上传时间:时间:2025-08-26 17:31:06
背景
高血压前期(SBP 120–139 mmHg)人群 5 年内进展为显性高血压的风险高达 60%,传统偶测血压灵敏度不足。
目的
构建并验证一种融合可穿戴心电与连续血压信号的深度学习模型,用于社区高血压前期人群 3 年进展预测。
方法
1.研究设计:2025.1–2028.12,四省 8 个社区卫生服务中心,前瞻性队列 n=5 000。
2.数据采集:佩戴式心电贴(7×24 h)+ 无创指环血压计(q15 min),同步收集睡眠、步数、BMI、盐摄入问卷。
3.模型构建:多通道 1D-CNN + Transformer 融合时序特征;主要结局为 36 个月内进展至高血压。
4.验证策略:内部训练/验证/测试 6:2:2;外部独立队列 n=1 000。
预期结果
模型 AUROC≥0.85;高风险组(前 20%)阳性预测值≥60%,较单纯诊室血压模型提升 25%。
创新点
首次把可穿戴心电 HRV 与连续血压波形深度耦合,实现高血压前期“可逆转窗口”精准识别。
伦理与推广
获伦理批件(2024-12-07)。若验证成功,将嵌入基层 HIS 与居民手机小程序,预计减少 20% 新发高血压。
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