CN117850601B - 用于手持式pda可自动检测生命体征的系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及生物医学信号处理技术领域，具体为用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统及方法，系统包括生命体征智能识别模块、阈值调整模块、能效优化模块、深度洞察分析模块、自适应决策支持模块、健康状态预测模块、干预建议模块。本发明中，通过采用信号处理技术、深度学习算法和联邦学习方法，提高了数据的处理精度和智能化水平，小波变换和卷积神经网络的结合，有效提取生命体征数据中的关键空间特征，而长短期记忆网络，增强了对心率和呼吸频率等参数的识别能力，Q学习算法和深度Q网络的应用，使预警阈值和监测策略能够根据实时数据和环境变化自动调整，随机森林与支持向量机算法的应用，为制定个性化的干预建议提供了坚实基础。

Description

用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统及方法

技术领域

本发明涉及生物医学信号处理技术领域，尤其涉及用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统及方法。

背景技术

生物医学信号处理领域专注于利用各种算法和数学模型处理和分析生物医学信号，以提取有关个体健康状况的重要信息。生物医学信号处理技术涵盖心电图、脑电图、磁共振成像等多种信号的采集、分析和解释，旨在支持疾病的早期诊断、治疗效果监测和健康状况评估。随着计算技术的发展，这一领域已经能够提供更精确的健康信息，从而显著改善医疗服务的质量和效率。

其中，用于手持式PDA的自动检测生命体征系统集成了生物医学信号处理技术，旨在非接触式、连续监测和评估个人的生命体征，如心率、血压、呼吸频率等。该系统的开发目的是为了提高临床护理的效率和准确性，尤其是在夜间或在护士巡视病人时。通过及时、准确地获取生命体征数据，该系统能够帮助医疗工作者及时识别潜在的健康问题，进而采取相应的医疗措施，最终目的是提高患者的安全性和护理质量。

传统检测生命体征系统依赖较为基础的数据处理技术和静态的监测策略，缺乏足够的灵活性和自适应能力，未能有效准确提取关键特征，导致监测结果不准确，影响健康风险评估和预警系统的效能，传统系统在能效管理方面较为粗糙，缺乏针对性的优化措施，导致资源浪费，缺少对个体健康状况动态变化的准确预测和个性化干预，难以满足日益增长的个性化医疗需求，限制了患者获取及时、有效医疗服务的机会，导致健康问题未能得到及时发现或处理。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统及方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统包括生命体征智能识别模块、阈值调整模块、能效优化模块、深度洞察分析模块、自适应决策支持模块、健康状态预测模块、干预建议模块；

所述生命体征智能识别模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用信号处理技术进行预处理，包括去噪和归一化处理，应用卷积神经网络，进行数据分析，识别生命体征的空间特征，利用长短期记忆网络，对时间序列数据进行分析，识别生命体征的动态变化模式，识别患者的心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征识别结果；

所述阈值调整模块基于生命体征识别结果，采用Q学习算法，分析患者的生命体征数据与历史健康记录，比较个体数据与群体统计数据，学习并调整预警阈值，根据患者的需求和健康状况动态调整，生成优化预警阈值；

所述能效优化模块基于系统运行能耗数据，通过主成分分析，对数据进行降维，简化能耗模式的识别过程，应用聚类分析技术，对简化后数据进行模式识别，识别耗能操作和流程，并调整数据采集频率和数据处理策略，优化系统能源消耗，生成能效优化策略；

所述深度洞察分析模块基于优化预警阈值和能效优化策略，利用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，并通过循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，提取和识别健康指标的变化趋势，生成健康洞察分析结果；

所述自适应决策支持模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，利用联邦学习，进行数据融合和同步处理，并采用深度Q网络，进行环境与需求分析，学习并识别监测和响应策略，利用模糊逻辑控制算法，根据医疗需求和环境变化调整监测策略和警报机制，生成决策支持策略；

所述健康状态预测模块基于健康洞察分析结果，采用随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，分析患者的历史生命体征数据和当前健康状况，预测未来的健康趋势，预测患者的健康风险，生成健康预测结果；

所述干预建议模块基于健康预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，分析患者的健康状况和健康预测结果，制定干预建议，包括健康管理和治疗建议，生成辅助管理建议。

作为本发明的进一步方案，所述生命体征识别结果包括心率值、呼吸频率、血压指标，所述优化预警阈值具体为心率预警阈值、血压预警阈值、呼吸频率预警阈值，所述能效优化策略包括监测频率调整参数、数据传输间隔、设备休眠策略，所述健康洞察分析结果包括健康趋势预测、潜在健康风险识别、健康指标变化，所述决策支持策略包括监测策略调整建议、警报优先级信息、响应策略优化，所述健康预测结果包括健康风险评估、健康状况发展趋势、预防建议信息，所述辅助管理建议包括健康管理建议、治疗方案调整建议、生活方式改善措施。

作为本发明的进一步方案，所述生命体征智能识别模块包括信号去噪子模块、特征识别子模块、模式分析子模块；

所述信号去噪子模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法，进行信号的去噪处理，通过将信号分解为差异化频率，去除非生命体征相关的噪声成分，保留对心率和呼吸频率生命体征信息，生成去噪后生命体征数据；

所述特征识别子模块基于去噪后生命体征数据，采用卷积神经网络算法，进行特征提取，通过构建多层卷积与池化层，从去噪后的数据中提取生命体征的空间特征，包括心跳波形和呼吸模式的特征信息，生成生命体征特征信息；

所述模式分析子模块基于生命体征特征信息，采用长短期记忆网络算法，分析时间序列数据，通过门控制机制，学习生命体征数据中的依赖关系，识别心率、呼吸频率生命体征的动态变化模式，生成生命体征识别结果。

作为本发明的进一步方案，所述阈值调整模块包括健康数据分析子模块、阈值学习子模块、参数调整子模块；

所述健康数据分析子模块基于生命体征识别结果，采用统计分析方法，对患者当前和历史的生命体征数据进行分析，通过对比分析个体数据与群体统计数据，识别患者生命体征的正常范围和异常模式，生成生命体征数据分析结果；

所述阈值学习子模块基于生命体征数据分析结果，采用Q学习算法，对预警阈值进行学习和调整，通过奖励机制学习策略，动态调整阈值，匹配健康状况变化，生成阈值学习结果；

所述参数调整子模块基于阈值学习结果，采用增强学习算法，利用深度确定性策略梯度算法，进行预警阈值的动态调整，通过分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况的关联性，应用深度确定性策略梯度算法学习阈值调整策略，根据实时监测数据与策略动态调整预警阈值，生成优化预警阈值。

作为本发明的进一步方案，所述能效优化模块包括能耗分析子模块、策略制定子模块、执行策略子模块；

所述能耗分析子模块基于系统运行能耗数据，采用主成分分析法，进行数据降维处理，通过转换数据到新的坐标系，识别并保留特征，通过筛选能耗因素，生成能耗因素识别结果；

所述策略制定子模块基于能耗因素识别结果，应用K-均值聚类分析技术，对数据进行模式识别，通过将数据分配到K个集群中，识别并归纳能耗操作和流程模式，生成能耗操作和流程识别结果；

所述执行策略子模块基于能耗操作和流程识别结果，采用动态规划算法，对数据采集频率和数据处理策略进行调整，通过构建多阶段决策过程模型，结合当前状态分析未来事件的可能性，进行能效优化，通过调整数据采集频率和处理策略，对系统能源消耗进行优化，生成能效优化策略。

