4G血压计及血压人工智能分析系统的制作方法

本发明涉及智能医疗检测设备的改进，具体涉及一种人工智能血压计的改进。

背景技术：

1、血压对人体健康至关重要，因其直接影响心血管系统的正常功能血压是反映心血管健康的重要指标，保持正常血压对预防疾病、延长寿命和提高生活质量至关重要。定期监测和控制血压是维持整体健康的重要措施。

2、血压也是人体健康与否的重要指标之一，血压的主要指标有：收缩压、舒张压、脉搏、脉压差、平均动脉压；当前常用的血压及都是在医院、诊所等场所使用的水银血压计，这类设备都需要医务人员进行专业的操作才能进行测量，并不能让用户进行日常和家庭检测。

3、目前也有一些家用的血压计，这些血压计可以实现血压测量的功能，但是无法对日常监测结果进行记录、分析并给出对应的建议，无法实现更多的功能。

技术实现思路

1、本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种4g人工智能血压计，它通过家用的血压数字测量仪将测量结果进行记录并同步记录脉搏、用户心情、运动状态、服药情况等，形成血压日报、周报、月报、季报、年报等，并通过大模型的人工智能分析给出对应的健康报告、健康建议和服药就医建议等，并可以通过对应的软件实现亲友的血压信息发布和共享，实现亲友的血压情况关爱。

2、为实现上述目的，本发明中4g血压计采用以下技术方案是：它包括数字血压检测模块1、数据通信模块2、显示模块3，数字血压检测模块1的血压检测信息通过数据通信模块1连接4g网络或者wifi网络连接智能设备4，血压检测信息通过显示模块3显示相关信息；智能设备4通过数据大模型和人工智能对血压信息、客户信息、用户心情信息、运动情况信息、服药情况信息进行记录分析，通过人工智能生成：健康报告、饮食调整建议、运动建议、作息规律建议。

3、本发明中4g血压计人工智能血压分析系统采用以下步骤：1.用户数据采集和录入，2.用户数据存储和管理，3.用户数据分析和建模，4.用户血压数据报表生成和健康建议报告，5.用户交互和反馈，6.模型的优化与更新；

4、所述步骤1用户数据采集和录入包括：实时采集用户血压的收缩压、舒张压、脉压差等数据；记录用户的每分钟心跳次数，并与血压数据同步；手动输入用户心情信息，用户心情可以设定为数个档位包括：非常高兴、高兴、一般、不开心、非常不开心；用户测量血压之前的运动类型、时长、强度、间隔时间，用户运动信息可以通过手动收入或者手环等智能设备进行自动录入；记录用户当日的用药情况，包括药物名称、剂量、时间等。

5、所述步骤2用户数据存储和管理包括：为不同类别的数据设计专门的表格或数据集，如血压数据表、脉搏数据表、心情数据表等；对数据清洗与预处理，对采集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值，并进行数据格式标准化处理，以保证数据的一致性和准确性；

6、所述的数据清洗具体为：2.1.对缺失值的处理具体为，2.1.1.删除缺失值，如果缺失值比例较低，如少于5％的数据则直接删除这些记录，从而以保证数据集的完整性；2.1.2.利用插值法处理缺失值：对于时间序列数据，如血压、脉搏，可以使用线性插值、样条插值等方法填补缺失值

7、线性插值公式为：

8、其中，x1和x2分别为时间点t1和t2的值，t为缺失值的时间点；

9、2.1.3.对于非时间序列数据，使用同一特征列的均值或中位数来填充缺失值，以减少数据偏差；

10、2.1.4使用k-近邻算法，根据相似数据点的值填充缺失值，适用于高维数据；

11、2.2.对异常值的处理方法为；2.2.1统计分析，通过箱线图、z分数统计方法检测异常值；

12、z分数公式：

13、其中，x为数据点，μ为均值，σ为标准差；通常，z分数大于3或小于-3的数据点可视为异常值；2.2.2.删除异常值，对于极端异常值，直接删除，以免对分析结果产生误导；2.2.3.替换异常值：可以将异常值替换为临近值或中位数，以平滑数据分布；2.2.4.边界处理：如果数据具有物理或逻辑边界(如血压数据不会低于30mmhg或高于300mmhg)，则将超出边界的值调整为边界值。

14、2.3.对重复数据处理方法为，2.3.1.识别重复记录，通过主键或组合键(如时间戳、用户id等)检查数据集中的重复记录；2.3.2.删除重复记录，如果重复记录完全相同，则删除保留一条即可；如果数据略有差异，则保留较新的或更完整的数据记录。

15、所述的数据预处理具体为：

16、2.4.数据标准化；

17、2.5.将数据离散化处理，具体包括：2.5.1.等宽分箱，将连续数据分割成等宽的区间，每个区间内的数据点数量可能不同；2.5.2.等频分箱，将数据分割成等频的区间，每个区间内的数据点数量相同；2.5.3.自定义分箱，根据业务需求或数据分布，手动定义分箱区间，如血压等级分为低压、正常、高压三个区间。

