[发明专利]基于智能决策支持的高血压患者心血管危险分层评估方法

说明书

本发明属于高血压患者心血管危险分层评估技术领域，公开了一种基于智能决策支持的高血压患者心血管危险分层评估方法，所述基于智能决策支持技术的高血压患者心血管危险分层评估系统包括：血管参数采集模块、脉搏检测模块、心率检测模块、主控模块、患者档案创建模块、分层模型构建模块、高血压风险预测模块、检测数据存储模块、显示模块。本发明通过分层模型构建模块利用有创属性和无创属性的结合，得出的针对心血管病患者的健康分层模型，其准确性更高，效率也更高，克服了以往模型建立的缺点；同时，通过高血压风险预测模块预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

技术领域

本发明属于高血压患者心血管危险分层评估技术领域，尤其涉及一种基于智能决策支持的高血压患者心血管危险分层评估方法。

背景技术

高血压(hypertension)是指以体循环动脉血压(收缩压和/或舒张压)增高为主要特征(收缩压≥140毫米汞柱，舒张压≥90毫米汞柱)，可伴有心、脑、肾等器官的功能或器质性损害的临床综合征。高血压是最常见的慢性病，也是心脑血管病最主要的危险因素。正常人的血压随内外环境变化在一定范围内波动。在整体人群，血压水平随年龄逐渐升高，以收缩压更为明显，但50岁后舒张压呈现下降趋势，脉压也随之加大。近年来，人们对心血管病多重危险因素的作用以及心、脑、肾靶器官保护的认识不断深入，高血压的诊断标准也在不断调整，目前认为同一血压水平的患者发生心血管病的危险不同，因此有了血压分层的概念，即发生心血管病危险度不同的患者，适宜血压水平应有不同。血压值和危险因素评估是诊断和制定高血压治疗方案的主要依据，不同患者高血压管理的目标不同，医生面对患者时在参考标准的基础上，根据其具体情况判断该患者最合适的血压范围，采用针对性的治疗措施。然而，现有高血压患者心血管危险分层评估系统对心血管检测过程耗费，得到的结果指标却不多，导致结果不够准确；同时，不能及时准确的对高血压病症进行预测。

综上所述，现有技术存在的问题是：现有高血压患者心血管危险分层评估系统对心血管检测过程耗费，得到的结果指标却不多，导致结果不够准确；同时，不能及时准确的对高血压病症进行预测。

现有技术对不能实现血管检测设备的校正补偿，检测患者血管血压、血管硬化指数、血管阻力指数等参数数据的准确性较差，不能为高血压患者提供健康保障；现有技术中不能对检测的患者血管参数、脉搏、心率数据的增益和偏移进行反馈修正后存储，降低血管参数、脉搏、心率数据存储的高准确性，不能为高血压患者心血管危险的准确预测提供保障；现有技术检测得到的数据不能进行有效的校正，使得显示内容的质量与真实度较差，降低了系统对高血压患者心血管危害的预测准确度。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于智能决策支持的高血压患者心血管危险分层评估方法。

本发明是这样实现的，一种基于智能决策支持的高血压患者心血管危险分层评估方法，所述基于智能决策支持的高血压患者心血管危险分层评估方法包括：

第一步，利用血管检测设备采取GM(1，N)模型对患者血管血压、血管硬化指数、血管阻力指数等参数进行检测；

第二步，利用脉搏计检测患者脉搏数据；利用心率检测设备检测患者心率数据；

第三步，利用心血管疾病管理智能决策技术支持程序创建患者健康档案；

第四步，利用计算机通过数据处理程序构建心血管病患者的健康分层模型；

第五步，利用预测程序根据检测的参数对高血压患者的心血管风险进行预测；具体包括：

(1)、获取医院高血压治病病因病理数据源与病人日常监控数据，从而建立高血压日常数据数据库；

(2)、根据步骤(1)建立的高血压日常数据数据库以离线的方式对神经网络模型进行训练，以得到训练好的高血压病理神经网络模型；