39、心率预测模型与云基个人健康信息系统在医疗中的应用

心率预测模型与云基个人健康信息系统在医疗中的应用

1. 心率预测模型的构建与应用

心率（HR）预测模型在心肺患者康复训练中具有重要意义。研究人员创建了一个统计模型来预测心率，该模型考虑了多种潜在预测因素，包括人口统计数据、训练计划信息、生命体征参数和天气信息等，并将这些因素分类到五个特定目标场景中，作为个性化的初始或参考值，用于参数化警报或训练控制算法。

在训练开始时，训练阶段 S3 初始的静息心率对模型在训练过程中的精度有良好影响。不过，这个预测因子可能受到许多难以测量的变量影响，如医疗治疗、压力、脱水和咖啡摄入等，这些因素会对代谢系统产生强烈影响。令人意外的是，给定的血压值对心率的影响非常小，这是因为大多数患者接受了抗高血压治疗，血压动力学与心率相关，但与绝对值无关。

该预测模型可用于估计患者测试当天的身体状态，从而在训练开始前确定合适的训练强度。在训练运行期间的 S4 阶段进行逐阶段预测时，相对误差低于 5%，这足以稳健地检测心率的异常发展，并计算下一阶段的最佳负荷。

模型预测结果在不同应用场景下表现不同：
|应用场景|误差情况|
| ---- | ---- |
|用于创建训练计划（场景 1）|中位数误差约为 11 次/分钟|
|用于训练开始时的预测|误差降低约 50%|
|用于训练期间预测四个训练阶段开始时的心率|误差降至显著水平以下|

这种高精度的预测使得该模型有可能在关键情况出现之前进行检测。虽然通过纳入专家知识和进一步的统计方法可能会提高预测精度，但该模型已经为将心率预测机制集成到与训练相关的系统（如个人健康记录中的训练计划创建）提供了良好的基础，并可能提高心肺患者康复训练的安全性和效