摘要
本发明提供心脑血管疾病风险预测方法及系统,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:获取目标用户的实时生理参数,包括动态血压波动率、血清脂蛋白水平、心率变异性频域指标和睡眠呼吸暂停低通气指数;对实时生理参数进行预处理,采用小波变换提取血压信号的瞬时波形特征,并提取与健康状况相关的特征,包括血压水平、血脂水平、血糖水平、心电图异常指标和心脏超声异常指标,形成特征向量集。本发明通过获取实时生理参数、预处理形成特征向量集,经磷虾群算法优化,再构建三级融合模型,最终准确评估目标用户心脑血管疾病风险程度并输出预警信息,有效提高了心脑血管疾病风险预测的准确性和及时性。