本发明涉及数据处理，尤其涉及一种妊娠期高血压疾病的风险评估系统。
背景技术：
1、妊娠期高血压是一种严重的妊娠并发症，其特征是孕妇在妊娠20周后出现的血压升高及伴随的蛋白尿。这种情况可能演变成更为严重的疾病，如子痫前期或妊娠期高血压综合征，对孕妇和胎儿都会造成严重的危害，甚至威胁到生命。因此，早期风险评估和干预对于预防妊娠期高血压及其并发症至关重要。近年来，随着医学信息技术的发展，越来越多的研究开始利用机器学习、人工智能等技术，结合大数据分析孕妇的临床数据、生理指标以及生活方式等信息，构建妊娠期高血压风险评估模型。这些模型通过对海量数据的学习和分析，能够更准确地识别潜在的高风险孕妇，提前进行干预和管理，从而降低妊娠期高血压及其并发症的发生率，保障母婴健康。然而传统的妊娠期高血压疾病的风险评估系统对妊娠期潜在的高血压风险评估不精确，以及对高危时段的妊娠期生理变化分析不明确的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种妊娠期高血压疾病的风险评估系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种妊娠期高血压疾病的风险评估系统，包括以下模块：
3、生理数据采集模块，用于通过医用心率监测仪对妊娠期孕妇进行实时生理数据监测，得到妊娠期实时生理数据；对妊娠期实时生理数据进行妊娠期高血压时段数据提取，得到妊娠期高血压时段数据
4、心率血氧关联耦合分析模块，用于根据妊娠期高血压时段数据对妊娠期实时生理数据进行高危时段生理数据提取，得到妊娠期高危时段生理数据；对妊娠期高危时段生理数据进行心率结构变异性分析，得到心率结构变异性数据；根据心率结构变异性数据进行异常心率间隔识别，得到异常心率间隔数据；根据异常心率间隔数据进行关联耦合分析，得到心率血氧关联耦合数据；
5、心率血氧环境交互模型构建模块，用于对心率血氧关联耦合数据进行关联耦合平衡状态分析，得到关联耦合平衡状态数据；利用强化学习模型对关联耦合平衡状态数据进行心率血氧环境交互模型构建，得到心率血氧环境交互模型；
6、妊娠期高血压风险评估模块，用于根据心率血氧关联耦合数据以及关联耦合平衡状态数据进行体征现象反馈模拟，得到体征现象模拟反馈数据；利用心率血氧环境交互模型对体征现象模拟反馈数据进行妊娠期高血压疾病风险模拟评估，得到妊娠期高血压疾病风险评估数据。
7、本发明通过医用心率监测仪等设备，实时采集妊娠期孕妇的生理数据，如心率、血氧饱和度等，以帮助监测孕妇的身体状况，这种实时监测能够及时发现异常情况，并提供准确的生理数据，通过对妊娠期实时生理数据的高血压时段提取，确定妊娠期的生理高危时段，即在这些时段内，孕妇更容易发生并发症或出现异常。这为提前预警和干预提供了重要的时间窗口，妊娠期高危时段生理数据的提取是为了更加精确地分析孕妇在这些时段内的生理状态。通过对这些数据进行综合分析和处理，发现与高危情况相关的生理指标，心率结构变异性是指心脏自主神经调节系统对心率的调节能力。通过对妊娠期高危时段生理数据进行心率结构变异性分析，评估孕妇在这些时段内心脏调节功能的变异情况。根据心率结构变异性数据，识别出异常的心率间隔，即心跳之间的时间间隔。这些异常心率间隔可能与孕妇的心脏状况异常有关，有可能预示着心律不齐、心血管疾病等潜在的风险，通过对异常心率间隔数据进行关联耦合分析，进一步探索心率和血氧变化之间的关系从而更好的理解当前状态下心血管系统功能和氧合情况，通过对心率血氧关联耦合数据进行关联耦合平衡状态分析，了解心率和血氧之间的关联程度和平衡状态，利用强化学习模型对关联耦合平衡状态数据进行模型构建，得到心率血氧环境交互模型。这个模型能够更好地描述心率和血氧之间的动态交互关系，为后续的评估和分析提供基础，根据心率血氧关联耦合数据和关联耦合平衡状态数据进行体征现象反馈模拟，模拟孕妇体内的生理环境和可能的变化，利用心率血氧环境交互模型对体征现象模拟反馈数据进行妊娠期高血压疾病风险模拟评估，得到妊娠期高血压疾病风险评估数据。这个评估数据帮助了解孕妇在特定环境下可能面临的高血压风险情况，从而采取相应的预防措施或者调整生活方式。