18、2.6.将数据平滑处理。

19、2.7.特征工程，包括特征选择：根据特征的重要性(如通过相关性分析、信息增益等)选择对目标变量影响较大的特征；特征构造：通过现有特征组合、变换生成新的特征，如通过血压和脉搏数据构造健康评分；特征编码：对类别特征进行编码，如将心情数据转换为数值形式，使用独热编码(one-hot encoding)或标签编码(label encoding)；

20、2.8.数据验证，具体包括：数据分布检查，通过绘制直方图、散点图等检查数据分布，验证数据清洗与预处理的效果；模型性能评估，使用部分清洗后的数据进行模型训练和测试，评估数据预处理对模型性能的影响；

21、2.9.将数据存储与更新，具体包括清洗后的数据存储：将清洗与预处理后的数据存储在数据库或数据仓库中，便于后续分析和建模使用；定期更新与维护：定期对新增数据进行清洗与预处理，确保数据质量的持续稳定。步骤2中数据清洗与预处理是数据分析和建模的基础步骤，它确保了数据的质量，为后续的分析和模型训练奠定了坚实的基础，通过这些步骤，可以最大限度地减少数据噪音和误差，提升模型的准确性和可靠性。

22、所述步骤3用户数据分析和建模，具体步骤为：

23、3.1.趋势分析，血压周线、月线、季度线、年线分析，具体使用移动平均法(movingaverage)平滑短期波动，显示长期趋势；

24、移动平均法公式为：

25、其中，pt为第t天的血压值，n为时间窗口大小；

26、3.2.数据聚合，聚合每天的血压、脉搏、心情、运动、服药数据，通过加权平均计算每日健康评分；

27、加权平均健康评分公式为：

28、healthscore＝w1×bloodpressurescore+w2×pulsescore+w3×

29、moodscore+w4×exercisescore+w5×medicationscore

30、其中w1，w2，…，w5为各项指标的权重，可以通过数据训练调整。

31、3.3.异常检测，利用统计分析和机器学习算法(如异常值检测算法)识别血压的异常变化，例如突然升高或降低；

32、异常值检测公式：

33、通过标准差和平均值检测异常值：threshold＝μ±2σ

34、其中μ为血压的平均值，σ为标准差；

35、3.4.用户健康风险评估，基于长期数据，结合用户的历史数据和健康记录，通过逻辑回归、随机森林等算法评估用户的健康风险，预测未来的血压趋势；

36、逻辑回归模型公式如下：

37、

38、其中y为健康风险结果，x1，x2，x3…，xn为输入特征。

39、所述步骤5用户交互和反馈，包括5.1.实时监控：通过移动端或网页端应用，用户可以实时查看自己的血压数据和健康报告，并获得个性化建议；5.2.用户反馈机制：用户可以反馈自己的身体状况或健康信息，模型会根据这些反馈进行自我调整，提高分析的准确性。

40、所述步骤6模型的优化与更新；包括6.1.机器学习模型的持续优化：随着数据量的增加，利用新数据对模型进行持续训练和优化，提高预测准确度；6.2.算法调整：根据用户的反馈和实际效果，对算法中的参数和权重进行调整，以适应个体差异和新的健康趋势。

41、所述步骤6.1中机器学习模型的持续优化和算法调整是提高预测准确性和稳定性的重要步骤，常用的优化方法和具体模型信息如下：

42、6.1.1.模型选择与初始构建为；

43、模型选择：在初始阶段，可能选择不同的模型进行尝试，如逻辑回归(logisticregression)、决策树(decision tree)、随机森林(random forest)、支持向量机(svm)、神经网络(neural network)等；

44、初始模型训练：使用经过数据清洗与预处理后的数据集，对选定的模型进行初始训练，评估其基础性能(如准确率、精确率、召回率等)。

45、6.1.2.模型性能评估与调优为：

46、交叉验证(cross-validation)：使用k折交叉验证(如5折或10折)评估模型的泛化能力，减少过拟合的风险。过程：将数据集划分为k个子集，轮流使用其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集，重复k次，最终取平均性能。

47、6.1.3.特征工程优化为：

48、特征选择(feature selection)：根据特征重要性(如通过lasso回归、递归特征消除rfe等方法)选择对目标变量影响较大的特征，剔除不相关或冗余的特征。

49、特征构造与变换：使用多项式特征、交互特征、对数变换等方法增强模型的表达能力，捕捉非线性关系。

50、降维(dimensionality reduction)：对高维数据使用pca(主成分分析)或lda(线性判别分析)等方法进行降维，降低模型的复杂性和过拟合风险。

