本技術實施例涉及智能健康監(jiān)測與評估，尤其涉及一種多傳感器融合的生命體征監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨著物聯網和可穿戴設備的快速發(fā)展，多傳感器融合的生命體征監(jiān)測方法在健康管理、遠程醫(yī)療和個人健康監(jiān)控等應用場景中變得越來越重要。這些應用需要實時、準確地收集和處理來自多個異構生命體征傳感器的數據，以提供可靠的健康評估和個性化的健康管理建議。

2、現有的生命體征監(jiān)測系統(tǒng)主要依賴于單一或少量幾種傳感器，通過簡單的數據融合方法進行初步分析，并提供基礎的健康評估。常見的現有方案包括使用預設的固定權重對不同傳感器的數據進行加權平均，生成綜合評分?；陬A設規(guī)則和閾值，觸發(fā)健康預警，但缺乏智能化和自適應能力。采用固定的數學模型對數據進行分析，無法動態(tài)調整參數以適應不同的個體和環(huán)境變化。

3、然而，盡管現有方案在一定程度上實現了生命體征監(jiān)測，但仍存在以下顯著缺陷，固定權重和靜態(tài)模型難以適應不同用戶的個體差異和環(huán)境變化，導致數據處理不夠靈活和實時。未能充分考慮環(huán)境因素對傳感器數據的影響，容易產生數據偏差，影響健康評估的準確性?，F有的健康建議多為通用型，未能充分利用用戶的歷史病歷和行為模式，無法提供真正個性化的健康管理服務。基于規(guī)則的預警系統(tǒng)過于簡單，無法有效識別復雜的健康風險趨勢，可能導致誤報或漏報。

4、綜上所述，現有方案在實時性、準確性和個性化服務方面存在明顯不足，亟需一種更加智能化和自適應的生命體征監(jiān)測方法來彌補這些缺陷。本發(fā)明提出了一種多傳感器融合的生命體征監(jiān)測方法，通過優(yōu)化數據采集頻率、自動調整權重、綜合分析和智能預警，顯著提升了健康評估的準確性和個性化服務水平。

技術實現思路

1、本技術實施例提供一種多傳感器融合的生命體征監(jiān)測方法及系統(tǒng)，用以解決現有技術中健康評估的準確性和個性化服務水平低的問題。

2、第一方面，本技術實施例提供一種多傳感器融合的生命體征監(jiān)測方法，包括：

3、接收來自多個異構生命體征傳感器的實時數據流，并對各傳感器的數據采集頻率進行優(yōu)化處理，得到優(yōu)化后的實時生命體征數據流；

4、根據所述優(yōu)化后的實時生命體征數據流以及環(huán)境因素的影響修正，采用基于深度強化學習的動態(tài)權重調整機制，對各傳感器數據的重要性權重進行自動調整處理，生成反映真實生理狀況的加權生命體征數據；

5、基于所述反映真實生理狀況的加權生命體征數據，并利用廣義相加模型結合非線性融合策略和異常檢測算法，對所述加權生命體征數據進行綜合分析處理，得到當前生命體征的整體健康評分；

6、利用貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)，根據所述整體健康評分偏離預設正常范圍的程度和趨勢，結合用戶的歷史病歷和行為模式，進行潛在健康風險預測處理，生成個性化健康建議；

7、將所述個性化健康建議發(fā)送給預先設定的聯系人或醫(yī)療服務機構，同時提供用戶交互界面，讓用戶查看和確認接收到的信息以及采取的措施。

8、可選地，所述根據所述優(yōu)化后的實時生命體征數據流以及環(huán)境因素的影響修正，采用基于深度強化學習的動態(tài)權重調整機制，對各傳感器數據的重要性權重進行自動調整處理，生成反映真實生理狀況的加權生命體征數據，包括：

9、收集環(huán)境因素數據，并結合所述優(yōu)化后的實時生命體征數據流，識別環(huán)境條件對傳感器讀數的影響，得到環(huán)境影響修正后的實時生命體征數據；其中，環(huán)境因素數據包括溫度、濕度；