8、优选地，所述生理数据采集模块包括以下功能：
9、通过医用心率监测仪对妊娠期孕妇进行实时生理数据监测，得到妊娠期实时生理数据；
10、对妊娠期实时生理数据进行数据脱敏，得到妊娠期生理脱敏数据；
11、对妊娠期生理脱敏数据进行时序分析，得到妊娠期生理时序脱敏数据；
12、对妊娠期生理时序脱敏数据进行妊娠期高血压时段数据提取，得到妊娠期高血压时段数据。
13、本发明通过医用心率监测仪等设备，实时监测妊娠期孕妇的生理数据，如心率、血氧等指标。这种实时监测及时捕获生理变化，为后续分析提供准确的数据支持，对实时生理数据进行脱敏处理，确保孕妇的隐私和数据安全。脱敏处理通过对个人身份信息、具体数值等进行处理，以保护数据的隐私性，对脱敏后的生理数据进行时序分析，得到妊娠期生理时序脱敏数据。这种处理帮助理解孕妇生理状态的时间演变特征，并为后续的高危时段划分提供基础，发现潜在的规律和趋势，更好的了解当前的生理状态，对妊娠期生理时序脱敏数据进行分析，提取出妊娠期高血压时段的数据，该时段数据通过查阅相关论文从中进行总结，从而对妊娠期生理时序脱敏数据进行妊娠期高血压时段数据提取，得到妊娠期高血压时段数据，也从对妊娠期生理脱敏数据进行时序分析中，分析潜在的规律和趋势进行妊娠期高血压时段数据提取，得到妊娠期高血压时段数据。
14、优选地，所述心率血氧关联耦合分析模块包括以下功能：
15、根据妊娠期高血压时段数据对妊娠期实时生理数据进行高危时段生理数据提取，得到妊娠期高危时段生理数据，其中妊娠期高危时段生理数据包括高危时段心率数据以及高危时段血氧饱和度数据；
16、对高危时段心率数据进行心率结构变异性分析，得到心率结构变异性数据；
17、根据心率结构变异性数据对高危时段心率数据进行异常心率间隔识别，得到异常心率间隔数据；
18、根据异常心率间隔数据对高危时段血氧饱和度数据进行关联耦合分析，得到心率血氧关联耦合数据。
19、本发明根据妊娠期高血压时段数据对实时生理数据中提取相关时段的心率和血氧饱和度数据。有助于集中分析那些被认为是高风险的时间段内的生理指标，以便更精确地评估孕妇的健康状态，通过对高危时段心率数据进行心率结构变异性分析，得到心率变异性的数据。心率结构变异性是心脏自主神经系统调节心率的一种指标，其变化反映出心脏功能的调节情况，对评估心脏健康状态具有重要意义，基于心率结构变异性数据，识别出高危时段心率数据中的异常心率间隔。这些异常心率间隔可能反映出心脏活动的不规律或异常，是潜在的健康风险指标，利用异常心率间隔数据，对高危时段血氧饱和度数据进行关联耦合分析。这种分析揭示心率和血氧之间的关系，帮助理解它们之间的相互影响，从而更全面地评估孕妇的生理状态。
20、优选地，所述对高危时段心率数据进行异常心率间隔识别包括：
21、根据心率结构变异性数据对高危时段心率数据进行心率结构时频分析，得到心率结构时频数据；
22、对心率结构时频数据进行频带能量分布分析，得到心率频带能量分布数据；对心率频带能量分布数据进行格点计算，得到心率能量分布格点数据；
23、根据心率能量分布格点数据对心率频带能量分布数据进行区域能量强度评估，得到区域能量强度数据；
24、基于区域能量强度数据对心率频带能量分布数据进行区域边界能量波动分析，得到区域边界能量波动数据；
25、对区域边界能量波动数据进行分形几何分析，得到区域边界能量异质性数据；根据区域边界能量异质性数据对心率频带能量分布数据进行区域边界异质核密度估计，得到异质能量密度估计数据；
26、根据心率结构变异性数据、区域能量强度数据以及异质能量密度估计数据对高危时段心率数据进行异常心率间隔识别，得到异常心率间隔数据。
