【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康管理领域，具体涉及一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法。
技术介绍
1、呼吸暂停综合征是一种常见的睡眠呼吸障碍，其主要特征为睡眠中呼吸反复暂停或低通气，可能导致氧饱和度下降、心血管疾病及其他严重健康问题。现有技术中，主要通过多导睡眠监测等手段进行分析，虽然精准，但设备昂贵、操作复杂，并需患者在医疗机构内完成检查，难以满足日常监测需求。此外，便携式睡眠监测设备逐渐普及，但在数据采集与风险预测上仍存在不足，尤其在针对发作模式的细粒度风险评估方面缺乏有效方法。
2、目前，现有技术往往依赖单一特征或简单阈值进行风险判定，难以全面捕捉不同用户的个性化风险特征。此外，监测采样与分析过程资源消耗较大，限制了设备的实时性和低功耗需求。因此，如何有效提取与利用用户的状态数据，进行高效且精准的健康监管，从而在日常监测中提供早期风险预警，为当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，用于针对解决现有技术中存在的如何有效提取与利用用户的状态数据，进行高效且精准的健康监管，从而在日常监测中提供早期风险预警的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法。
3、第一方面，本申请提供了一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，所述方法包括：调用全年龄阶段的用户状态数据，挖掘不同发作模式下基于状态风险特征的风险数阵，其中，所述状态风险特征包含模式共性特征与模式特异性特征，以绝
4、第二方面，本申请提供了一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测系统，所述系统包括：数据挖掘模块，所述数据挖掘模块用于调用全年龄阶段的用户状态数据，挖掘不同发作模式下基于状态风险特征的风险数阵，其中，所述状态风险特征包含模式共性特征与模式特异性特征，以绝对收缩进行特征风险度边界界定；训练模块，所述训练模块用于基于所述风险数阵，进行基于单特征与组合特征下的轻量级监测采样与风险预测训练，构建风险预测模型，其中，所述风险预测模型内置于睡眠监测设备；风险预测模块，所述风险预测模块用于连接睡眠监测设备，结合所述风险预测模型，通过错时采样确定目标用户的睡眠监测数据，进行数据回传并执行风险预测与发作模式判定，确定风险预测结果；风险管理模块，所述风险管理模块用于基于所述风险预测结果，进行所述目标用户的状态告警，并生成监测时区的时序监测表。
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、本申请实施例提供的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，调用全年龄阶段的用户状态数据，挖掘不同发作模式下基于状态风险特征的风险数阵，所述状态风险特征包含模式共性特征与模式特异性特征，以绝对收缩进行特征风险度边界界定；基于所述风险数阵，进行基于单特征与组合特征下的轻量级监测采样与风险预测训练，构建风险预测模型并内置于睡眠监测设备；连接睡眠监测设备，结合所述风险预测模型，通过错时采样确定目标用户的睡眠监测数据，进行数据回传并执行风险预测与发作模式判定，确定风险预测结果；基于所述风险预测结果，进行所述目标用户的状态告警，并生成监测时区的时序监测表，用于解决现有技术中存在的如何有效提取与利用用户的状态数据，进行高效且精准的健康监管，从而在日常监测中提供早期风险预警的技术问题，通过多特征挖掘与轻量级监测模型，提供个性化、低功耗的风险预测与管理方案，可有效提高风险预测的效率与准确度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，挖掘不同发作模式下的状态风险特征的风险数阵，包括：
3.如权利要求2所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，针对极大型特征，以绝对最小收缩为绝对收缩方式；针对极小型特征，以绝对最大收缩为收缩方式。
4.如权利要求2所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，将所述N个风险度边界值添加进所述风险数阵，包括：
5.如权利要求1所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，构建风险预测模型，包括：
6.如权利要求5所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，所述确定监测采样方式，包括：
7.如权利要求1所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，所述执行风险预测与发作模式判定，包括：
8.如权利要求7所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，进行发作模式匹配与风险判定，包括
9.一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测系统，其特征在于，所述系统用于执行权利要求1-8任一项所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，挖掘不同发作模式下的状态风险特征的风险数阵，包括：
3.如权利要求2所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，针对极大型特征，以绝对最小收缩为绝对收缩方式；针对极小型特征，以绝对最大收缩为收缩方式。
4.如权利要求2所述的一种呼吸暂停综合征发作模式风险预测方法，其特征在于，将所述n个风险度边界值添加进所述风险数阵，包括：
5.如权利要求1所述的一种呼吸暂停综合征发作模式...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊茹，樊晨，王越，马章斌，王沙沙，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：
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