10、利用所述環(huán)境影響修正后的實時生命體征數據，構建一個基于深度強化學習模型，所述深度強化學習模型能夠學習個體生理狀態(tài)隨時間的變化模式以及環(huán)境因素對生命體征測量值的影響規(guī)律，生成訓練好的深度強化學習模型；

11、基于所述訓練好的深度強化學習模型，對每個傳感器的數據進行評估處理，確定在當前環(huán)境條件下各個傳感器數據對于整體健康評分的貢獻度，得到各傳感器的重要性權重參數；

12、根據所述重要性權重參數，通過模擬不同場景下的權重變化，對所述深度強化學習模型進行進一步訓練處理，使所述深度強化學習模型能夠在新環(huán)境下自動調整各傳感器數據的重要性權重，得到經過訓練和優(yōu)化的深度強化學習模型；

13、應用所述經過訓練和優(yōu)化的深度強化學習模型輸出的重要性權重，對原始傳感器數據進行加權處理，得到反映真實生理狀況的加權生命體征數據。

14、可選地，所述根據所述重要性權重參數，通過模擬不同場景下的權重變化，對所述深度強化學習模型進行進一步訓練處理，使所述深度強化學習模型能夠在新環(huán)境下自動調整各傳感器數據的重要性權重，得到經過訓練和優(yōu)化的深度強化學習模型，包括：

15、利用所述重要性權重參數，構建多個代表不同環(huán)境條件組合以及個體生理狀態(tài)變化模式的模擬場景；

16、根據構建的多個模擬場景，生成涵蓋各種環(huán)境影響和生理狀態(tài)變化的虛擬生命體征數據流，確保訓練集的多樣性和廣泛覆蓋，得到一系列用于訓練的虛擬生命體征數據流；

17、基于所述一系列用于訓練的虛擬生命體征數據流，對所述深度強化學習模型進行擴展訓練處理，使所述深度強化學習模型學習如何在已知條件下調整各傳感器數據的重要性權重，并識別新環(huán)境中未知因素的影響，得到初步優(yōu)化的深度強化學習模型；

18、應用所述初步優(yōu)化的深度強化學習模型，對未曾見過的環(huán)境條件進行預測準確性和響應速度的評估，基于評估結果生成性能反饋數據；

19、根據所述性能反饋數據，通過不斷迭代以上訓練和評估步驟，對所述初步優(yōu)化的深度強化學習模型進行進一步優(yōu)化處理，得到經過訓練和優(yōu)化的深度強化學習模型。

20、可選地，所述基于所述反映真實生理狀況的加權生命體征數據，并利用廣義相加模型結合非線性融合策略和異常檢測算法，對所述加權生命體征數據進行綜合分析處理，得到當前生命體征的整體健康評分，包括：

21、利用所述反映真實生理狀況的加權生命體征數據，作為廣義相加模型的輸入，對各生命體征參數之間的非線性關系進行建模處理，生成初步的生命體征評分；

22、根據所述廣義相加模型輸出的初步生命體征評分，應用非線性融合策略，對不同傳感器的數據進行整合處理，考慮各生命體征參數之間存在的相互影響，調整初步評分，得到中間生命體征評分；

23、基于所述中間生命體征評分，引入異常檢測算法，識別并處理潛在的異常值或不規(guī)則模式，確保評分不受異常數據點的影響，生成更為可靠的最終生命體征評分；

24、結合用戶的歷史生命體征數據的趨勢分析，對所述最終生命體征評分進行校準處理，考慮長期健康趨勢的影響，得到當前生命體征的整體健康評分。

25、可選地，所述利用貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)，根據所述整體健康評分偏離預設正常范圍的程度和趨勢，結合用戶的歷史病歷和行為模式，進行潛在健康風險預測處理，生成個性化健康建議，包括：

26、利用所述整體健康評分，對評分偏離預設正常范圍的程度和變化趨勢進行量化分析處理，得到偏離程度和趨勢信息；

27、根據所述偏離程度和趨勢信息，結合用戶的歷史病歷數據，應用貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)對用戶的健康狀態(tài)進行評估處理，生成初步的健康風險評估結果；