作为本发明的进一步方案，所述深度洞察分析模块包括特征提取子模块、趋势预测子模块、风险评估子模块；

所述特征提取子模块基于优化预警阈值和能效优化策略，采用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，识别并提取健康数据中的特征和模式，从生命体征数据中提取影响健康趋势预测的特征，生成健康数据特征；

所述趋势预测子模块基于健康数据特征，采用循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，识别时间序列数据的长度变化，通过分析健康指标随时间的变化，预测未来健康状态及潜在风险，生成健康趋势与风险预测结果；

所述风险评估子模块基于健康趋势与风险预测结果，利用支持向量机算法进行风险评估，定量分析和评估健康风险等级，通过构建健康风险的分类模型，对潜在的健康风险进行评估，生成健康洞察分析结果。

作为本发明的进一步方案，所述自适应决策支持模块包括策略分析子模块、监测调整子模块、警报设置子模块；

所述策略分析子模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，采用联邦学习，进行数据的融合和同步处理，通过在多个本地节点上独立训练机器学习模型，并将模型更新聚合到全局模型中，集成多源信息，生成综合决策分析结果；

所述监测调整子模块基于综合决策分析结果，应用深度Q网络，对环境变化和医疗需求进行综合分析，深度Q网络通过与环境交互学习策略，并根据当前状态进行监测策略和响应策略动态调整，生成监测策略调整方案；

所述警报设置子模块基于监测策略调整方案，采用模糊逻辑控制算法，对当前医疗需求和环境变化匹配的警报机制进行设置，通过定义警报级别的模糊集合和匹配的规则库，进行对警报级别、响应机制和阈值的动态调整，生成决策支持策略。

作为本发明的进一步方案，所述健康状态预测模块包括模型建立子模块、风险分析子模块、预测输出子模块；

所述模型建立子模块基于健康洞察分析结果，结合随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，利用随机森林，处理非线性关系，优化模型的泛化能力，通过支持向量机，优化模型对未见数据的预测准确性，生成健康预测模型；

所述风险分析子模块基于健康预测模型，采用梯度提升树算法，对患者的健康风险进行分析，通过梯度提升树算法，结合所述健康预测模型的输出，对数据特征进行加权学习，识别差异化的健康风险状态和趋势，生成健康风险分析结果；

所述预测输出子模块基于健康风险分析结果，采用数据可视化技术和自然语言生成算法，汇总并输出患者的未来健康趋势和潜在风险，利用数据可视化技术，展示健康风险的分布和趋势，通过自然语言生成算法，将数值数据转换为文本描述，生成健康预测结果。

作为本发明的进一步方案，所述干预建议模块包括建议制定子模块、方案定制子模块、实施评估子模块；

所述建议制定子模块基于健康预测结果，结合患者的健康档案，采用自然语言处理技术，分析和解析患者的健康状况及预测信息，通过提取信息点，制定匹配患者需求的健康管理建议，生成干预建议；

所述方案定制子模块基于干预建议，运用决策树分析和用户画像技术，细化定制干预方案，利用用户画像技术，结合患者的历史健康数据和生活习惯信息，构建患者个人健康档案，通过决策树分析评估患者的健康状态、偏好和生活习惯的差异化路径和结果，选择匹配的干预措施，生成健康管理干预方案；

所述实施评估子模块基于健康管理干预方案，采用蒙特卡洛模拟和风险评估模型，对方案的实施效果和可行性进行评估，利用蒙特卡洛模拟通过构建模拟场景，预测干预措施在多种情况下的效果，并提供实施的概率分布和预期成效，通过风险评估模型对方案带来的风险进行量化分析，评估风险水平，生成辅助管理建议。

用于手持式PDA可自动检测生命体征的方法，所述用于手持式PDA可自动检测生命体征的方法基于上述用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统执行，包括以下步骤：

S1：基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法去除噪声，并进行信号的归一化处理，通过小波变换的多尺度分解能力，分离生命体征信号与噪声，生成去噪和归一化的生命体征数据；

S2：基于所述去噪和归一化的生命体征数据，应用卷积神经网络，进行特征提取，并结合长短期记忆网络，分析生命体征数据的时间序列特性，识别心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征特征分析结果；

S3：基于所述生命体征特征分析结果，采用Q学习算法，对预警阈值进行调整，通过学习患者生命体征与历史健康记录的关联，动态调整阈值匹配个体差异，生成优化预警阈值；

S4：基于所述优化预警阈值和系统运行能耗数据，利用主成分分析法，优化能耗模式识别，并通过K-均值聚类分析，识别能耗操作和流程，生成能效优化策略；

S5：基于所述能效优化策略，结合深度信念网络和循环神经网络对健康趋势进行分析，识别潜在健康风险。通过深度学习模型，识别生命体征数据信息，预测健康状态的未来发展趋势，生成健康趋势与风险预测结果；

S6：基于所述健康趋势与风险预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，制定干预建议，通过分析预测结果和患者历史健康数据，生成辅助管理建议。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过采用信号处理技术、深度学习算法和联邦学习方法，显著提高了生命体征数据的处理精度和系统的智能化水平，小波变换和卷积神经网络的结合，有效去除噪声并提取生命体征数据中的关键空间特征，而长短期记忆网络则准确捕捉时间序列中的动态变化，增强了对心率和呼吸频率等参数的识别能力，Q学习算法和深度Q网络的应用，使预警阈值和监测策略能够根据实时数据和环境变化自动调整，主成分分析和聚类分析技术的引入，优化了能源消耗，而随机森林与支持向量机算法，构建了准确的健康状态预测模型，为制定个性化的干预建议提供了坚实基础，显著提高了生命体征监测的准确性、实时性和个性化水平，同时优化了能效，为患者和医疗团队提供了更高质量的健康管理服务。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明的系统框架示意图；

图3为本发明的生命体征智能识别模块流程图；

图4为本发明的阈值调整模块流程图；

图5为本发明的能效优化模块流程图；

图6为本发明的深度洞察分析模块流程图；

图7为本发明的自适应决策支持模块流程图；

图8为本发明的健康状态预测模块流程图；

图9为本发明的干预建议模块流程图；

图10为本发明的方法步骤示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1至图2，本发明提供一种技术方案：用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统包括生命体征智能识别模块、阈值调整模块、能效优化模块、深度洞察分析模块、自适应决策支持模块、健康状态预测模块、干预建议模块；

生命体征智能识别模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用信号处理技术进行预处理，包括去噪和归一化处理，应用卷积神经网络，进行数据分析，识别生命体征的空间特征，利用长短期记忆网络，对时间序列数据进行分析，识别生命体征的动态变化模式，识别患者的心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征识别结果；

阈值调整模块基于生命体征识别结果，采用Q学习算法，分析患者的生命体征数据与历史健康记录，比较个体数据与群体统计数据，学习并调整预警阈值，根据患者的需求和健康状况动态调整，生成优化预警阈值；

能效优化模块基于系统运行能耗数据，通过主成分分析，对数据进行降维，简化能耗模式的识别过程，应用聚类分析技术，对简化后数据进行模式识别，识别耗能操作和流程，并调整数据采集频率和数据处理策略，优化系统能源消耗，生成能效优化策略；

深度洞察分析模块基于优化预警阈值和能效优化策略，利用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，并通过循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，提取和识别健康指标的变化趋势，生成健康洞察分析结果；

