历数据对糖尿病的监测预防也设计了相应的分析方案。最后,基于之前所做的工作,本文建立了部分原型应用展示了用户健康监测的部分成果。同时在系统性能的验证方面,本文基于情感识别应用对原型系统的性能指标进行测试。