【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及高血壓患者心血管危險評估，具體為基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統。
技術介紹
1、高血壓是常見的心血管疾病危險因素，對患者的心血管健康構成嚴重威脅；隨著科技的發展，可穿戴設備在健康監測領域得到廣泛應用，患者可在家庭場景中自行測量血壓、心率等健康數據；然而，市場上存在眾多品牌的可穿戴設備，其數據格式各異，這給數據的統一處理和分析帶來了極大挑戰；并且在家庭環境中，缺乏專業醫護人員的指導，準確評估高血壓患者的心血管危險分層至關重要；傳統的評估方式往往依賴于患者定期前往醫療機構進行檢查，但這種方式存在一定局限性，如檢測頻率有限、無法實時獲取患者日常狀態下的健康數據等。
2、現有的技術難以有效整合來自不同品牌可穿戴設備的數據，無法充分利用這些數據實現對高血壓患者心血管危險的精準分層評估；因此，迫切需要能夠解決多品牌可穿戴設備數據格式不統一問題，并結合智能決策支持系統，實現對高血壓患者心血管危險精準分層評估的技術方案，以提高高血壓患者的健康管理水平，降低心血管疾病風險。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，包括：
2、數據采集模塊，用于采集患者在家庭環境中通過多品牌可穿戴設備測量的健康數據，所述健康數據包括血壓、心率、活動量和睡眠質量；
3、識別解析模塊，用于識別所接收到的健康數據的來源設備品牌及其數據格式，基于內置的品牌數據庫對接收到的
4、存儲處理模塊，用于接收經過識別解析模塊處理后的標準化健康數據，并對標準化健康數據進行清洗和預處理，包括異常值剔除、缺失值填補以及數據的時間序列重構，以獲得高質量的連續患者數據集，得到多維數據特征；
5、智能評估模塊，與存儲處理模塊連接，用于基于預先定義的評估模型，綜合評估患者當前的健康狀況及心血管風險等級，所述評估模型通過機器學習算法進行訓練，結合患者的個人基礎信息與實時健康數據，輸出患者的心血管危險分層結果，得到評估結果，并根據評估結果生成健康管理建議；
6、反饋提醒模塊，與智能評估模塊連接，基于評估結果和健康管理建議生成反饋信息，并將反饋信息以圖形的方式反饋給患者；同時，在檢測到患者的健康數據超出安全閾值時，生成預警信息，并發送給患者及其家庭醫生進行預警，以便及時進行健康干預；
7、通過全自動的數據采集與處理，結合智能決策支持系統，解決了家庭場景下多品牌可穿戴設備數據格式不統一的問題，實現對高血壓患者心血管危險的精準分層評估。
8、優選的，所述識別解析模塊包括：
9、品牌識別單元，用于接收從可穿戴設備傳輸的健康數據，分析其數據結構和特征碼，基于內置的品牌數據庫識別數據來源的設備品牌，并將設備品牌與數據解析模板進行關聯匹配，得到匹配結果；
10、數據解析單元，與品牌識別單元連接，用于基于設備品牌的匹配結果調用對應的數據解析模板，提取健康數據中的健康數據特征，并進行結構化處理，將提取的健康數據特征轉化為系統標準的數據格式，得到標準化健康數據。
11、優選的，所述識別解析模塊還包括：
12、異常處理單元，用于處理數據解析過程中出現的數據缺失或異常情況，基于歷史數據和設備特性進行數據補償與異常修復，確保輸出的健康數據質量滿足評估要求；
13、識別解析模塊通過多層次的數據分析與智能解析，有效應對不同品牌、不同版本的可穿戴設備，保證了健康數據采集的準確性和一致性。
14、優選的，所述智能評估模塊包括：
15、模型訓練單元，用于基于大量高血壓患者的歷史數據訓練評估模型，所述評估模型包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林和神經網絡，用于捕捉患者的多維數據特征與心血管風險之間的關系；
16、風險計算單元，與模型訓練單元連接，用于基于訓練完成的評估模型對患者當前的健康數據進行實時計算，結合患者的個人基礎信息和環境因素，輸出患者的心血管危險等級，得到評估結果；
17、智能評估模塊通過模型集成與個性化分析，實現對患者心血管風險的精準預測與評估。
18、優選的，所述個人基礎信息包括年齡、性別、體重、病史。
19、優選的，所述智能評估模塊還包括：
20、評估單元，用于在風險計算單元的評估結果基礎上，根據患者的個體特征生成健康管理建議，幫助患者更好地管理自身的健康狀況；健康管理建議包括飲食建議、運動建議、藥物管理提醒；其中，個體特征包括年齡、性別、生活習慣。