自适应决策支持模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，利用联邦学习，进行数据融合和同步处理，并采用深度Q网络，进行环境与需求分析，学习并识别监测和响应策略，利用模糊逻辑控制算法，根据医疗需求和环境变化调整监测策略和警报机制，生成决策支持策略；

健康状态预测模块基于健康洞察分析结果，采用随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，分析患者的历史生命体征数据和当前健康状况，预测未来的健康趋势，预测患者的健康风险，生成健康预测结果；

干预建议模块基于健康预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，分析患者的健康状况和健康预测结果，制定干预建议，包括健康管理和治疗建议，生成辅助管理建议。

生命体征识别结果包括心率值、呼吸频率、血压指标，优化预警阈值具体为心率预警阈值、血压预警阈值、呼吸频率预警阈值，能效优化策略包括监测频率调整参数、数据传输间隔、设备休眠策略，健康洞察分析结果包括健康趋势预测、潜在健康风险识别、健康指标变化，决策支持策略包括监测策略调整建议、警报优先级信息、响应策略优化，健康预测结果包括健康风险评估、健康状况发展趋势、预防建议信息，辅助管理建议包括健康管理建议、治疗方案调整建议、生活方式改善措施。

在生命体征智能识别模块中，通过PDA毫米波雷达捕获的生命体征数据，采用小波变换去除非生命体征相关的噪声，同时执行归一化处理标准化数据范围，为后续处理提供一致的数据格式。采用卷积神经网络深度学习模型，通过构建多层卷积与池化层提取生命体征的空间特征，如心跳波形和呼吸模式的特征信息。通过自动调节网络权重，识别出生命体征的关键空间特征。利用长短期记忆网络分析特征随时间的动态变化，学习生命体征数据中的长期依赖关系，准确识别心率、呼吸频率等参数的动态变化模式。实现了高精度的生命体征识别，为后续模块提供了准确的输入数据。

在阈值调整模块中，根据生命体征智能识别模块生成的生命体征识别结果，通过Q学习算法分析个体生命体征数据与历史健康记录。Q学习作为一种无模型的强化学习方法，通过构建一个奖励系统，不断更新状态-动作对的价值函数，以此来学习最优策略。算法评估并调整预警阈值，确保阈值能够动态适应个体的健康状况和需求变化，从而提高预警系统的灵敏度和准确性。

能效优化模块基于系统的能耗数据，采用主成分分析对数据进行降维，通过识别并保留最重要的特征来简化能耗模式的识别过程。应用K-均值聚类分析技术对简化后的数据进行模式识别，技术通过计算数据点与质心的距离将数据分类，以识别高能耗的操作和流程。能够识别并调整能耗较高的操作，优化数据采集频率和数据处理策略，从而有效降低整体能耗，提升系统运行效率。

深度洞察分析模块利用从能效优化策略和优化后的预警阈值得到的数据，采用深度信念网络对生命体征数据进行特征提取，通过学习数据中隐藏的层次结构来识别健康数据中的复杂模式和特征。通过循环神经网络分析特征随时间的变化趋势，从而预测健康状态的未来发展和潜在风险。使得健康趋势分析更加深入，能够为健康风险提早发出预警。

自适应决策支持模块结合生命体征识别结果和医疗记录信息，通过联邦学习在多个本地节点上协同训练模型，同时保护数据隐私。基于融合后的数据，采用深度Q网络对监测策略和响应策略进行学习和调整。深度Q网络通过与环境的交互反馈，优化决策过程，使监测策略和警报机制能够灵活应对医疗需求和环境变化，提高系统的自适应性和响应效率。

在健康状态预测模块中，综合利用深度洞察分析模块所提供的健康洞察分析结果，通过随机森林算法对患者历史生命体征数据进行深入分析，随机森林通过建立多个决策树并集成其预测结果来提高预测的准确性和鲁棒性，有效处理数据集中的非线性关系并减少过拟合的风险。为了提升模型对细微变化的敏感度和未来趋势的预测能力，采用支持向量机算法优化高维特征空间中的决策边界，通过最大化决策边界的边缘来区分不同的健康状态。不仅利用了随机森林在处理复杂数据集时的优势，也借助了支持向量机在高维空间分类问题中的高效性，从而构建出一个高度精确的健康状态预测模型。能够分析并预测患者未来的健康趋势和潜在风险，为干预措施提供科学依据。

在干预建议模块中，基于健康状态预测模块生成的健康预测结果，采用自然语言处理技术对预测结果和患者的健康档案进行分析，自然语言处理技术通过算法解析文本数据中的关键信息，如健康状况描述、风险因素及潜在的健康问题，从而深入理解患者的具体需求和健康状况。结合患者的个人偏好和生活习惯，通过细化的逻辑和规则引擎，制定出个性化的健康管理和治疗建议。建议不仅基于大数据分析的客观结果，也考虑了患者的主观接受度和实际可行性，从而确保了干预方案的个性化和实用性。能够为患者提供针对性的健康干预方案，包括生活方式的调整建议、药物治疗方案、必要的医疗干预措施等，旨在优化患者的健康管理流程，提升健康干预的效果。

请参阅图2和图3，生命体征智能识别模块包括信号去噪子模块、特征识别子模块、模式分析子模块；

信号去噪子模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法，进行信号的去噪处理，通过将信号分解为差异化频率，去除非生命体征相关的噪声成分，保留对心率和呼吸频率生命体征信息，生成去噪后生命体征数据；

特征识别子模块基于去噪后生命体征数据，采用卷积神经网络算法，进行特征提取，通过构建多层卷积与池化层，从去噪后的数据中提取生命体征的空间特征，包括心跳波形和呼吸模式的特征信息，生成生命体征特征信息；

其中，根据心跳波形和呼吸模式的特征信息，生成生命体征特征信息的方法包括如下步骤：

S1011，从心跳波形的特征信息中提取心率、心率变异性、心率波形形态以及心率波峰间期，从所述呼吸模式的特征信息中提取呼吸频率、呼吸深度以及呼吸波形；

其中，心率波形形态包括P波、QRS波或T波，心率波峰间期可以为RR间期。对于P波、QRS波或T波，是通过心电图分析算法进行识别得到的。此外，对于呼吸频率与呼吸深度，则是通过计算呼吸模式的特征信息中呼吸频率和呼吸深度的统计值最后确定得到。

S1012，将所述心率、心率变异性、心率波形形态以及心率波峰间期进行特征编码，以分别得到心率编码值、心率变异性编码值、心率波形形态编码值以及心率波峰间期编码值；

S1013，将所述呼吸频率、呼吸深度以及呼吸波形进行特征编码，以分别得到呼吸频率编码值、呼吸深度编码值以及呼吸波形编码值；

S1014，将所述心率编码值、心率变异性编码值、心率波形形态编码值以及心率波峰间期编码值在预设心率验证数据集中进行验证评估以得到优化后心率编码值数据集，将呼吸频率编码值、呼吸深度编码值以及呼吸波形编码值在预设呼吸验证数据集中进行验证评估以得到优化后呼吸编码值数据集；

S1015，基于所述优化后心率编码值数据集以及所述优化后呼吸编码值数据集，整合输出得到生命体征特征信息。

模式分析子模块基于生命体征特征信息，采用长短期记忆网络算法，分析时间序列数据，通过门控制机制，学习生命体征数据中的依赖关系，识别心率、呼吸频率生命体征的动态变化模式，生成生命体征识别结果。

