一种基于多仪器数据融合的个性化健康监测方法

本申请提供一种基于多仪器数据融合的个性化健康监测方法，旨在解决现有多种健康监测设备数据标准不统一、互操作性差的问题。该方法通过机器学习算法，自动根据不同设备（如血氧仪、睡眠监测仪等）的数据特性（如采样频率、数据精度等）选择并优化数据标准化协议，确保设备间数据的无缝融合。与传统静态数据处理方式不同，本方案不仅提升了设备间的协同效率，还有效解决了数据格式不一致和信息丢失的问题。针对多设备产生的不同类型数据，采用基于深度学习的智能融合算法自动识别和优化数据融合策略，避免因数据特征不匹配而引发的信息冲突或延迟。