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清华大学公布高血压风险预测专利 借AI提高OSA患者高血压预测精度

Emma Chou

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2月26日,清华大学公布名为“一种高血压风险预测方法及装置”的发明专利,涉及如何有效利用人工智能技术准确预测未来的高血压患病风险,该专利于2020年11月6日申请,申请公布号为CN112420195A。

根据背景技术,阻塞性睡眠呼吸暂停(简写为OSA)是一种以睡眠打鼾伴呼吸暂停和日间思睡为主要临床表现的睡眠呼吸疾病,患病率为4%。该病可引起间歇性低氧、高碳酸血症以及睡眠结构紊乱,并可导致高血压、冠心病、心律失常、脑血管病、认知功能障碍、2型糖尿病等多器官多系统损害。 

高血压是导致心血管疾病的主要原因,患病率为20%。但由于其慢性发病的特点,全球范围内超过50%的高血压人群没有意识到自己患有高血压。由于呼吸暂停导致血氧频繁下降,OSA人群更加容易患有高血压,其中伴随高血压人群占比高达50%。

目前,人工智能(AI)技术正在蓬勃发展之中,并且开始渗透到医疗辅助诊断的各个方面。2017年,国家卫生健康委员会发布了《人工智能辅助治疗技术管理规范》,以规范人工智能辅助治疗技术的临床应用,保证医疗质量和医疗安全。针对高血压敏感的OSA人群,或可有效利用人工智能技术来准确预测未来的高血压患病风险。

本发明公开了一种高血压风险预测方法及装置。该方法包括如下步骤:获得待检测数据,该待检测数据包括OSA患者的血氧信号图像、功率谱特征图像和临床特征;将待检测数据输入到预先训练好的高血压风险预测模型中;高血压风险预测模型的输出结果为OSA患者的高血压患病概率。

本发明通过血氧信号图像和功率谱特征图像实现为高血压风险预测模型提供更多的高血压关联信息,以提高其高血压预测准确率。另一方面,通过高血压风险预测模型从血氧信号图像和功率谱特征图像中自动提取出血氧信号的相关特征,无需经过人工提取和处理特征即可得到高血压预测结果,大大减少了人工误差,进一步提高了OSA患者的高血压预测精度和效率。

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