基于智能手表监测体征数据的医疗重症风险预测方法

本发明公开了基于智能手表监测体征数据的医疗重症风险预测方法，涉及重症监测技术领域，包括：构建多维度体征融合分析模型，通过智能手表实时采集动态生理参数并更新个性化健康基线；基于个性化健康基线，通过时序卷积网络检测动态生理参数中的病理性波动模式；将识别的异常波形特征输入经迁移学习优化的风险预测模型，计算多器官系统的耦合风险指数；基于多器官系统的耦合风险指数，建立三级响应预警机制；基于多器官系统的耦合风险指数，生成干预方案。本发明的优点在于：结合多器官风险传导模型，实现重症风险精准预测，形成风险识别‑预警‑处置的动态管理体系，有效的提高了智能穿戴设备在院前急救场景中的临床实用价值。