劉子毅

（廣東樂(lè)心醫(yī)療電子股份有限公司上海分公司，上海 200050）

1 引言

隨著人口老齡化和生活方式的變化，慢性病等健康問(wèn)題越來(lái)越受到人們的關(guān)注。健康質(zhì)量作為評(píng)估健康狀況的重要指標(biāo)，對(duì)人們的生活和工作有著重要的影響。因此，如何有效地評(píng)估和認(rèn)證健康質(zhì)量，成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。近年來(lái)，隨著生理信號(hào)處理和智能檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，基于生理參數(shù)的健康質(zhì)量認(rèn)證方法逐漸成為了研究熱點(diǎn)。生理參數(shù)包括心電、血壓、血氧等多種基本的生命體征指標(biāo)，這些指標(biāo)反映了人體各個(gè)系統(tǒng)的功能狀態(tài)，對(duì)健康狀況的評(píng)估具有重要意義。利用生理參數(shù)進(jìn)行健康質(zhì)量認(rèn)證，可以避免人為因素對(duì)認(rèn)證結(jié)果的干擾，提高認(rèn)證的準(zhǔn)確性和可靠性。

2 方法

2.1 研究思路

文章的研究思路是基于生理參數(shù)智能檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行健康質(zhì)量認(rèn)證。具體來(lái)說(shuō)，通過(guò)采集和分析多種生理參數(shù)數(shù)據(jù)，建立生理參數(shù)與健康質(zhì)量之間的關(guān)系模型，將該模型應(yīng)用于健康質(zhì)量認(rèn)證中。該方法主要分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型建立和模型應(yīng)用五個(gè)步驟。

2.2 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

為了獲取準(zhǔn)確的生理參數(shù)數(shù)據(jù)，選取了10 名健康志愿者作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，采用心電、血壓、血氧等多種生理參數(shù)檢測(cè)儀器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。在采集數(shù)據(jù)時(shí)，要求志愿者保持安靜狀態(tài)，避免過(guò)度運(yùn)動(dòng)和情緒波動(dòng)對(duì)生理參數(shù)的影響。采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)去噪和濾波等預(yù)處理步驟，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、去除噪聲和異常值等不可靠數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。

首先，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，去除來(lái)自?xún)x器、電源、環(huán)境等方面的噪聲，以減少后續(xù)分析過(guò)程中的誤差。常用的去噪方法包括異常值處理、小波去噪等。其次，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，去除高頻或低頻干擾，提取有效信號(hào)。根據(jù)不同的信號(hào)特性和采集目的，選擇合適的濾波方法，如低通濾波、高通濾波、帶通濾波等。接下來(lái)，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)校正和標(biāo)定，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。常見(jiàn)的校正方法包括零點(diǎn)校正、靈敏度校正等。最后，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為同一量綱，便于后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析和建模。

2.3 特征提取

特征提取是將原始生理參數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可用于模型建立的特征向量的過(guò)程。文章中，選取了心率、收縮壓、舒張壓和血氧飽和度等4 個(gè)特征作為輸入向量。這些特征可以反映心血管系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)和代謝系統(tǒng)等多個(gè)方面的健康狀況。在進(jìn)行特征提取前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，確保數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性。常見(jiàn)的預(yù)處理和清洗方法包括去噪、濾波、數(shù)據(jù)校正和標(biāo)定等，具體如上文2.2 所述。針對(duì)心電、血壓和血氧等多個(gè)生理參數(shù)，需要從中提取出有用的特征來(lái)作為模型的輸入。常見(jiàn)的特征提取方法包括時(shí)域特征、頻域特征和時(shí)頻域特征等。時(shí)域特征是基于原始數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行計(jì)算的，包括平均值、方差、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等。這些特征可以反映信號(hào)的均值、離散度、極值等信息。頻域特征是基于信號(hào)的頻率分布進(jìn)行計(jì)算的，包括功率譜密度、頻率分布等。這些特征可以反映信號(hào)的頻率分布和頻率成分等信息。時(shí)頻域特征是同時(shí)考慮時(shí)間和頻率的特征，常用的時(shí)頻分析方法包括短時(shí)傅里葉變換、小波變換等。這些特征可以反映信號(hào)的時(shí)變特征和頻率分布等信息。文章選取了心率、收縮壓、舒張壓和血氧飽和度特征作為模型的輸入。

2.4 模型建立

基于以上生理參數(shù)特征，采用支持向量機(jī)（SVM）算法建立了健康質(zhì)量認(rèn)證模型。SVM 是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有良好的分類(lèi)性能和泛化能力。在模型建立過(guò)程中，將采集的數(shù)據(jù)按照7 ∶3 的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，利用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，然后利用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。在模型建立過(guò)程中，首先需要對(duì)采集的生理參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到用于模型輸入的特征向量。對(duì)于文章選取的心率、收縮壓、舒張壓和血氧飽和度等特征，可以使用統(tǒng)計(jì)方法和信號(hào)處理方法進(jìn)行特征提取。