21、優選的，所述反饋提醒模塊包括：
22、實時反饋單元，通過將心血管風險評估結果進行圖形化，并結合智能評估模塊生成的健康管理建議，整合生成反饋信息，并將反饋信息以圖形化的方式發送給患者，其中，反饋信息包括當前的血壓狀況、心率波動、心血管風險等級以及對應的健康管理建議；
23、智能提醒單元，與實時反饋單元連接，用于根據心血管風險評估結果生成健康提醒；當檢測到患者的健康數據超出安全閾值時，自動生成預警信息，并向患者及其家屬、家庭醫生發送預警信息；其中，健康提醒包括藥物服用提醒、定期體檢提醒及生活方式調整建議。
24、優選的，所述反饋提醒模塊還包括：
25、報告生成單元，用于定期將患者在一段時間內的健康狀況及心血管風險變化情況進行總結，生成患者的健康報告，并將患者的健康報告分別發送給患者和家庭醫生，以便患者和醫生對健康管理效果進行跟蹤和調整；
26、反饋提醒模塊通過多渠道的交互方式，確保患者及其家庭醫生能夠及時獲取到關鍵的健康信息，并采取相應的干預措施。
27、優選的，所述存儲處理模塊包括：
28、數據清洗單元，用于對接收到的標準化健康數據進行質量檢查，剔除異常值、填補缺失值，并對數據進行平滑處理，確保數據的連續性和可靠性；
29、數據存儲單元，用于將經過清洗處理后的健康數據存儲至患者的個人數據庫中，所述個人數據庫用于存儲患者的長期健康數據，以支持模型的動態更新和評估。
30、優選的，所述存儲處理模塊還包括：
31、時間序列重構單元，用于對患者的健康數據進行時間序列的重構和聚合，通過基于時間窗口的數據重構技術，將每日、每周和每月的健康數據進行匯總，提取數據的趨勢特征，用于對患者的長期健康狀況進行評估和跟蹤；
32、存儲處理模塊通過全面的數據清洗與時間序列重構，為智能評估模塊提供高質量的健康數據輸入，確保評估結果的可信度和準確性。
33、本專利技術提供了基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，具備以下有益效果：
34、該基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，通過開發通用的數據轉換中間件及識別解析模塊，有效解決本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述識別解析模塊包括：
3.根據權利要求2所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述識別解析模塊還包括：
4.根據權利要求3所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述智能評估模塊包括：
5.根據權利要求4所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述個人基礎信息包括年齡、性別、體重、病史。
6.根據權利要求5所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述智能評估模塊還包括：
7.根據權利要求6所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述反饋提醒模塊包括：
8.根據權利要求7所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述反饋提醒模塊還包括：
9.根據權
10.根據權利要求9所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述存儲處理模塊還包括：
...【技術特征摘要】
1.基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述識別解析模塊包括：
3.根據權利要求2所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述識別解析模塊還包括：
4.根據權利要求3所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述智能評估模塊包括：
5.根據權利要求4所述的基于智能決策支持的高血壓患者心血管危險分層評估系統，其特征在于：所述個人基礎信息包括年齡、性別、體重、病史。
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