基于机器学习的脉搏信号辅助中医预测血压

高血压是脑血管意外、心血管疾病和肾功能损害相关的主要危险因素之一。其症状和警告信号通常是模糊的，往往导致疾病被忽视，被称为“沉默的杀手”。中医脉诊操作明确、方法简单，通过脉搏信号来预测血压，使普通大众对自己的身体情况清楚明朗，早发现早治疗，同时可以促进中医脉诊客观化和科学化发展。本文基于现代化人工智能科学领域的发展，通过多种机器学习模型利用脉搏信号预测血压，以提升中医诊断的准确性，从而促进中医脉诊的现代化发展。实验表明，经过对比不同机器学习模型的结果，模型平均绝对误差可达到0.087,验证了基于机器学习的方法可以促进中医脉诊的客观化，且中医脉诊可以准确的预测人体血压。