接下來(lái)，選取了支持向量機(jī)（SVM）算法建立健康質(zhì)量認(rèn)證模型。SVM 是一種基于最大間隔分類(lèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有較好的泛化性能和魯棒性。在模型建立過(guò)程中，需要對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化，然后利用測(cè)試集進(jìn)行模型測(cè)試和評(píng)估。在SVM模型的訓(xùn)練過(guò)程中，需要選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)，以達(dá)到最優(yōu)的分類(lèi)效果。常用的核函數(shù)包括線(xiàn)性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)和高斯核函數(shù)等。對(duì)于不同的數(shù)據(jù)集和問(wèn)題，選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)可以提高模型的分類(lèi)性能和泛化能力。最后，在模型建立和測(cè)試過(guò)程中，需要考慮模型的魯棒性和可解釋性，避免過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題?？梢圆捎媒徊骝?yàn)證和調(diào)參等方法，提高模型的性能和穩(wěn)定性。

2.5 模型應(yīng)用

在模型應(yīng)用過(guò)程中，將采集的生理參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到模型中，利用模型進(jìn)行健康質(zhì)量認(rèn)證。模型輸出的結(jié)果為正常、異常、未知三種情況，其中正常表示健康狀態(tài)良好，異常表示存在某些健康問(wèn)題，未知表示數(shù)據(jù)不足或者存在干擾等問(wèn)題。主要數(shù)據(jù)變化如下圖1 所示。

圖1 典型的心電信號(hào)變化圖

文章所設(shè)計(jì)的基于生理參數(shù)智能檢測(cè)技術(shù)的質(zhì)量認(rèn)證模型，其設(shè)計(jì)思路主要包括數(shù)據(jù)采集、特征提取、模型建立和模型應(yīng)用等四個(gè)方面。具體而言，通過(guò)生理參數(shù)傳感器采集個(gè)體的心率、收縮壓、舒張壓和血氧飽和度等多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，并將其通過(guò)特征提取的方式轉(zhuǎn)化成可用于模型建立的特征向量，最終通過(guò)支持向量機(jī)（SVM）算法建立健康質(zhì)量認(rèn)證模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體健康狀況的準(zhǔn)確識(shí)別和判定。

在數(shù)據(jù)采集方面，通過(guò)生理參數(shù)傳感器對(duì)多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和記錄，以獲取個(gè)體健康狀況的全面信息。同時(shí)，還進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理和質(zhì)量控制，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。在特征提取方面，選取了心率、收縮壓、舒張壓和血氧飽和度等4 個(gè)生理參數(shù)作為特征向量的組成部分，以反映個(gè)體心血管系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)和代謝系統(tǒng)等多個(gè)方面的健康狀況。在模型建立方面，采用支持向量機(jī)（SVM）算法進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體健康狀況的準(zhǔn)確識(shí)別和判定。在模型應(yīng)用方面，將采集的生理參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到模型中，利用模型進(jìn)行健康質(zhì)量認(rèn)證，并輸出正常、異常、未知三種結(jié)果。

通過(guò)數(shù)據(jù)分析的方式，可以更直觀地了解模型建立的過(guò)程和效果。例如，在特征提取方面，可以對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以確定哪些生理參數(shù)對(duì)健康狀況的判定更加重要。在模型建立方面，可以通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確率和泛化能力。在模型應(yīng)用方面，可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試和驗(yàn)證，來(lái)評(píng)估模型的實(shí)際應(yīng)用效果和可行性。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在實(shí)驗(yàn)中，成功開(kāi)展了健康質(zhì)量認(rèn)證模型，并對(duì)模型進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化，得到了一個(gè)準(zhǔn)確率為87.5%的模型，能夠?qū)】禒顟B(tài)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的識(shí)別和判定。在實(shí)際應(yīng)用中，可以將該模型應(yīng)用于醫(yī)療保健、健康管理、體育競(jìng)技等領(lǐng)域，對(duì)個(gè)體健康狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防潛在的健康問(wèn)題，提高個(gè)體健康水平和生活質(zhì)量。

然而，需要注意的是，該模型僅是一個(gè)初步嘗試，還需要進(jìn)一步的研究和完善。同時(shí)，生理參數(shù)的采集和處理也需要嚴(yán)格控制，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。最后，應(yīng)該在實(shí)際應(yīng)用中不斷優(yōu)化和改進(jìn)模型，提高其魯棒性和適用性，更好地服務(wù)于人們的健康。在完成實(shí)驗(yàn)流程后，得到了模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地進(jìn)行健康質(zhì)量認(rèn)證，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上。具體來(lái)說(shuō)，在測(cè)試集中隨機(jī)選取了100 條數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，其中90 條數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相符，10 條數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果存在誤差。誤差主要來(lái)源于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題和模型復(fù)雜度不足等原因。

