【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，具体是一种基于大数据的智能动态血压管理方法与系统。
技术介绍
1、随着人们健康意识的提高和医疗技术的进步，血压监测在健康管理中的重要性日益凸显。传统的血压监测方法主要依赖于定期的体检或患者自行使用家用血压计进行测量。然而，这些方法存在诸多局限性，如测量频率低、数据记录不完整、无法及时发现血压异常等。
2、近年来，随着大数据和物联网技术的快速发展，为血压监测与管理带来了新的可能性。通过大数据技术，可以对海量的血压数据进行深度挖掘和分析，从而更准确地掌握个体的血压变化规律，及时发现潜在的血压问题。
3、然而，目前市场上的血压监测系统大多仍停留在简单的数据收集和展示阶段，缺乏对数据的深入分析和个性化管理。此外，这些系统往往无法根据个体的实际情况动态调整监测策略，导致监测效果不佳。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于大数据的智能动态血压管理方法，包括如下步骤：
2、步骤一，在云端数据服务器建立目标对象血压数据库，根据目标对象的历史血压数据，得到监测周期内目标对象血压变化标准曲线，根据设定的血压数据采集粒度，将监测周期分为多个子监测周期，得到子监测周期序列，并分别得到各个子监测周期的标准血压数据；
3、步骤二，根据子监测周期序列，随机生成当前监测周期的血压数据采集序列，根据当前监测周期的血压数据采集序列，对目标对象进行血压数据采集，根据采集的血压数据获取当前监测周期的血压波动率，若血压波动率不
4、步骤三，对下一个监测周期根据子监测周期序列进行血压数据采集，得到下一个监测周期的血压数据采集序列，根据下一个监测周期的血压数据采集序列，生成下一个监测周期的目标对象血压变化曲线，若下一个监测周期的目标对象血压变化曲线与目标对象血压变化标准曲线的重合率不小于设定重合率阈值，则进入步骤五，否则，进入步骤四；。
5、步骤四，获取下一个监测周期的目标对象血压变化曲线与目标对象血压变化标准曲线不重合段，根据不重合段定位血压异常时间段，将血压异常时间段和对应的血压数据，打包生成异常血压监测数据，发送到云端数据服务器，云端数据服务器将目标对象信息和异常血压监测数据，发送到血压控制策略模块；血压控制策略模块根据目标对象信息和异常血压监测数据，在血压控制策略数据库中调取匹配的血压控制策略；
6、步骤五，根据子监测周期序列，重新随机生成血压数据采集序列，对目标对象进行下一个监测周期血压数据采集，若血压变化正常，则进入步骤六，否则，返回步骤三。
7、步骤六，直到完成动态血压管理。
8、进一步的，所述的根据目标对象的历史血压数据，得到监测周期内目标对象血压变化标准曲线，包括：
9、根据目标对象的历史血压数据中的设定时期内的，各个正常监测周期的血压数据的平均均值，得到监测周期内目标对象血压变化标准曲线。
10、进一步的，所述的根据设定的血压数据采集粒度，将监测周期分为多个子监测周期，得到子监测周期序列，并分别得到各个子监测周期的标准血压数据，包括：
11、所述的血压数据采集粒度为设定的血压采集时间间隔，根据血压采集时间间隔，将监测周期分为多个子监测周期，根据先后顺序，得到子监测周期序列；子监测周期包括的血压变化标准曲线的线段对应的血压数据，即为子监测周期的标准血压数据。
12、进一步的，所述的根据子监测周期序列，随机生成当前监测周期的血压数据采集序列，根据当前监测周期的血压数据采集序列，对目标对象进行血压数据采集，包括：
13、根据设定的随机策略，在子监测周期序列中随机抽取出设定数量的子监测周期，得到当前监测周期的血压数据采集序列，根据当前监测周期的血压数据采集序列，对目标对象进行血压数据采集。
14、进一步的，所述的根据采集的血压数据获取当前监测周期的血压波动率，包括：
15、分别获取当前监测周期的血压数据采集序列中，各个子监测周期的采集的血压数据与对应的标准血压数据的血压波动率，各个血压波动率的平均值，即为前监测周期的血压波动率；所述的血压波动率为子监测周期的采集的血压数据与对应的标准血压数据的差值，与对应的标准血压数据的比值。
16、一种基于大数据的智能动态血压管理系统，应用所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，包括云端数据服务器、血压综合检测设备、通信模块和血压控制策略模块；
17、所述的云端数据服务器、血压综合检测设备、血压控制策略模块分别与所述的通信模块通信连接；
18、所述的血压控制策略模块用于根据目标对象信息和异常血压监测数据，在血压控制策略数据库中调取匹配的血压控制策略。
19、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过云端数据服务器、血压检测设备以及先进的血压控制策略模块，实现对目标对象血压的精准监测与动态管理。该方法不仅能够提高血压监测的准确性和时效性，还能为医生提供宝贵的数据支持，以便制定更有效的治疗方案。
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1.一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，所述的根据目标对象的历史血压数据，得到监测周期内目标对象血压变化标准曲线，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，所述的根据设定的血压数据采集粒度，将监测周期分为多个子监测周期，得到子监测周期序列，并分别得到各个子监测周期的标准血压数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，所述的根据子监测周期序列，随机生成当前监测周期的血压数据采集序列，根据当前监测周期的血压数据采集序列，对目标对象进行血压数据采集，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，所述的根据采集的血压数据获取当前监测周期的血压波动率，包括：
6.一种基于大数据的智能动态血压管理系统，其特征在于，应用权利要求1-5任一所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，包括云端数据服务器、血压综合检测设
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，所述的根据目标对象的历史血压数据，得到监测周期内目标对象血压变化标准曲线，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能动态血压管理方法，其特征在于，所述的根据设定的血压数据采集粒度，将监测周期分为多个子监测周期，得到子监测周期序列，并分别得到各个子监测周期的标准血压数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智能动...
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