【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能与医学诊断，尤其涉及一种实时心力衰竭风险评估的系统及方法。
技术介绍
1、心力衰竭(heart failure,hf)是一种常见且致命的心血管疾病，其管理和预后评估在临床上具有挑战性。传统的心力衰竭风险评估方法依赖于间歇性的临床检查和患者自我报告的症状，这些方法往往缺乏实时性和准确性。因此，迫切需要一种能够实时监测和评估心力衰竭患者健康状态的方法，以便及时进行干预和治疗。
2、现有技术在心力衰竭风险评估方面存在以下问题和缺陷：
3、1.间歇性评估：传统的心力衰竭风险评估方法依赖于间歇性的临床检查和患者自我报告的症状。这种方式无法提供连续、实时的监测和评估，可能错过患者健康状态的变化和风险提高的早期迹象。
4、2.缺乏客观指标：传统方法主要依赖于患者的主观症状报告，如疲劳、呼吸困难等。这些症状可能受到患者主观感受的影响，并且在不同患者之间存在差异。缺乏客观的生理参数和指标来评估患者的健康状况，限制了评估的准确性和可靠性。
5、3.延迟干预：由于传统方法的间歇性性质，心力衰竭患者的健康状态变化可能被延迟察觉，导致干预和治疗的延迟。这可能会导致病情恶化和不良后果。
6、4.缺乏个性化管理：传统方法往往无法提供个性化的管理建议。因为它们无法实时监测和分析患者的数据，无法根据患者的特定情况和风险水平提供定制的干预措施。
7、5.数据收集和处理的困难：传统方法在数据收集和处理方面存在一些困难。例如，患者需要频繁前往医疗机构进行检查，这对于一些病情较
8、综上所述，传统的心力衰竭风险评估方法存在实时性和准确性不足、缺乏客观指标、延迟干预、缺乏个性化管理和数据处理困难等问题。因此，需要一种新的方法或系统，能够通过实时监测和分析患者数据，提供连续、准确、个性化的心力衰竭风险评估和管理。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种实时心力衰竭风险评估的系统及方法。
2、本专利技术是这样实现的，实时心力衰竭风险评估的系统，所述实时心力衰竭风险评估的系统包括数据收集模块、数据处理与分析模块、风险评估模块、用户界面；
3、所述数据收集模块，使用可穿戴设备实时收集患者的生理参数，通过移动应用程序收集患者的自我报告数据；
4、所述数据处理与分析模块，对收集到的数据进行清洗、标准化和去噪处理，使用机器学习算法对数据进行分析，识别潜在的风险模式和健康状况变化；
5、所述风险评估模块，结合患者的历史健康记录和实时数据，使用人工智能算法进行风险评分，评估患者心力衰竭的风险程度；
6、所述用户界面，用于为医生和患者提供易于理解的风险评估报告，以及基于风险评估的个性化管理建议。
7、进一步，可穿戴设备包括智能手表、健康监测手环，患者的生理参数包括心率、血压、活动水平，患者的自我报告数据包括自我感受的症状、生活质量指标。
8、进一步，数据收集模块通过蓝牙或wi-fi技术，自动将监测数据同步至患者的智能手机或直接上传到云端服务器。
9、进一步，数据收集模块采用加密技术保护患者隐私，确保收集的数据安全存储于移动设备和云端服务器中。
10、进一步，机器学习算法包括神经网络、决策树和支持向量机。
11、进一步，机器学习算法通过分析实时和历史数据，识别出预示心力衰竭风险增加的模式，包括异常的心率变化、血压波动。
12、进一步，风险评估模块结合患者的历史健康记录和实时监测数据，利用人工智能算法生成一个心力衰竭风险评分；根据评分将患者分类为不同的风险等级，包括低风险、中等风险和高风险。
13、进一步，用户界面显示风险评估结果，包括风险评分、关键生理参数的趋势图、患者报告的症状。
14、本专利技术的另一目的在于提供一种实时心力衰竭风险评估的系统的实时心力衰竭风险评估方法，该方法包括以下步骤：
15、步骤一，使用可穿戴设备实时收集患者的生理参数，通过蓝牙或wi-fi技术与患者的手机同步；
16、步骤二，患者通过移动应用程序，定期输入自我感受的症状、生活质量指标的数据；
17、步骤三，使用机器学习算法对数据进行分析，识别潜在的风险模式和健康状况变化；
18、步骤四，基于分析结果，生成患者的心力衰竭风险评分。
19、步骤五，在移动应用程序中展示风险评分，并根据风险等级提供个性化的健康管理建议。
20、进一步，识别潜在的风险模式和健康状况变化的方法包括：
21、1)数据预处理：收集到的数据首先经过清洗和预处理；
22、2)模型开发：开发包括神经网络、决策树、支持向量机在内的机器学习模型；
23、3)模式识别：分析实时和历史数据，识别出预示心力衰竭风险增加的模式，包括异常的心率变化、血压波动。