27、本发明利用心率结构变异性数据进行时频分析，以探索心率数据的时域和频域特征，得到心率结构时频数据。这帮助识别心率数据中的不同频率成分及其随时间的变化，通过对心率结构时频数据进行频带能量分布分析，将心率信号分解为不同频带的能量分布，从而更好地理解心率数据的频谱特征，对心率频带能量分布数据进行格点计算，以便将其转换为格点数据形式，方便后续的区域能量强度评估，利用心率能量分布格点数据，对心率频带能量分布进行区域能量强度评估。有助于确定在不同频率范围内心率的能量分布情况，以便更准确地分析心率数据的特征，基于区域能量强度数据，对心率频带能量分布进行区域边界能量波动分析。这一分析揭示不同频率范围内心率能量的波动情况，有助于理解心率数据的动态变化特征，对区域边界能量波动数据进行分形几何分析，以探索其几何结构的特征。这有助于理解心率数据的复杂性和自相似性，根据区域边界能量异质性数据，对心率频带能量分布数据进行区域边界异质核密度估计，得到异质能量密度估计数据。帮助量化心率数据的异质性特征，结合心率结构变异性数据、区域能量强度数据以及异质能量密度估计数据，对高危时段心率数据进行异常心率间隔识别。这帮助检测出心率数据中的异常间隔，反映出潜在的心脏健康问题或生理异常。
28、优选地，所述对高危时段血氧饱和度数据进行关联耦合分析包括：
29、对异常心率间隔数据进行心率间隔异常趋势分析，得到心率间隔异常趋势数据；根据心率间隔异常趋势数据对异常心率间隔数据进行异常心率间隔分段处理，得到异常心率间隔分段数据；
30、对异常心率间隔分段数据进行分段间切比雪夫多项式误差逼近，得到异常分段心率误差逼近数据；
31、根据异常分段心率误差逼近数据对异常心率间隔分段数据进行等距分段牛顿插值处理，得到等距分段异常心率插值数据；
32、根据等距分段异常心率插值数据对高危时段血氧饱和度数据进行线性相关性分析，得到异常心率血氧线性数据；
33、根据等距分段异常心率插值数据对异常心率血氧线性数据进行血氧时滞相关性分析，得到血氧时滞相关性数据；
34、根据等距分段异常心率插值数据对异常心率血氧线性数据以及血氧时滞相关性数据进行关联耦合分析，得到心率血氧关联耦合数据。
35、本发明首先，对异常心率间隔数据进行分析，以识别心率间隔的异常变化趋势。这包括检测是否存在连续或持续的心率间隔异常模式，根据心率间隔异常趋势数据，对异常心率间隔数据进行分段处理。将异常心率间隔数据划分为不同的段落，以便更好地进行后续分析，对异常心率间隔分段数据进行切比雪夫多项式误差逼近。这一方法帮助拟合每个分段的异常心率间隔数据，以更好地描述其变化模式，利用异常分段心率误差逼近数据，对异常心率间隔分段数据进行等距分段牛顿插值处理。通过插值方法填补数据点之间的空白，以获得等距分段的异常心率插值数据，基于得到的等距分段异常心率插值数据，对高危时段血氧饱和度数据进行线性相关性分析。这帮助确定心率与血氧饱和度之间的线性关系程度，接着，针对异常心率血氧线性数据，进行血氧时滞相关性分析。旨在探索心率和血氧饱和度之间的滞后关系，即一个变量的变化如何影响另一个变量，最后，结合等距分段异常心率插值数据、异常心率血氧线性数据以及血氧时滞相关性数据，进行关联耦合分析。这揭示心率和血氧饱和度之间的复杂关联模式，包括时滞效应和线性关系。
36、优选地，所述心率血氧环境交互模型构建模块包括以下功能：
37、对异常心率间隔数据正态分布分析，得到异常心率间隔正态分布数据；
38、根据异常心率间隔正态分布数据对心率血氧关联耦合数据进行thompson采样处理，得到心率血氧关联采样数据；
39、基于心率血氧关联采样数据对心率血氧关联耦合数据进行关联耦合平衡状态分析，得到心率血氧平衡状态数据；
40、利用强化学习模型对关联耦合平衡状态数据进行心率血氧环境交互模型构建，得到心率血氧环境交互模型。
41、本发明通过对异常心率间隔数据进行正态分布分析，了解异常心率间隔的数据分布特征，有助于后续处理的准确性和可靠性，使用thompson采样处理异常心率间隔正态分布数据，生成心率血氧关联的采样数据。thompson采样是一种贝叶斯采样方法，根据数据的概率分布生成样本，从而更好地探索潜在的数据结构和模式，基于心率血氧关联采样数据进行关联耦合平衡状态分析，有助于了解心率与血氧之间的平衡状态。这一分析揭示心率和血氧之间的稳定关系，为后续建模提供重要的参考依据，利用强化学习模型对关联耦合平衡状态数据进行建模，构建心率血氧环境交互模型。强化学习模型根据环境和奖励信号学习最优的行为策略，因此用来建立心率与血氧之间的交互模型，进一步理解二者之间的复杂关系和动态变化，其中构建心率血氧环境交互模型包括心率与血氧之间的关联环境的变化，即心率环境的变化会带动血氧的会产生什么样的变化。
