一种血压实时预测方法及系统

本发明涉及数据处理，特别是指一种血压实时预测方法及系统。

背景技术：

1、在医疗领域，实时监测和预测患者的血压，是确保患者健康的重要手段。血压的波动是心血管疾病的一个重要指标，通过实时监测和预测血压，医护人员可以了解患者的血压状况，及时发现并处理血压异常的情况。同时，自测血压也有助于患者了解自己的血压状况，提高患者的自我管理能力。

2、在传统血压监测方法，一种是间歇性血压测量和连续血压监测。其中还有一种是机器学习方法在血压预测中得到了广泛应用，包括支持向量机(svm)、随机森林(randomforest)、神经网络(neural network)等。这些方法能够处理非线性和复杂的关系。

3、然而，传统间歇性血压测量和连续血压监测方法虽然在准确度高，但是无法提供连续的血压变化趋势；机器学习方法在预测血压方面，许多预测模型需要大量的计算资源和时间和优质样本数据进行训练和预测，在准确性方面低，并且难以满足实时预测的需求。

技术实现思路

1、为了解决，传统间歇性血压测量和连续血压监测方法虽然在准确度高，但是无法提供连续的血压变化趋势；机器学习方法在预测血压方面，许多预测模型需要大量的计算资源和时间和优质样本数据进行训练和预测，在准确性方面低，并且难以满足实时预测的需求的技术问题，本发明提供了一种血压实时预测方法及系统。

2、本发明实施例提供的技术方案如下：

3、第一方面：

4、本发明实施例提供的一种血压实时预测方法，包括：

5、s1：实时获取多个时刻的血压数据；

6、s2：利用插值多项式对所述血压数据进行拟合，得到第一预测函数，并将待预测的下一时刻代入至所述第一预测函数，得到下一时刻的第一血压预测值；

7、s3：利用一元一次函数对所述血压数据进行拟合，得到第二预测函数，并将待预测的下一时刻代入至所述第一预测函数，得到下一时刻的第二血压预测值；

8、s4：对下一时刻的所述第一血压预测值以及所述第二血压预测值进行加权融合，得到下一时刻的最终血压预测值。

9、第二方面：

10、本发明实施例提供的一种血压实时预测系统，包括：

11、处理器；

12、存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现第一方面所述的血压实时预测方法。

13、第三方面：

14、本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的血压实时预测方法。

15、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

16、(1)在本发明中，通过实时获取多个时刻的血压数据，利用插值多项式对血压数据进行拟合，得到第一预测函数，并将待预测的下一时刻代入至第一预测函数，得到下一时刻的第一血压预测值。可以提供连续的血压变化趋势。

17、(2)在本发明中，利用插值多项式对所述血压数据进行拟合，得到第一预测函数，并将待预测的下一时刻代入至第一预测函数，得到下一时刻的第一血压预测值，利用一元一次函数对所述血压数据进行拟合，得到第二预测函数，并将待预测的下一时刻代入至第一预测函数，得到下一时刻的第二血压预测值，对下一时刻的第一血压预测值以及第二血压预测值进行加权融合，得到下一时刻的最终血压预测值。在提高了血压预测的准确度的同时，还能满足实时预测的需求。

技术特征：

1.一种血压实时预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的血压实时预测方法，其特征在于，所述血压数据表示为：

3.根据权利要求1所述的血压实时预测方法，其特征在于，所述插值多项式具体为lagrange基函数插值多项式。

4.根据权利要求3所述的血压实时预测方法，其特征在于，所述第一预测函数具体为：

5.根据权利要求1所述的血压实时预测方法，其特征在于，所述第二预测函数具体为：

6.根据权利要求1所述的血压实时预测方法，其特征在于，所述s4中对下一时刻的所述第一血压预测值以及所述第二血压预测值进行加权融合具体为：

7.根据权利要求1所述的血压实时预测方法，其特征在于，在所述s4之后，还包括：

8.根据权利要求7所述的血压实时预测方法，其特征在于，所述s5中的发出警报具体包括：

9.一种血压实时预测系统，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的血压实时预测系统，其特征在于，还包括：血透机器、血透机器通讯模块、警示灯、报警蜂鸣器、按键、显示屏以及供电电源；

技术总结本发明提供一种血压实时预测方法及系统，涉及数据数据处理领域，方法包括：实时获取多个时刻的血压数据，利用插值多项式对血压数据进行拟合，得到第一预测函数，并将待预测的下一时刻代入至第一预测函数，得到下一时刻的第一血压预测值，利用一元一次函数对血压数据进行拟合，得到第二预测函数，并将待预测的下一时刻代入至第一预测函数，得到下一时刻的第二血压预测值，对下一时刻的第一血压预测值以及第二血压预测值进行加权融合，得到下一时刻的最终血压预测值，判断下一时刻的最终血压预测值是否高于第一预设血压值或低于第二预设血压值，若是，发出警报，否则，返回继续执行。技术研发人员：罗婉茵,叶晓青,张雪梅,李进飞受保护的技术使用者：中山大学附属第七医院（深圳）技术研发日：技术公布日：2024/11/18