在信号去噪子模块中，通过小波变换算法对PDA毫米波雷达收集到的生命体征数据进行去噪处理。小波变换作为一种有效的时间频率分析工具，能够将信号分解为不同频率的组件，并在每个频率层次上进行局部化的分析。涉及到信号的多尺度分解，通过选择合适的小波基和分解层级，信号被分解为一系列的近似和细节，其中近似代表信号的低频部分，而细节反映了信号的高频部分，即噪声。通过设置阈值对细节系数进行处理，去除低于阈值的系数，以消除非生命体征相关的噪声成分。利用小波重构技术将处理后的系数重构回信号，得到去噪后的生命体征数据。不仅保留了对心率和呼吸频率等生命体征信息的精确捕捉，而且有效去除了数据中的噪声，提高了后续分析的准确性和可靠性。

特征识别子模块基于去噪后的生命体征数据，通过卷积神经网络算法进行特征提取。卷积神经网络作为深度学习中的一种重要架构，通过其多层的卷积层和池化层有效提取信号的空间特征。将去噪后的数据输入到卷积神经网络模型中，卷积层利用一组可学习的滤波器对信号进行卷积操作，捕捉局部依赖性和特征信息，如心跳波形和呼吸模式。池化层对卷积后的特征图进行下采样，减少数据的维度，同时保留重要的特征信息。通过多次卷积和池化操作，模型逐渐抽象出更高层次的特征表示，最终生成包含心率、呼吸频率等生命体征的特征信息。不仅显著提升了特征的识别能力，而且为后续的模式分析和健康状态预测提供了高质量的特征输入。

模式分析子模块中，通过长短期记忆网络算法对生命体征特征信息进行时间序列分析。长短期记忆网络特别适用于处理和预测时间序列数据中的长期依赖问题。将特征识别子模块提取的生命体征特征信息作为输入，长短期记忆网络通过其独特的门控制机制——包括遗忘门、输入门和输出门——精细调节信息的流动，有效地学习特征随时间的动态变化模式。机制允许模型在保留过去信息的同时，更新新的观察结果，从而准确识别出心率和呼吸频率等生命体征的动态变化。通过长短期记忆网络模型的处理，生成了细致的生命体征识别结果，结果捕捉了生命体征随时间的变化趋势，对于监测患者的健康状态和早期预警具有重要作用。

请参阅图2和图4，阈值调整模块包括健康数据分析子模块、阈值学习子模块、参数调整子模块；

健康数据分析子模块基于生命体征识别结果，采用统计分析方法，对患者当前和历史的生命体征数据进行分析，通过对比分析个体数据与群体统计数据，识别患者生命体征的正常范围和异常模式，生成生命体征数据分析结果；

阈值学习子模块基于生命体征数据分析结果，采用Q学习算法，对预警阈值进行学习和调整，通过奖励机制学习策略，动态调整阈值，匹配健康状况变化，生成阈值学习结果；

参数调整子模块基于阈值学习结果，采用增强学习算法，利用深度确定性策略梯度算法，进行预警阈值的动态调整，通过分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况的关联性，应用深度确定性策略梯度算法学习阈值调整策略，根据实时监测数据与策略动态调整预警阈值，生成优化预警阈值。

其中，通过分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况的关联性，应用深度确定性策略梯度算法学习阈值调整策略，根据实时监测数据与策略动态调整预警阈值，生成优化预警阈值的方法包括如下步骤：

S2011，通过相关性分析方法，分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况之间的关联性，以分别得到心率项关联性系数以及呼吸项关联性系数；

S2012，定义预警阈值调整策略，确定状态空间、动作空间和奖励函数；

S2013，构建用于连续动作空间的深度确定性策略梯度模型，并初始化网络权重且设置学习率与折扣因子，其中深度确定性策略梯度模型包括演员网络和评论家网络；

S2014，将心率项关联性系数以及呼吸项关联性系数输入至深度确定性策略梯度模型进行训练分析，并根据奖励函数进行策略优化以得到模型输出数据，所述模型输出数据包括心率项输出数据以及呼吸项频率输出数据；

S2015，部署实时监测系统，以动态监测收集患者的实时心率监测数据以及实时呼吸频率监测数据；

S2016，当判断到模型输出数据中的心率项输出数据与实时心率监测数据的差值符合第一预设范围，且呼吸项频率输出数据与实时呼吸频率监测数据的差值符合第二预设范围，则优化调整完成，确定生成优化预警阈值。

在健康数据分析子模块中，通过统计分析方法对患者当前和历史的生命体征数据进行深入分析。通过接收生命体征智能识别模块提供的生命体征数据，包括心率、呼吸频率等参数。数据经过预处理，如去噪和归一化，确保分析的准确性。采用描述性统计分析来概述数据的基本特征，如平均值、标准差，以及数据的分布情况。通过对比分析个体数据与群体统计数据，利用假设检验和相关性分析等方法，识别出患者生命体征数据中的异常模式和偏离正常范围的情况。不仅揭示了患者当前的健康状态，也通过历史数据分析，发现了患者健康状况的变化趋势。通过这些细致的分析，生成了生命体征数据分析结果，为后续的阈值调整和健康状态预测提供了科学依据。

阈值学习子模块基于生命体征数据分析结果，采用Q学习算法进行动态阈值调整。Q学习是一种无模型的强化学习算法，通过探索和利用策略，在不断的交互中学习最优的行为策略。算法初始化一个Q表来存储状态-动作对的价值函数，每一次学习迭代都会更新Q表，以反映每个状态下采取不同动作的预期奖励。通过比较不同动作的Q值，算法能够为每种状态学习到最佳的行为策略。在本子模块中，状态是患者生命体征数据的不同模式，动作是调整预警阈值的决策。通过奖励机制，算法学习如何根据患者的实时健康状况动态调整预警阈值，以最大化健康监测的效能。经过反复的学习，生成了阈值学习结果，即经优化后更能反映患者实际健康需要的预警阈值。

参数调整子模块继续基于阈值学习结果，采用增强学习中的深度确定性策略梯度算法对预警阈值进行动态调整。深度确定性策略梯度算法结合了深度学习与强化学习的优势，能够在连续动作空间中学习策略。该算法使用两个主要组件：一是策略网络，负责生成动作；二是价值网络，负责评估采取该动作的价值。策略网络根据当前的健康数据状态生成调整预警阈值的动作，而价值网络评估动作对于达成健康监测目标的效用，通过梯度上升方法优化策略网络的参数，使得产生的动作能够最大化长期奖励。通过这种方式，算法不断学习并调整阈值设置策略，以适应患者健康状况的实时变化，生成了优化后的预警阈值。动态调整过程不仅提高了预警系统的灵敏度和个性化程度，也为患者提供了更加精确和及时的健康监测服务。

请参阅图2和图5，能效优化模块包括能耗分析子模块、策略制定子模块、执行策略子模块；

能耗分析子模块基于系统运行能耗数据，采用主成分分析法，进行数据降维处理，通过转换数据到新的坐标系，识别并保留特征，通过筛选能耗因素，生成能耗因素识别结果；

策略制定子模块基于能耗因素识别结果，应用K-均值聚类分析技术，对数据进行模式识别，通过将数据分配到K个集群中，识别并归纳能耗操作和流程模式，生成能耗操作和流程识别结果；

执行策略子模块基于能耗操作和流程识别结果，采用动态规划算法，对数据采集频率和数据处理策略进行调整，通过构建多阶段决策过程模型，结合当前状态分析未来事件的可能性，进行能效优化，通过调整数据采集频率和处理策略，对系统能源消耗进行优化，生成能效优化策略。

