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龙图腾网恭喜中国人民解放军总医院第七医学中心申请的专利孕期血压异常智能预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119108115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411153338.0，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权孕期血压异常智能预测方法及系统是由李敏;田爽;焦婷婷;冯涵琪;王业设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本孕期血压异常智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种孕期血压异常智能预测方法及系统，涉及智慧医疗系统技术领域，其中该方法包括：基于实时血压采样参数和历史血压采样参数集，构建针对目标孕妇的连续血压监测序列；将连续血压监测序列输入至设备监测故障识别模型，以确定血压监测设备是否存在设备瞬态敏感性丧失故障；当不存在设备故障时，查询目标孕妇的目标用户属性数据和目标日程活动计划；将连续血压监测序列、目标用户属性数据和目标日程活动计划输入至预设的血压预测模型，以确定对应第二预设时间段的预测血压参数区间。由此，综合利用实时血压监测、深度学习预测模型和设备故障识别机制，为孕期血压管理提供了全面、准确且个性化的解决方案。

本发明授权孕期血压异常智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种孕期血压异常智能预测方法，其特征在于，包括：在检测到从血压监测设备所接收到的针对目标孕妇的实时血压采样参数时，根据所述目标孕妇的用户标识从血压数据库中查询历史血压采样参数集；基于所述实时血压采样参数和所述历史血压采样参数集，构建针对所述目标孕妇的连续血压监测序列；将所述连续血压监测序列输入至设备监测故障识别模型，以确定所述血压监测设备是否存在设备瞬态敏感性丧失故障；在确定所述血压监测设备不存在所述设备瞬态敏感性丧失故障的情况下，基于所述目标孕妇的用户标识从预设的用户数据库中，查询所述目标孕妇的目标用户属性数据和目标日程活动计划；目标用户属性数据包含用户年龄、既往病史信息和孕期周数，目标日程活动计划包含目标孕妇在未来的第二预设时间段的饮食计划数据和运动活动计划数据；将所述连续血压监测序列、所述目标用户属性数据和所述目标日程活动计划输入至预设的血压预测模型，以确定对应所述第二预设时间段的预测血压参数区间；所述血压预测模型采用深度学习模型；其中，所述设备监测故障识别模型包含典型变量分析模块、向量自回归模块和设备异常识别模块，并用于通过执行以下操作来确定是否存在设备瞬态敏感性丧失故障：基于所述连续血压监测序列，构建历史向量矩阵：anew,t＝[anewt,anewt-1,…,anewt-p+1]T式中，anew,t表示历史向量矩阵，anewt表示在时间点t的血压采样参数；将历史向量矩阵anew,t投影到所述典型变量分析模块中，以得到相应的典型变量向量znew,t：znew,t＝JGanew,t式中，JG表示转移矩阵，其是依据所述血压监测设备的历史工作样本数据集对所述典型变量分析模块进行训练而确定的；基于所述向量自回归模块，提取关于典型变量向量的时序关系矩阵 式中,zG,t-1表示时刻t-1的典型变量向量；A1,A2,…,Ad表示模型系数，β表示常数项偏差,εt表示拟合误差,d表示模型阶次；根据历史向量矩阵与时序关系矩阵的差，确定残差矩阵enew；t： 根据所述残差矩阵enew；t，计算时序相关性分析的在线监测统计指标Snew： 式中，表示残差矩阵enew,t的转置；所述设备异常识别模块用于执行以下操作：若Snew≤SE，则确定不存在设备瞬态敏感性丧失故障，以及若SnewSE，则确定存在设备瞬态敏感性丧失故障，SE表示预设阈值。

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