[发明专利]血压预测方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种血压预测方法及装置，其中，该方法包括：获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；将所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据输入预设的低血压预测模型中，获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值。本发明实施例提供的方法及装置，能够对检测对象的血压值进行预测，进而帮助医护人员及时发现潜在的危险，确保检测对象的生命安全。

技术领域

本发明实施例涉及医疗技术领域，尤其涉及一种血压预测方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，目前计算机已经可以处理各种不同的数据，帮助人们更加高效的完成各类任务，尤其在人工智能领域，机器学习作为一项核心技术已经被应用于解决很多问题。并且，近年来，随着医疗需求的增长，如何利用大数据的分析和机器学习技术来解决医疗问题，已经成为医疗技术研究的热点。

发明内容

本发明实施例提供一种血压预测方法及装置，用以对监测对象的血压值进行预测，帮助医护人员及时发现潜在危险，确保检测对象的生命安全。

本发明实施例第一方面提供一种血压预测方法，该方法包括：

获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；

将所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据输入预设的低血压预测模型中，获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值。

可选的，所述获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据之后，所述方法还包括：

基于插值算法，分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行处理，获得目标采样率的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据。

可选的，所述基于插值算法，分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行处理，获得目标采样率的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据之后，所述方法还包括：

分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行数据清洗，获得目标数值范围内的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据。

可选的，所述获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据之前，所述方法还包括：

获取至少一组样本采集数据，所述样本采集数据中包括采样对象在第一预设时刻之前的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；

分别对每组样本采样数据中的平均动脉压数据进行线性回归处理；

针对每组样本采样数据，从线性回归处理后获得的平均动脉压数据中提取采样对象在第二预设时刻的平均动脉压数据，其中所述第二预设时刻在所述第一预设时刻之后；

分别将每组样本采集数据，以及每组样本采集数据对应的采样对象在第二预设时刻的平均动脉压数据输入预设的预测模型，训练获得低血压预测模型。

可选的，所述方法还包括：

若获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值低于预设阈值，则输出警报信息。

本发明实施例第二方面提供一种血压预测装置，该装置包括：

第一获取模块，用于获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；

执行模块，用于将所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据输入预设的低血压预测模型中，获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值。

可选的，所述装置还包括：