24、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
25、第一，针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
26、本专利技术提供的系统能够显著提高心力衰竭风险评估的实时性和准确性；通过实时监测和数据分析，能够及时识别患者状态的变化，从而使医生能够及时调整治疗方案或进行干预。此外，该系统还有助于患者更好地了解自己的健康状况，提高自我管理能力。长期应用该系统，可以预期将减少医院住院次数、降低治疗成本，并改善患者的整体健康状况和生活质量。
27、第二，本专利技术提供的实时心力衰竭风险评估系统的显著技术进步包括：
28、1.全面的数据收集：使用可穿戴设备收集生理参数和移动应用程序收集自报告数据，提供了全面的健康状况视角。
29、2.先进的数据处理：应用机器学习对数据进行分析和模式识别，提高了健康状况监测的准确性。
30、3.智能化风险评估：利用人工智能算法结合实时和历史健康数据进行风险评分，提供了细致的心力衰竭风险评估。
31、4.用户友好界面：确保风险评估报告和管理建议对患者和医生都是易于理解的。
32、5.无缝连接：自动数据同步确保了数据的及时、安全传输。
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1.一种实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据处理与分析模块、风险评估模块、用户界面；
2.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，可穿戴设备包括智能手表、健康监测手环，患者的生理参数包括心率、血压、活动水平，患者的自我报告数据包括自我感受的症状、生活质量指标。
3.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，数据收集模块通过蓝牙或Wi-Fi技术，自动将监测数据同步至患者的智能手机或直接上传到云端服务器。
4.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，数据收集模块采用加密技术保护患者隐私，确保收集的数据安全存储于移动设备和云端服务器中。
5.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，机器学习算法包括神经网络、决策树和支持向量机。
6.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，机器学习算法通过分析实时和历史数据，识别出预示心力衰竭风险增加的模式，包括异常的心率变化、血压波动。
7.如权利要求1所述的实时心力衰
8.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，用户界面显示风险评估结果，包括风险评分、关键生理参数的趋势图、患者报告的症状。
9.如权利要求1～8任意一项所述的实时心力衰竭风险评估的系统的实时心力衰竭风险评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
10.如权利要求9所述的实时心力衰竭风险评估的系统的实时心力衰竭风险评估方法，其特征在于，识别潜在的风险模式和健康状况变化的方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据处理与分析模块、风险评估模块、用户界面；
2.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，可穿戴设备包括智能手表、健康监测手环，患者的生理参数包括心率、血压、活动水平，患者的自我报告数据包括自我感受的症状、生活质量指标。
3.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，数据收集模块通过蓝牙或wi-fi技术，自动将监测数据同步至患者的智能手机或直接上传到云端服务器。
4.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，数据收集模块采用加密技术保护患者隐私，确保收集的数据安全存储于移动设备和云端服务器中。
5.如权利要求1所述的实时心力衰竭风险评估的系统，其特征在于，机器学习算法包括神经网络、决策树和支持向量机。
6.如权利要求1所述的实...
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