42、优选地，所述对心率血氧关联耦合数据进行关联耦合平衡状态分析包括：
43、对心率血氧关联采样数据进行关联采样矩阵转换，得到心率血氧关联采样矩阵；
44、对心率血氧关联采样矩阵进行均值归一化处理，得到关联采样归一化数据；
45、根据关联采样归一化数据对心率血氧关联采样矩阵进行box-cox变换，得到关联采样box-cox变换数据；
46、根据关联采样box-cox变换数据对心率血氧关联采样矩阵进行分布形态调整，得到心率血氧关联调整矩阵；
47、对心率血氧关联调整矩阵进行协方差计算，得到心率血氧协方差调整数据；
48、根据心率血氧关联调整矩阵以及心率血氧协方差调整数据对心率血氧关联耦合数据进行关联耦合平衡状态分析，得到心率血氧平衡状态数据。
49、本发明将原始数据转换为关联采样矩阵形式，有助于将数据结构化并准备好用于后续分析，通过归一化处理，消除了数据之间的尺度差异，确保了不同特征的权重相对均衡，从而减少了不必要的偏差，通过对数据进行box-cox变换，更好地满足统计分析的假设，改善数据的正态性和对称性，提高后续分析的可靠性，进一步调整数据的分布形态，以使其更符合分析需求，减少异常值对结果的影响，并更好地满足统计模型的假设，计算心率血氧关联调整矩阵的协方差，揭示二者之间的相关性和变化趋势，为进一步的分析提供基础，结合调整后的数据和协方差数据，进行关联耦合平衡状态分析，以评估心率和血氧之间的平衡状态及其动态变化，从而为健康状态的监测和评估提供重要参考。
50、优选地，对关联耦合平衡状态数据进行心率血氧环境交互模型构建包括：
51、利用强化学习模型对关联耦合平衡状态数据进行智能体平衡状态感知学习，得到智能体平衡状态感知数据；
52、基于贪心策略对智能体平衡状态感知数据进行状态感知策略动作选取，得到状态感知策略动作数据；
53、根据状态感知策略动作数据对智能体平衡状态感知数据进行环境转移分析，得到状态感知环境转移数据；
54、根据智能体平衡状态感知数据、状态感知策略动作数据以及状态感知环境转移数据进行心率血氧环境交互模型构建，得到心率血氧环境交互模型。
55、本发明通过强化学习模型，智能体能够学习关联耦合平衡状态数据中的特征和模式，从而形成对环境的感知能力。这使得智能体能够理解心率和血氧之间的关系，并捕捉到潜在的变化趋势，基于贪心策略，智能体能够根据当前的平衡状态感知数据选择最优的动作策略，以调整环境并优化心率和血氧之间的交互。这有助于智能体在不断变化的环境中做出适当的反应，以维持平衡状态，通过分析状态感知策略动作数据，智能体了解不同动作对环境的影响，进而预测环境的转移情况。这有助于智能体在不同情境下作出合适的反应，从而更好地维持心率和血氧的平衡状态，综合考虑智能体的平衡状态感知数据、策略动作数据以及环境转移数据，构建了一个心率血氧环境交互模型。这个模型用来预测心率和血氧之间的相互作用，为健康管理和行为干预提供指导和支持。
56、优选地，所述妊娠期高血压风险评估模块包括以下功能：
57、根据心率血氧关联耦合数据以及关联耦合平衡状态数据进行体征现象反馈模拟，得到体征现象模拟反馈数据；
58、对体征现象模拟反馈数据进行体征反应分析，得到体征反应分析数据；
59、利用心率血氧环境交互模型对体征反应分析数据以及心率血氧关联耦合数据进行妊娠期高血压疾病风险模拟评估，得到妊娠期高血压疾病风险评估数据。
60、本发明通过模拟体征现象反馈数据，系统能够模拟出潜在的生理反应和变化趋势，从而帮助用户了解体征的动态变化。这有助于提高用户对自身健康状况的认识，并引起对潜在风险的关注，对体征现象模拟反馈数据进行分析，揭示出体征反应的规律和趋势。这使得用户更深入地了解自身的生理状态，并可能发现与妊娠期高血压相关的潜在特征，结合心率血氧环境交互模型，对体征反应分析数据和心率血氧关联耦合数据进行评估，模拟出妊娠期高血压的潜在风险。这有助于用户更准确地了解自身在妊娠期内可能面临的健康风险，并采取相应的预防和管理措施。