在能耗分析子模块中，通过主成分分析法对系统运行能耗数据进行处理。该子模块首先收集系统在不同操作和状态下的能耗数据，数据包括但不限于CPU使用率、内存使用量、网络数据传输量等，形成了一个高维度的数据集。主成分分析法通过线性变换将原始数据转换到一组线性无关的表示上，即主成分，过程涉及到协方差矩阵的计算、特征值和特征向量的提取，以及数据投影到新的坐标系。通过选择累积贡献率较高的前几个主成分，实现了数据的降维处理，同时尽可能保留了原始数据的特征信息。不仅减少了数据的复杂度，也突出了影响系统能耗的主要因素，生成了能耗因素识别结果，为后续的能效优化提供了决策依据。

策略制定子模块基于能耗因素识别结果，运用K-均值聚类分析技术对数据进行模式识别。通过确定K值，即聚类的数目，然后将数据集中的项分配到K个集群中，每个集群由距离其它集群中心最近的数据点组成。通过迭代优化集群中心的位置，直到满足收敛条件，完成数据的聚类过程。能够识别出系统能耗数据中的不同模式，如特定操作导致的高能耗模式或低能耗模式，从而为调整策略提供了明确的目标和方向。通过归纳和识别系统运行中的能耗操作和流程模式，生成了能耗操作和流程识别结果，这为优化系统能源消耗、提高能效提供了实际可操作的策略。

执行策略子模块依据能耗操作和流程识别结果，采用动态规划算法对数据采集频率和数据处理策略进行细化调整。通过建立一个多阶段决策过程模型，考虑当前系统能耗状态和未来可能的变化趋势，对每一步的决策进行优化，以期在整个操作周期内达到能效最优。动态规划算法通过划分问题为一系列相互关联的子问题，并逐步求解，以此来实现在整个决策过程中的最优化。通过这种方式，不仅能够根据实时监测数据动态调整数据采集频率，还能优化数据处理策略，从而减少不必要的能耗，实现系统运行的能效最优化。生成的能效优化策略，有效提高了系统的能源使用效率，降低了运行成本。

请参阅图2和图6，深度洞察分析模块包括特征提取子模块、趋势预测子模块、风险评估子模块；

特征提取子模块基于优化预警阈值和能效优化策略，采用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，识别并提取健康数据中的特征和模式，从生命体征数据中提取影响健康趋势预测的特征，生成健康数据特征；

趋势预测子模块基于健康数据特征，采用循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，识别时间序列数据的长度变化，通过分析健康指标随时间的变化，预测未来健康状态及潜在风险，生成健康趋势与风险预测结果；

风险评估子模块基于健康趋势与风险预测结果，利用支持向量机算法进行风险评估，定量分析和评估健康风险等级，通过构建健康风险的分类模型，对潜在的健康风险进行评估，生成健康洞察分析结果。

在特征提取子模块中，通过深度信念网络对生命体征数据进行特征提取，这一过程旨在识别和提取对健康趋势预测至关重要的特征和模式。深度信念网络是由多个受限玻尔兹曼机层叠而成的生成模型，能够通过无监督学习逐层捕获数据中的高层特征。在处理生命体征数据时，将经过预处理的数据输入到深度信念网络中。每个受限玻尔兹曼机层将数据转化为更高层次的特征表示，逐步提炼出影响健康趋势的关键特征，如心率的周期性变化、呼吸模式的异常等。通过层次化特征提炼，深度信念网络能够从原始生命体征数据中提取出复杂的健康数据特征，生成的健康数据特征包含了丰富的信息，对于后续的趋势预测和风险评估至关重要。

趋势预测子模块基于健康数据特征，采用循环神经网络进行健康趋势和潜在风险的分析。循环神经网络特别适用于处理序列数据，因其设计中的循环结构能够维持一个内部状态，用于捕捉时间序列数据中的时间依赖性。循环神经网络接收特征提取子模块提供的关键健康数据特征作为输入，通过对特征随时间的变化进行分析，循环神经网络能够识别健康指标的动态变化趋势，预测未来的健康状态及潜在风险。不仅考虑了健康数据的即时值，也分析了其变化趋势和周期性模式，使得预测结果更为准确和全面。生成的健康趋势与风险预测结果为医疗专业人员提供了重要的决策支持信息，有助于早期识别健康风险并制定预防措施。

风险评估子模块基于健康趋势与风险预测结果，利用支持向量机算法进行风险等级的评估。支持向量机是一种监督学习的算法，广泛用于分类和回归分析，特别是在高维数据集上表现出色。在风险评估的应用中，支持向量机通过构建一个或多个超平面来区分不同的健康风险等级，超平面的选择旨在最大化不同类别之间的边距，从而提高分类的准确性和鲁棒性。将趋势预测子模块生成的健康趋势与风险预测结果作为输入，通过支持向量机算法对潜在的健康风险进行分类和评估，识别高风险和低风险群体。生成的健康洞察分析结果为后续的干预措施提供了科学依据，使得医疗干预能够更加针对性和有效性。

请参阅图2和图7，自适应决策支持模块包括策略分析子模块、监测调整子模块、警报设置子模块；

策略分析子模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，采用联邦学习，进行数据的融合和同步处理，通过在多个本地节点上独立训练机器学习模型，并将模型更新聚合到全局模型中，集成多源信息，生成综合决策分析结果；

监测调整子模块基于综合决策分析结果，应用深度Q网络，对环境变化和医疗需求进行综合分析，深度Q网络通过与环境交互学习策略，并根据当前状态进行监测策略和响应策略动态调整，生成监测策略调整方案；

警报设置子模块基于监测策略调整方案，采用模糊逻辑控制算法，对当前医疗需求和环境变化匹配的警报机制进行设置，通过定义警报级别的模糊集合和匹配的规则库，进行对警报级别、响应机制和阈值的动态调整，生成决策支持策略。

在策略分析子模块中，通过联邦学习技术进行数据的融合和同步处理。主要针对从不同来源收集的生命体征识别结果、医疗记录以及环境信息。联邦学习作为一种分布式机器学习框架，允许多个参与节点在保持数据隐私的前提下共同训练模型。每个节点基于本地数据训练一个局部模型，然后仅将模型更新发送到中心服务器。服务器聚合这些更新以改善全局模型，然后将聚合后的更新分发回各节点，用于下一轮的局部训练。循环不断重复，直到模型收敛。有效集成了分布在不同节点的多源信息，生成了综合决策分析结果，结果为系统提供了更全面、精确的健康状态评估和趋势预测，提高了个性化医疗服务的质量和效率。

其中，每个本地节点上独立训练的机器学习模型，模型基于各自节点的数据集进行训练，如生命体征识别结果、医疗记录和环境信息，旨在分析和处理特定的数据子集以生成局部的决策分析结果。具体模型类型可以是任何适用于处理时间序列数据、分类或回归问题的机器学习或深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、全连接网络或者深度神经网络等，具体选型取决于数据的性质和分析任务的需求。

而全局模型则是通过联邦学习过程中各个本地节点模型更新的聚合形成的模型。在联邦学习中，各个节点不直接共享数据，而是将自己模型的更新发送给中央服务器或协调者。服务器接收到来自所有参与节点的模型更新后，采用如联邦平均算法FedAvg将更新综合起来，更新全局模型。聚合后的模型反映了所有参与节点数据的共同特征和模式，旨在提高模型的泛化能力和在多源信息上的决策分析性能。并将全局模型被分发回各个节点，以便更新本地模型，过程迭代进行，直到全局模型的性能达到满意的水平或者满足预定的停止条件。

