4G血压计及血压人工智能分析系统的制作方法

1.4g血压计，其特征在于：它包括数字血压检测模块1、数据通信模块2、显示模块3，数字血压检测模块1的血压检测信息通过数据通信模块1连接4g网络或者wifi网络连接智能设备4，血压检测信息通过显示模块3显示相关信息；智能设备4通过数据大模型和人工智能对血压信息、客户信息、用户心情信息、运动情况信息、服药情况信息进行记录分析，通过人工智能生成：健康报告、饮食调整建议、运动建议、作息规律建议。

2.人工智能血压分析系统，其特征在于：它采用以下步骤：1.用户数据采集和录入，2.用户数据存储和管理，3.用户数据分析和建模，4.用户血压数据报表生成和健康建议报告，5.用户交互和反馈，6.模型的优化与更新；所述步骤1用户数据采集和录入包括：实时采集用户血压的收缩压、舒张压、脉压差等数据；记录用户的每分钟心跳次数，并与血压数据同步；手动输入用户心情信息，用户心情可以设定为数个档位包括：非常高兴、高兴、一般、不开心、非常不开心；用户测量血压之前的运动类型、时长、强度、间隔时间，用户运动信息可以通过手动收入或者手环等智能设备进行自动录入；记录用户当日的用药情况，包括药物名称、剂量、时间等。

3.根据权利要求2所述的人工智能血压分析系统，其特征在于：所述步骤2用户数据存储和管理包括：为不同类别的数据设计专门的表格或数据集，如血压数据表、脉搏数据表、心情数据表等；对数据清洗与预处理，对采集到的数据进行清洗，去除异常值、缺失值，并进行数据格式标准化处理，以保证数据的一致性和准确性。

4.根据权利要求3所述的人工智能血压分析系统，其特征在于：所述的数据清洗具体为：2.1.对缺失值的处理具体为，2.1.1.删除缺失值，如果缺失值比例较低，如少于5％的数据则直接删除这些记录，从而以保证数据集的完整性；2.1.2.利用插值法处理缺失值：对于时间序列数据，如血压、脉搏，可以使用线性插值、样条插值等方法填补缺失值

5.根据权利要求2所述的人工智能血压分析系统，其特征在于：所述步骤3用户数据分析和建模，具体步骤为：

6.根据权利要求5所述的人工智能血压分析系统，其特征在于：所述步骤3.4中逻辑回归模型，其中x1，x2，x3…，xn代表模型的特征变量或自变量；这些特征变量是从用户数据中提取出来，用于预测目标变量，如健康风险；特征变量的来源可以包括以下几类：

7.根据权利要求2所述的人工智能血压分析系统，其特征在于：所述步骤5用户交互和反馈，包括5.1.实时监控：通过移动端或网页端应用，用户可以实时查看自己的血压数据和健康报告，并获得个性化建议；5.2.用户反馈机制：用户可以反馈自己的身体状况或健康信息，模型会根据这些反馈进行自我调整，提高分析的准确性。

8.根据权利要求2所述的人工智能血压分析系统，其特征在于：所述步骤6模型的优化与更新；包括6.1.机器学习模型的持续优化：随着数据量的增加，利用新数据对模型进行持续训练和优化，提高预测准确度；6.2.算法调整：根据用户的反馈和实际效果，对算法中的参数和权重进行调整，以适应个体差异和新的健康趋势；