61、优选地，所述对体征反应分析数据以及心率血氧关联耦合数据进行妊娠期高血压风险模拟评估包括：
62、利用心率血氧环境交互模型对体征反应分析数据以及心率血氧关联耦合数据进行交互影响分析，得到心率血氧体征影响数据；
63、对心率血氧体征影响数据进行影响量化处理，得到心率血氧体征影响量化数据；
64、根据心率血氧体征影响量化数据以及体征反应分析数据进行体征应激性分析，得到体征应激性数据；
65、根据体征应激性数据以及心率血氧体征影响数据进行妊娠期体征承载力评估，得到妊娠期体征承载力数据；
66、根据妊娠期体征承载力数据、体征应激性数据以及心率血氧体征影响数据进行妊娠期高血压疾病风险模拟评估，得到妊娠期高血压疾病风险评估数据。
67、本发明通过心率血氧环境交互模型，对体征反应分析数据和心率血氧关联耦合数据进行交互影响分析，揭示了心率和血氧水平对体征反应的相互影响关系。这有助于深入理解这些因素如何相互作用，从而更准确地评估妊娠期高血压的风险，将心率血氧体征影响数据量化处理，使其更易于理解和分析。这种量化处理将复杂的数据转化为可操作的指标，为后续的评估提供了基础，基于心率血氧体征影响量化数据和体征反应分析数据，对体征的应激性进行分析。这有助于确定个体在妊娠期内可能面临的生理压力和应激水平，进而评估其对高血压风险的敏感性，通过评估体征应激性数据和心率血氧体征影响数据，确定个体在妊娠期内对生理变化的承载能力。这有助于了解个体在面对生理变化时的适应能力，从而更准确地评估其高血压风险，综合考虑妊娠期体征承载力数据、体征应激性数据和心率血氧体征影响数据，对个体的高血压风险进行模拟评估。这种综合评估方法更全面地考虑多个因素，并提供更准确的风险评估结果。
68、本发明的有益效果，本发明提供了一种妊娠期高血压疾病的风险评估系统是对传统的妊娠期高血压疾病的风险评估系统做出的优化处理，解决了传统的妊娠期高血压疾病的风险评估系统存在的对妊娠期潜在的高血压风险评估不精确，以及对高危时段的妊娠期生理变化分析不明确的问题，提高了对妊娠期潜在的高血压风险评估的精确度，明确了对高危时段的妊娠期生理变化分析。
1.一种妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述生理数据采集模块包括以下功能：
3.根据权利要求1所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述心率血氧关联耦合分析模块包括以下功能：
4.根据权利要求3所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述对高危时段心率数据进行异常心率间隔识别包括：
5.根据权利要求3所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述对高危时段血氧饱和度数据进行关联耦合分析包括：
6.根据权利要求1所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述心率血氧环境交互模型构建模块包括以下功能：
7.根据权利要求6所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述对心率血氧关联耦合数据进行关联耦合平衡状态分析包括：
8.根据权利要求6所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，对关联耦合平衡状态数据进行心率血氧环境交互模型构建包括：
9.根据权利要求1所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述妊娠期高血压风险评估模块包括以下功能：
10.根据权利要求9所述的妊娠期高血压疾病的风险评估系统，其特征在于，所述对体征反应分析数据以及心率血氧关联耦合数据进行妊娠期高血压风险模拟评估包括：