51、6.1.4.模型集成与提升为：

52、集成学习(ensemble learning)：

53、结合多个模型的预测结果，提高模型的鲁棒性和预测性能。

54、6.1.5.模型监控与反馈调整为：

55、模型监控(model monitoring)，持续监控模型的预测性能，特别是对新数据的预测表现，观察模型是否出现性能下降或偏差增加的情况；

56、反馈调整(feedback adjustment)，根据模型监控的结果，动态调整模型的权重、超参数或数据处理方法，确保模型持续保持高性能；

57、在线学习(online learning)，对实时流数据，使用在线学习算法(如sgd、onlinesvm)逐步更新模型，保持模型对最新数据的适应性；

58、使用梯度下降法更新模型参数：

59、θt+1＝θt-η▽θl(θt；xt，yt)。

60、6.1.6.算法调整与模型更新具体为：

61、重新训练模型：当数据集显著扩展或特征发生变化时，可能需要重新训练或更新现有模型；具体重新训练方法为：增量学习(incremental learning)：在已有模型的基础上逐步更新权重；周期性重新训练：定期使用最新的数据集重新训练模型，以适应新情况。

62、算法升级：随着技术的发展和数据量的增加，可能需要采用更复杂的模型或算法(如深度学习、强化学习)来提升预测能力。

63、6.1.7.模型验证与评估为；模型验证：使用验证集或测试集评估模型的最终性能，常用指标包括auc、f1-score、精确率(precision)、召回率(recall)等；模型部署与上线：将最终优化后的模型部署到生产环境，提供实时或批量预测服务。

64、机器学习模型的持续优化和算法调整是一个循环迭代的过程，包括模型选择、特征工程、集成学习、超参数调优、反馈调整等步骤。通过这些方法，可以不断提升模型的预测性能，确保模型在实际应用中的准确性和可靠性。

65、本发明的工作原理：它通过家用的血压数字测量仪将测量结果进行记录并同步记录脉搏、用户心情、运动状态、服药情况等，形成血压日报、周报、月报、季报、年报等，并通过大模型的人工智能分析给出对应的健康报告、健康建议和服药就医建议等，并可以通过对应的软件实现亲友的血压信息发布和共享，并通过软件自身的社交功能实现亲友的血压情况关爱。

66、采用上述技术方案后，本发明有益效果为：它提供个性化健康管理、预防慢性病、优化医疗资源、支持远程医疗等多方面的实际优点。这些优点不仅提高了用户的健康管理水平，还促进了医疗资源的高效利用，推动了健康管理的智能化和个性化发展。

67、它能实现个性化健康管理，通过对用户的血压、脉搏、心情、运动和服药等多维度信息进行长期监控和分析，模型能够生成个性化的健康报告，包括饮食、作息、运动和用药建议。这些建议能够根据用户的特定健康状况进行调整，提高管理效果；及时发现异常变化，并动态调整健康管理计划。例如，当模型检测到用户的血压波动异常时，可能会建议增加运动、调整饮食或咨询医生。

68、可以通过分析血压和相关健康数据的变化趋势，提前预测用户可能面临的健康风险，如高血压、心血管疾病等。通过早期预警，用户可以在问题出现前采取预防措施，避免疾病的发生或恶化；通过对大量用户数据的分析，模型可以评估个体的长期健康风险，提供更为精准的预防策略。例如，某些用户可能具有较高的心血管疾病风险，模型可以建议其采取更积极的预防措施。

69、它生成的健康报告和风险评估结果可以帮助医生做出更精准的诊断和治疗决策。尤其是在基层医疗资源有限的情况下，模型提供的分析结果可以作为医生的重要参考，优化诊疗方案。通过实时监控和预警，用户可以避免因轻微健康波动而频繁就诊，从而节省医疗资源和个人时间。只有在必要时才去医院进行专业检查或治疗。

70、通过持续监控和反馈，可以增强用户对健康管理的依从性。例如，当用户在一段时间内坚持健康的生活方式(如规律运动、按时服药)时，模型可以通过正面反馈或激励机制(如健康积分)鼓励其保持这些行为。可以根据用户的日常行为习惯设置个性化提醒，如按时服药、适当运动等，帮助用户更好地管理健康。

71、通过对用户的长期数据积累，可以发现个体或群体的健康模式，为后续的健康管理和疾病预防提供数据支持。这些数据分析结果也可以用于医疗研究、公共健康策略制定等。可以对用户未来一段时间的健康状态进行预测，如模拟不同生活方式对血压的影响，从而提供更有针对性的健康管理建议。

72、它还可以与智能设备(如智能手环、血压计等)连接，实现对用户健康数据的远程实时监控，特别适用于居家老人、慢性病患者等群体。医生可以通过模型提供的实时数据，远程了解患者的健康状况，减少面对面就诊的需求。用户可以通过模型生成的健康报告和数据，与医生进行在线咨询，获得专业建议和指导。这种模式尤其适合无法频繁去医院的患者，如居住在偏远地区的人群。

73、本发明生成的健康数据报表(如周线、月线、季度线、年线)可以通过图表等方式直观展示，帮助用户更清晰地了解自身的健康状态和变化趋势。这种可视化的反馈有助于提高用户的健康意识，促使其更积极地参与健康管理。它不仅提供数据，还能结合分析结果给予健康教育，如解释血压波动的原因、运动对健康的影响等，帮助用户更好地理解和管理自己的健康。