监测调整子模块基于综合决策分析结果，采用深度Q网络技术对环境变化和医疗需求进行综合分析，并动态调整监测策略和响应策略。深度Q网络结合了深度学习和强化学习的优势，能够处理高维度的状态空间，学习如何在复杂的环境中做出最优决策。系统根据当前的健康状况、环境信息以及预设的医疗需求，通过与环境的交互学习最佳的监测和响应策略。深度Q网络评估不同行为策略的长期回报，并优化行动策略以最大化预期收益。生成了监测策略调整方案，实现了对监测频率、警报级别和响应机制的实时调整，以适应患者健康状况和外部环境的变化，从而提高了系统的灵活性和响应效率。

警报设置子模块基于监测策略调整方案，运用模糊逻辑控制算法对警报机制进行动态设置。模糊逻辑控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，通过模糊规则库将输入映射到输出，能够处理不确定性和模糊性较强的决策问题。通过定义医疗需求和环境变化的模糊集合及其隶属度函数，根据模糊规则库，将模糊输入转化为具体的警报设置。通过模糊推理，系统能够在多种因素和条件下做出合理的警报决策，使警报级别和响应策略更加精细和个性化。生成的决策支持策略，为医疗提供者提供了灵活且精确的警报机制设置，确保了患者能够在关键时刻获得必要的关注和干预，从而提高了医疗服务的安全性和有效性。

请参阅图2和图8，健康状态预测模块包括模型建立子模块、风险分析子模块、预测输出子模块；

模型建立子模块基于健康洞察分析结果，结合随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，利用随机森林，处理非线性关系，优化模型的泛化能力，通过支持向量机，优化模型对未见数据的预测准确性，生成健康预测模型；

风险分析子模块基于健康预测模型，采用梯度提升树算法，对患者的健康风险进行分析，通过梯度提升树算法，结合健康预测模型的输出，对数据特征进行加权学习，识别差异化的健康风险状态和趋势，生成健康风险分析结果；

预测输出子模块基于健康风险分析结果，采用数据可视化技术和自然语言生成算法，汇总并输出患者的未来健康趋势和潜在风险，利用数据可视化技术，展示健康风险的分布和趋势，通过自然语言生成算法，将数值数据转换为文本描述，生成健康预测结果。

在模型建立子模块中，采用随机森林和支持向量机算法建立健康状态预测模型。随机森林算法被用于处理非线性关系，通过构建多个决策树对数据集进行训练，并在输出时考虑每棵树的预测结果，从而提升模型的泛化能力。适用于处理复杂的健康数据集，能够揭示不同健康指标之间的非线性关系。支持向量机算法用于优化模型对未见数据的预测准确性，通过找到不同健康状态之间的最优边界，支持向量机确保模型在面对新的数据时具有良好的分类能力。生成的健康预测模型能够准确预测患者的健康趋势，为未来的医疗干预提供科学依据。

风险分析子模块采用梯度提升树算法，基于健康预测模型对患者的健康风险进行细致分析。梯度提升树通过迭代训练决策树来最小化预测误差，每一轮迭代都在尝试修正前一轮的预测误差，梯度提升树算法能够对复杂的健康数据特征进行加权学习，识别出导致健康风险的关键因素及其变化趋势。不仅增强了风险预测的准确性，还为医疗专业人员提供了深入的风险因素分析，帮助医疗专业人员理解患者健康风险的根本原因，生成的健康风险分析结果对于制定个性化的预防和干预措施至关重要。

预测输出子模块利用数据可视化技术和自然语言生成算法，基于风险分析结果汇总并输出患者的未来健康趋势和潜在风险。数据可视化技术将复杂的健康风险数据转化为直观的图表和图形，使医疗专业人员和患者能够轻松理解健康风险的分布和趋势。自然语言生成算法将这些数值数据转换为易于理解的文本描述，提供更为人性化的解读，使得非专业人士也能准确把握健康预测结果的含义。不仅提高了信息传递的效率，也增强了医疗决策的透明度和患者的参与度。

请参阅图2和图9，干预建议模块包括建议制定子模块、方案定制子模块、实施评估子模块；

建议制定子模块基于健康预测结果，结合患者的健康档案，采用自然语言处理技术，分析和解析患者的健康状况及预测信息，通过提取信息点，制定匹配患者需求的健康管理建议，生成干预建议；

方案定制子模块基于干预建议，运用决策树分析和用户画像技术，细化定制干预方案，利用用户画像技术，结合患者的历史健康数据和生活习惯信息，构建患者个人健康档案，通过决策树分析评估患者的健康状态、偏好和生活习惯的差异化路径和结果，选择匹配的干预措施，生成健康管理干预方案；

实施评估子模块基于健康管理干预方案，采用蒙特卡洛模拟和风险评估模型，对方案的实施效果和可行性进行评估，利用蒙特卡洛模拟通过构建模拟场景，预测干预措施在多种情况下的效果，并提供实施的概率分布和预期成效，通过风险评估模型对方案带来的风险进行量化分析，评估风险水平，生成辅助管理建议。

在建议制定子模块中，通过自然语言处理技术综合分析健康预测结果和患者的健康档案。自然语言处理技术使系统能够理解和解析人类语言中的健康状况和预测信息，从而提取关键信息点。例如，系统分析文本数据，识别出诸如“高血压”、“糖尿病倾向”等关键词汇，并根据信息点，结合患者的个人健康记录和预测的健康趋势，制定出匹配患者需求的个性化健康管理建议。建议包括生活方式的改变、药物治疗的建议或进一步的诊断检查。生成具体、针对性的干预建议，旨在提高患者的健康状况和预防潜在的健康问题。

方案定制子模块利用决策树分析和用户画像技术对干预建议进行细化和个性化定制。通过用户画像技术，整合了患者的历史健康数据和生活习惯信息，构建了一个全面的患者健康档案。决策树分析则用于评估患者的健康状态、偏好和生活习惯，从而为每位患者选择最适合的干预措施。考虑了患者的个性化需求和条件，确保了干预方案的个性化和实用性。生成的健康管理干预方案不仅针对患者当前的健康状况，也考虑了预防未来健康风险的措施。

实施评估子模块通过蒙特卡洛模拟和风险评估模型对健康管理干预方案的实施效果和可行性进行评估。蒙特卡洛模拟通过构建大量的模拟场景，预测在不同条件下干预措施的潜在效果，并提供实施的概率分布，从而使医疗提供者和患者能够了解干预措施在各种情况下的预期成效。风险评估模型量化了实施干预方案可能带来的风险，帮助决策者权衡利弊，做出更加明智的选择。生成的辅助管理建议为医疗提供者提供了一个科学依据，确保干预方案的有效性和安全性。

请参阅图10，用于手持式PDA可自动检测生命体征的方法，用于手持式PDA可自动检测生命体征的方法基于上述用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统执行，包括以下步骤：

S1：基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法去除噪声，并进行信号的归一化处理，通过小波变换的多尺度分解能力，分离生命体征信号与噪声，生成去噪和归一化的生命体征数据；

S2：基于去噪和归一化的生命体征数据，应用卷积神经网络，进行特征提取，并结合长短期记忆网络，分析生命体征数据的时间序列特性，识别心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征特征分析结果；

