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