28、基于所述初步的健康風險評估結果，進一步整合用戶的日常行為模式，對所述風險評估結果進行細化處理，得到詳細的健康風險預測；

29、利用所述詳細的健康風險預測，通過自然語言處理技術生成易于理解的個性化健康建議文本，確保建議內容清晰且具有指導意義。

30、可選地，所述根據所述偏離程度和趨勢信息，結合用戶的歷史病歷數據，應用貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)對用戶的健康狀態(tài)進行評估處理，生成初步的健康風險評估結果，包括：

31、利用所述偏離程度和趨勢信息，作為貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)的輸入，對用戶的當前健康狀態(tài)進行初步建模處理，得到初步健康狀態(tài)模型；

32、根據所述初步健康狀態(tài)模型，結合用戶的歷史病歷數據，對模型參數進行個性化調整處理，得到個性化調整后的健康狀態(tài)模型；

33、基于所述個性化調整后的健康狀態(tài)模型，應用貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)，通過分析各生命體征參數之間的關聯性，對用戶的健康狀態(tài)進行全面評估處理，生成初步的健康風險評估結果。

34、可選地，所述將所述個性化健康建議發(fā)送給預先設定的聯系人或醫(yī)療服務機構，同時提供用戶交互界面，讓用戶查看和確認接收到的信息以及采取的措施，包括：

35、利用安全加密通信協議，對所述個性化健康建議進行加密處理，確保數據傳輸的安全性和隱私保護，得到加密后的健康建議信息；

36、根據預先設定的聯系人列表或醫(yī)療服務機構信息，通過多渠道通信接口，對所述加密后的健康建議信息進行發(fā)送處理，得到確認發(fā)送狀態(tài)；

37、基于所述確認發(fā)送狀態(tài)，構建支持多模態(tài)反饋的用戶交互界面，使用戶能夠直觀地查看和確認接收到的個性化健康建議，生成用戶交互界面；

38、在所述用戶交互界面上，提供多種操作選項，包括確認接收、標記為已讀、請求進一步解釋、記錄采取的措施，以便用戶方便地管理和響應健康建議，得到用戶的操作記錄；

39、應用數據分析工具，對所述用戶的操作記錄進行跟蹤和分析，評估用戶對健康建議的響應情況，生成用戶行為反饋數據；

40、將所述用戶行為反饋數據與原始健康建議相結合，形成閉環(huán)反饋機制，用于優(yōu)化后續(xù)的健康監(jiān)測和建議生成過程，得到優(yōu)化后的健康管理方案。

41、第二方面，本技術實施例提供一種多傳感器融合的生命體征監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

42、接受處理模塊，用于接收來自多個異構生命體征傳感器的實時數據流，并對各傳感器的數據采集頻率進行優(yōu)化處理，得到優(yōu)化后的實時生命體征數據流；

43、修正調整模塊，用于根據所述優(yōu)化后的實時生命體征數據流以及環(huán)境因素的影響修正，采用基于深度強化學習的動態(tài)權重調整機制，對各傳感器數據的重要性權重進行自動調整處理，生成反映真實生理狀況的加權生命體征數據；

44、分析處理模塊，用于基于所述反映真實生理狀況的加權生命體征數據，并利用廣義相加模型結合非線性融合策略和異常檢測算法，對所述加權生命體征數據進行綜合分析處理，得到當前生命體征的整體健康評分；

45、預測生成模塊，用于利用貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)，根據所述整體健康評分偏離預設正常范圍的程度和趨勢，結合用戶的歷史病歷和行為模式，進行潛在健康風險預測處理，生成個性化健康建議；

46、發(fā)送模塊，用于將所述個性化健康建議發(fā)送給預先設定的聯系人或醫(yī)療服務機構，同時提供用戶交互界面，讓用戶查看和確認接收到的信息以及采取的措施。

47、第三方面，本技術實施例提供一種計算設備，包括處理組件以及存儲組件；所述存儲組件存儲一個或多個計算機指令；所述一個或多個計算機指令用以被所述處理組件調用執(zhí)行，實現如第一方面任一項所述的一種多傳感器融合的生命體征監(jiān)測方法。

48、第四方面，本技術實施例提供一種計算機存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被計算機執(zhí)行時，實現如第一方面任一項所述的一種多傳感器融合的生命體征監(jiān)測方法。