S3：基于生命体征特征分析结果，采用Q学习算法，对预警阈值进行调整，通过学习患者生命体征与历史健康记录的关联，动态调整阈值匹配个体差异，生成优化预警阈值；

S4：基于优化预警阈值和系统运行能耗数据，利用主成分分析法，优化能耗模式识别，并通过K-均值聚类分析，识别能耗操作和流程，生成能效优化策略；

S5：基于能效优化策略，结合深度信念网络和循环神经网络对健康趋势进行分析，识别潜在健康风险。通过深度学习模型，识别生命体征数据信息，预测健康状态的未来发展趋势，生成健康趋势与风险预测结果；

S6：基于健康趋势与风险预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，制定干预建议，通过分析预测结果和患者历史健康数据，生成辅助管理建议。

通过小波变换算法去除生命体征数据中的噪声并进行归一化处理，该方法大幅提高了生命体征数据的质量和可靠性。小波变换的多尺度分解能力使其能够有效分离生命体征信号与噪声，保证了后续分析的准确性和可靠性。这对于确保生命体征监测的准确性至关重要，尤其是在外部环境干扰较大的情况下。结合卷积神经网络和长短期记忆网络分析生命体征数据，该方法不仅提取了生命体征数据的空间特征，也捕获了其时间序列特性。这种深度学习方法的应用大大增强了对心率、呼吸频率等关键生命体征参数的识别能力，为精确监测和评估个体健康状态提供了强有力的技术支持。通过Q学习算法动态调整预警阈值，实现了对个体差异的智能适应。个性化的阈值调整机制能够更准确地反映个体的健康状况，及时发现潜在的健康风险，为个体提供更加定制化的健康监测和预警服务。应用主成分分析和K-均值聚类分析优化能耗模式，不仅提高了能效，还确保了持续监测的可持续性。通过智能化的能源管理，延长设备的使用寿命和维持长时间的健康监测成为可能，这对于长期健康管理和慢性病监控尤为重要。结合深度学习模型和自然语言处理技术，能够预测未来健康趋势，并生成针对性的干预建议。不仅提高了健康风险管理的前瞻性和主动性，还为医疗专业人员提供了强大的决策支持工具，使其能够基于全面的数据分析为患者制定更有效的治疗和管理计划。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (2)

1.用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统，其特征在于：所述系统包括生命体征智能识别模块、阈值调整模块、能效优化模块、深度洞察分析模块、自适应决策支持模块、健康状态预测模块、干预建议模块；

所述生命体征智能识别模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用信号处理技术进行预处理，包括去噪和归一化处理，应用卷积神经网络，进行数据分析，识别生命体征的空间特征，利用长短期记忆网络，对时间序列数据进行分析，识别生命体征的动态变化模式，识别患者的心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征识别结果；

所述阈值调整模块基于生命体征识别结果，采用Q学习算法，分析患者的生命体征数据与历史健康记录，比较个体数据与群体统计数据，学习并调整预警阈值，根据患者的需求和健康状况动态调整，生成优化预警阈值；

所述能效优化模块基于系统运行能耗数据，通过主成分分析，对数据进行降维，简化能耗模式的识别过程，应用聚类分析技术，对简化后数据进行模式识别，识别耗能操作和流程，并调整数据采集频率和数据处理策略，优化系统能源消耗，生成能效优化策略；

所述深度洞察分析模块基于优化预警阈值和能效优化策略，利用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，并通过循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，提取和识别健康指标的变化趋势，生成健康洞察分析结果；

所述自适应决策支持模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，利用联邦学习，进行数据融合和同步处理，并采用深度Q网络，进行环境与需求分析，学习并识别监测和响应策略，利用模糊逻辑控制算法，根据医疗需求和环境变化调整监测策略和警报机制，生成决策支持策略；

所述健康状态预测模块基于健康洞察分析结果，采用随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，分析患者的历史生命体征数据和当前健康状况，预测未来的健康趋势，预测患者的健康风险，生成健康预测结果；

所述干预建议模块基于健康预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，分析患者的健康状况和健康预测结果，制定干预建议，包括健康管理和治疗建议，生成辅助管理建议；

所述生命体征识别结果包括心率值、呼吸频率、血压指标，所述优化预警阈值具体为心率预警阈值、血压预警阈值、呼吸频率预警阈值，所述能效优化策略包括监测频率调整参数、数据传输间隔、设备休眠策略，所述健康洞察分析结果包括健康趋势预测、潜在健康风险识别、健康指标变化，所述决策支持策略包括监测策略调整建议、警报优先级信息、响应策略优化，所述健康预测结果包括健康风险评估、健康状况发展趋势、预防建议信息，所述辅助管理建议包括健康管理建议、治疗方案调整建议、生活方式改善措施；

所述生命体征智能识别模块包括信号去噪子模块、特征识别子模块、模式分析子模块；

所述信号去噪子模块基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法，进行信号的去噪处理，通过将信号分解为差异化频率，去除非生命体征相关的噪声成分，保留对心率和呼吸频率生命体征信息，生成去噪后生命体征数据；

所述特征识别子模块基于去噪后生命体征数据，采用卷积神经网络算法，进行特征提取，通过构建多层卷积与池化层，从去噪后的数据中提取生命体征的空间特征，包括心跳波形和呼吸模式的特征信息，生成生命体征特征信息；

所述模式分析子模块基于生命体征特征信息，采用长短期记忆网络算法，分析时间序列数据，通过门控制机制，学习生命体征数据中的依赖关系，识别心率、呼吸频率生命体征的动态变化模式，生成生命体征识别结果；

在特征识别子模块中，根据心跳波形和呼吸模式的特征信息，生成生命体征特征信息的方法包括如下步骤：

从心跳波形的特征信息中提取心率、心率变异性、心率波形形态以及心率波峰间期，从所述呼吸模式的特征信息中提取呼吸频率、呼吸深度以及呼吸波形；

将所述心率、心率变异性、心率波形形态以及心率波峰间期进行特征编码，以分别得到心率编码值、心率变异性编码值、心率波形形态编码值以及心率波峰间期编码值；

将所述呼吸频率、呼吸深度以及呼吸波形进行特征编码，以分别得到呼吸频率编码值、呼吸深度编码值以及呼吸波形编码值；

将所述心率编码值、心率变异性编码值、心率波形形态编码值以及心率波峰间期编码值在预设心率验证数据集中进行验证评估以得到优化后心率编码值数据集，将呼吸频率编码值、呼吸深度编码值以及呼吸波形编码值在预设呼吸验证数据集中进行验证评估以得到优化后呼吸编码值数据集；

基于所述优化后心率编码值数据集以及所述优化后呼吸编码值数据集，整合输出得到生命体征特征信息；

所述阈值调整模块包括健康数据分析子模块、阈值学习子模块、参数调整子模块；

所述健康数据分析子模块基于生命体征识别结果，采用统计分析方法，对患者当前和历史的生命体征数据进行分析，通过对比分析个体数据与群体统计数据，识别患者生命体征的正常范围和异常模式，生成生命体征数据分析结果；

所述阈值学习子模块基于生命体征数据分析结果，采用Q学习算法，对预警阈值进行学习和调整，通过奖励机制学习策略，动态调整阈值，匹配健康状况变化，生成阈值学习结果；

所述参数调整子模块基于阈值学习结果，采用增强学习算法，利用深度确定性策略梯度算法，进行预警阈值的动态调整，通过分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况的关联性，应用深度确定性策略梯度算法学习阈值调整策略，根据实时监测数据与策略动态调整预警阈值，生成优化预警阈值；

