基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法

本发明提供基于智能手表的多模态健康监测与数据分析方法，涉及健康监测技术领域，通过整合智能手表采集的手腕和上臂姿态数据及呼吸频率数据，结合深度学习模型和逻辑回归模型进行数据融合与风险分析，有效提高了肥胖患者窒息风险评估的准确性和实时性；通过引入加权修正机制，优化初始风险评分，使最终评分更全面反映睡眠姿态变化与呼吸状态；在风险评分达到预设阈值时，本发明通过振动、声音及移动端通知的多重报警机制，快速触发警报，确保监护人及时响应，降低患者意外风险，通过多模态数据的综合利用，显著提升了监测精确度与预警及时性。