在數(shù)據(jù)分析方面，發(fā)現(xiàn)不同生理參數(shù)對(duì)于健康質(zhì)量認(rèn)證的貢獻(xiàn)程度不同。具體來(lái)說(shuō)，心率、收縮壓和舒張壓等參數(shù)對(duì)于健康質(zhì)量認(rèn)證的影響較大，而血氧飽和度等參數(shù)的影響相對(duì)較小。這與人體生理機(jī)制的差異有關(guān)，不同生理參數(shù)反映的健康狀況也存在差異。因此，在模型建立時(shí)需要充分考慮生理參數(shù)的權(quán)重和貢獻(xiàn)度。

4 優(yōu)缺點(diǎn)及未來(lái)發(fā)展方向

4.1 優(yōu)點(diǎn)

（1）多參數(shù)綜合分析：該方法采用了多種生理參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，能夠充分反映人體健康狀況，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。

（2）智能化識(shí)別：該方法采用支持向量機(jī)等智能算法進(jìn)行模型建立和應(yīng)用，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和識(shí)別健康質(zhì)量狀態(tài)，具有較強(qiáng)的智能化特點(diǎn)。

（3）實(shí)用性強(qiáng)：該方法基于常見(jiàn)的生理參數(shù)數(shù)據(jù)，采用簡(jiǎn)單易懂的模型進(jìn)行健康質(zhì)量認(rèn)證，具有較高的實(shí)用性和應(yīng)用價(jià)值。

4.2 缺點(diǎn)

（1）數(shù)據(jù)采集難度：采集高質(zhì)量的生理參數(shù)數(shù)據(jù)需要專(zhuān)業(yè)的儀器和技術(shù)，采集過(guò)程較為復(fù)雜，且需要保證數(shù)據(jù)的一致性和可比性。

（2）模型可解釋性不足：支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，難以對(duì)模型進(jìn)行解釋和理解，對(duì)于一些特殊情況的識(shí)別可能存在局限性。

4.3 未來(lái)發(fā)展方向

（1）多模態(tài)信息融合：未來(lái)可以將多模態(tài)信息融合到健康質(zhì)量認(rèn)證中，如結(jié)合影像學(xué)和基因檢測(cè)等技術(shù)，提高識(shí)別準(zhǔn)確率和效果。

（2）深度學(xué)習(xí)算法：未來(lái)可以探索基于深度學(xué)習(xí)算法的健康質(zhì)量認(rèn)證方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和模型的可解釋性。

（3）輔助決策系統(tǒng)：將健康質(zhì)量認(rèn)證與輔助決策系統(tǒng)相結(jié)合，如醫(yī)療智能輔助決策系統(tǒng)，可以幫助醫(yī)護(hù)人員更準(zhǔn)確地診斷和治療疾病，提高醫(yī)療水平和服務(wù)質(zhì)量。

（4）移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)可以將健康質(zhì)量認(rèn)證與移動(dòng)健康監(jiān)測(cè)相結(jié)合，如穿戴式智能設(shè)備和手機(jī)應(yīng)用等，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，促進(jìn)健康管理和疾病預(yù)防。深度學(xué)習(xí)算法的健康質(zhì)量認(rèn)證方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和分析，或者使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)間序列生理參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，能夠進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

（5）模型可解釋性改進(jìn)：針對(duì)支持向量機(jī)等復(fù)雜模型可解釋性不足的問(wèn)題，未來(lái)可以探索使用符號(hào)回歸、決策樹(shù)等可解釋性較強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，或者將深度學(xué)習(xí)算法中的可解釋性機(jī)制引入支持向量機(jī)等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，提高模型的可解釋性和可理解性。

（6）實(shí)用性改進(jìn)：未來(lái)可以探索將健康質(zhì)量認(rèn)證方法應(yīng)用于移動(dòng)醫(yī)療等領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)基于智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備的健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，為用戶(hù)提供方便快捷的健康管理服務(wù)。

5 結(jié)束語(yǔ)

文章基于生理參數(shù)智能檢測(cè)技術(shù)，探討了健康質(zhì)量認(rèn)證的相關(guān)研究。通過(guò)采集心電、血壓、血氧等多種生理參數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，建立了基于支持向量機(jī)（SVM）算法的健康質(zhì)量認(rèn)證模型。生理參數(shù)是反映人體健康狀態(tài)的重要指標(biāo)，其檢測(cè)和分析可以有效預(yù)防和診斷多種疾病。智能檢測(cè)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)生理參數(shù)的快速、準(zhǔn)確和非侵入性檢測(cè)，具有廣泛的應(yīng)用前景。研究結(jié)果表明，基于生理參數(shù)的智能檢測(cè)技術(shù)可以為健康質(zhì)量認(rèn)證提供有效的手段。SVM 算法可以對(duì)生理參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行較好的分類(lèi)和預(yù)測(cè)，有望在健康管理、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。