其中，通过分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况的关联性，应用深度确定性策略梯度算法学习阈值调整策略，根据实时监测数据与策略动态调整预警阈值，生成优化预警阈值的方法包括如下步骤：

通过相关性分析方法，分析心率和呼吸频率指标与患者健康状况之间的关联性，以分别得到心率项关联性系数以及呼吸项关联性系数；

定义预警阈值调整策略，确定状态空间、动作空间和奖励函数；

构建用于连续动作空间的深度确定性策略梯度模型，并初始化网络权重且设置学习率与折扣因子，其中深度确定性策略梯度模型包括演员网络和评论家网络；

将心率项关联性系数以及呼吸项关联性系数输入至深度确定性策略梯度模型进行训练分析，并根据奖励函数进行策略优化以得到模型输出数据，所述模型输出数据包括心率项输出数据以及呼吸项频率输出数据；

部署实时监测系统，以动态监测收集患者的实时心率监测数据以及实时呼吸频率监测数据；

当判断到模型输出数据中的心率项输出数据与实时心率监测数据的差值符合第一预设范围，且呼吸项频率输出数据与实时呼吸频率监测数据的差值符合第二预设范围，则优化调整完成，确定生成优化预警阈值；

所述能效优化模块包括能耗分析子模块、策略制定子模块、执行策略子模块；

所述能耗分析子模块基于系统运行能耗数据，采用主成分分析法，进行数据降维处理，通过转换数据到新的坐标系，识别并保留特征，通过筛选能耗因素，生成能耗因素识别结果；

所述策略制定子模块基于能耗因素识别结果，应用K-均值聚类分析技术，对数据进行模式识别，通过将数据分配到K个集群中，识别并归纳能耗操作和流程模式，生成能耗操作和流程识别结果；

所述执行策略子模块基于能耗操作和流程识别结果，采用动态规划算法，对数据采集频率和数据处理策略进行调整，通过构建多阶段决策过程模型，结合当前状态分析未来事件的可能性，进行能效优化，通过调整数据采集频率和处理策略，对系统能源消耗进行优化，生成能效优化策略；

所述深度洞察分析模块包括特征提取子模块、趋势预测子模块、风险评估子模块；

所述特征提取子模块基于优化预警阈值和能效优化策略，采用深度信念网络，对生命体征数据进行特征提取，识别并提取健康数据中的特征和模式，从生命体征数据中提取影响健康趋势预测的特征，生成健康数据特征；

所述趋势预测子模块基于健康数据特征，采用循环神经网络，分析健康趋势和潜在风险，识别时间序列数据的长度变化，通过分析健康指标随时间的变化，预测未来健康状态及潜在风险，生成健康趋势与风险预测结果；

所述风险评估子模块基于健康趋势与风险预测结果，利用支持向量机算法进行风险评估，定量分析和评估健康风险等级，通过构建健康风险的分类模型，对潜在的健康风险进行评估，生成健康洞察分析结果；

所述自适应决策支持模块包括策略分析子模块、监测调整子模块、警报设置子模块；

所述策略分析子模块基于生命体征识别结果，结合医疗记录和环境信息，采用联邦学习，进行数据的融合和同步处理，通过在多个本地节点上独立训练机器学习模型，并将模型更新聚合到全局模型中，集成多源信息，生成综合决策分析结果；

所述监测调整子模块基于综合决策分析结果，应用深度Q网络，对环境变化和医疗需求进行综合分析，深度Q网络通过与环境交互学习策略，并根据当前状态进行监测策略和响应策略动态调整，生成监测策略调整方案；

所述警报设置子模块基于监测策略调整方案，采用模糊逻辑控制算法，对当前医疗需求和环境变化匹配的警报机制进行设置，通过定义警报级别的模糊集合和匹配的规则库，进行对警报级别、响应机制和阈值的动态调整，生成决策支持策略；

所述健康状态预测模块包括模型建立子模块、风险分析子模块、预测输出子模块；

所述模型建立子模块基于健康洞察分析结果，结合随机森林和支持向量机算法，建立健康状态预测模型，利用随机森林，处理非线性关系，优化模型的泛化能力，通过支持向量机，优化模型对未见数据的预测准确性，生成健康预测模型；

所述风险分析子模块基于健康预测模型，采用梯度提升树算法，对患者的健康风险进行分析，通过梯度提升树算法，结合所述健康预测模型的输出，对数据特征进行加权学习，识别差异化的健康风险状态和趋势，生成健康风险分析结果；

所述预测输出子模块基于健康风险分析结果，采用数据可视化技术和自然语言生成算法，汇总并输出患者的未来健康趋势和潜在风险，利用数据可视化技术，展示健康风险的分布和趋势，通过自然语言生成算法，将数值数据转换为文本描述，生成健康预测结果；

所述干预建议模块包括建议制定子模块、方案定制子模块、实施评估子模块；

所述建议制定子模块基于健康预测结果，结合患者的健康档案，采用自然语言处理技术，分析和解析患者的健康状况及预测信息，通过提取信息点，制定匹配患者需求的健康管理建议，生成干预建议；

所述方案定制子模块基于干预建议，运用决策树分析和用户画像技术，细化定制干预方案，利用用户画像技术，结合患者的历史健康数据和生活习惯信息，构建患者个人健康档案，通过决策树分析评估患者的健康状态、偏好和生活习惯的差异化路径和结果，选择匹配的干预措施，生成健康管理干预方案；

所述实施评估子模块基于健康管理干预方案，采用蒙特卡洛模拟和风险评估模型，对方案的实施效果和可行性进行评估，利用蒙特卡洛模拟通过构建模拟场景，预测干预措施在多种情况下的效果，并提供实施的概率分布和预期成效，通过风险评估模型对方案带来的风险进行量化分析，评估风险水平，生成辅助管理建议。

2.用于手持式PDA可自动检测生命体征的方法，其特征在于，根据权利要求1所述的用于手持式PDA可自动检测生命体征的系统执行，包括以下步骤：

基于PDA毫米波雷达收集的生命体征数据，采用小波变换算法去除噪声，并进行信号的归一化处理，通过小波变换的多尺度分解能力，分离生命体征信号与噪声，生成去噪和归一化的生命体征数据；

基于所述去噪和归一化的生命体征数据，应用卷积神经网络，进行特征提取，并结合长短期记忆网络，分析生命体征数据的时间序列特性，识别心率、呼吸频率生命体征参数，生成生命体征特征分析结果；

基于所述生命体征特征分析结果，采用Q学习算法，对预警阈值进行调整，通过学习患者生命体征与历史健康记录的关联，动态调整阈值匹配个体差异，生成优化预警阈值；

基于所述优化预警阈值和系统运行能耗数据，利用主成分分析法，优化能耗模式识别，并通过K-均值聚类分析，识别能耗操作和流程，生成能效优化策略；

基于所述能效优化策略，结合深度信念网络和循环神经网络对健康趋势进行分析，识别潜在健康风险，通过深度学习模型，识别生命体征数据信息，预测健康状态的未来发展趋势，生成健康趋势与风险预测结果；

基于所述健康趋势与风险预测结果，结合患者健康档案，采用自然语言处理技术，制定干预建议，通过分析预测结果和患者历史健康数据，生成辅助管理建议。