49、本技術實施例中，接收來自多個異構生命體征傳感器的實時數據流，并對各傳感器的數據采集頻率進行優(yōu)化處理，得到優(yōu)化后的實時生命體征數據流；根據所述優(yōu)化后的實時生命體征數據流以及環(huán)境因素的影響修正，采用基于深度強化學習的動態(tài)權重調整機制，對各傳感器數據的重要性權重進行自動調整處理，生成反映真實生理狀況的加權生命體征數據；基于所述反映真實生理狀況的加權生命體征數據，并利用廣義相加模型結合非線性融合策略和異常檢測算法，對所述加權生命體征數據進行綜合分析處理，得到當前生命體征的整體健康評分；利用貝葉斯網絡智能預警系統(tǒng)，根據所述整體健康評分偏離預設正常范圍的程度和趨勢，結合用戶的歷史病歷和行為模式，進行潛在健康風險預測處理，生成個性化健康建議；將所述個性化健康建議發(fā)送給預先設定的聯系人或醫(yī)療服務機構，同時提供用戶交互界面，讓用戶查看和確認接收到的信息以及采取的措施。

50、本技術技術方案具有以下有益效果：

51、本技術通過對各傳感器數據采集頻率的優(yōu)化和環(huán)境因素的影響修正，以及基于深度強化學習的動態(tài)權重調整機制，確保了數據的真實性和可靠性，從而提升了健康評估的準確性。結合用戶的歷史病歷和行為模式，生成個性化的健康建議，滿足不同用戶的特定需求，提供了更加精準的健康管理方案。利用廣義相加模型、非線性融合策略和異常檢測算法，能夠快速識別異常情況并及時發(fā)出預警，確保用戶在第一時間獲得必要的醫(yī)療幫助。將個性化健康建議發(fā)送給預先設定的聯系人或醫(yī)療服務機構，并提供用戶交互界面，方便用戶查看和確認信息及采取相應措施，增強了用戶體驗和系統(tǒng)的實用性。通過集成多種先進技術，實現了從數據采集到健康評估再到個性化建議的全流程管理，為用戶提供全面的健康管理支持，有助于預防和早期發(fā)現健康問題。

52、進一步地，本技術實施例還通過深度強化學習動態(tài)調整各傳感器數據的重要性權重，生成反映真實生理狀況的加權生命體征數據，并利用廣義相加模型結合非線性融合策略和異常檢測算法，對這些加權數據進行綜合分析，最終得到當前生命體征的整體健康評分。具體而言，首先收集環(huán)境因素數據(如溫度、濕度)，結合優(yōu)化后的實時生命體征數據流，識別并修正環(huán)境條件對傳感器讀數的影響。然后，構建基于深度強化學習模型，該模型能夠學習個體生理狀態(tài)隨時間的變化模式及環(huán)境因素對測量值的影響規(guī)律，確定各傳感器數據在當前環(huán)境下的貢獻度，從而生成重要性權重參數。通過模擬不同場景下的權重變化，進一步訓練和優(yōu)化模型，使其能在新環(huán)境下自動調整權重。最后，應用優(yōu)化后的深度強化學習模型輸出的重要性權重對原始傳感器數據進行加權處理，生成反映真實生理狀況的加權生命體征數據。接下來，利用這些加權數據作為廣義相加模型的輸入，建模各生命體征參數之間的非線性關系，生成初步評分；再通過非線性融合策略整合不同傳感器的數據，考慮相互影響調整初步評分；引入異常檢測算法確保評分的可靠性；并通過趨勢分析校準最終評分，得到整體健康評分。

53、通過上述方法，顯著提高了健康評估的準確性和可靠性。通過動態(tài)調整傳感器數據的重要性權重，系統(tǒng)能夠適應不同用戶和環(huán)境條件，確保數據的真實性和代表性。廣義相加模型與非線性融合策略相結合，精確捕捉各生命體征參數間的復雜關系，提升了評分的科學性。異常檢測算法有效排除了異常數據點的干擾，保證了評分的穩(wěn)定性。同時，結合歷史數據的趨勢分析，使得整體健康評分不僅反映了即時狀態(tài)，還考慮了長期健康趨勢，為用戶提供更加個性化和全面的健康管理建議。

54、本技術的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。