【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法、系统、电子设备、可读存储介质，属于医疗数据处理。
技术介绍
1、术中低血压(intraoperative hypotension,ioh)是指在手术过程中，患者的动脉血压下降到一个临床不安全的水平。低血压在手术过程中常常会导致重要器官的低灌注，增加了术后不良结局的风险，如急性肾损伤、心脏并发症以及较高的术后死亡率。因此，术中低血压的早期预测和干预至关重要，其任务本质在于通过监测和分析患者的生理信号，实时预测低血压的发生时间和概率，从而为麻醉师和手术团队提供及时的干预建议，保障患者的安全。
2、然而，现有的大多数研究倾向于在固定的、通用的低血压数据集上训练统一的模型，并将该模型应用于所有患者以预测低血压的发生。这类方法虽然能为一些患者提供基本的预测能力，但忽略了个体性差异。尤其是在患者的生理特征和术中时序数据分布的发生偏移时，模型的性能有限。因此，此类方法往往无法在面对个性化数据时提供精准的预测，模型的效果在实际应用中也表现得较为有限，无法充分捕捉每位患者的独特生理和时
【技术保护点】
1.一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述Step1包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述Step1.3中，所述自监督学习任务的每个训练样本(x,y)包含两个训练损失：
4.根据权利要求1所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述Step2包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所...
【技术特征摘要】
1.一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述step1包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述step1.3中，所述自监督学习任务的每个训练样本(x,y)包含两个训练损失：
4.根据权利要求1所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述step2包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述step3中，所述术中低血压预测包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于持续学习的个性化术中低血压预测方法，其特征在于：所述step3中，微调后的时序模型对待预测的血压序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐冲冲，詹忆冰，林旭，李堪学，
申请(专利权)人：云南联合视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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