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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于健康监测的报警方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116831523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310693337.4，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于健康监测的报警方法、装置、设备及存储介质是由冯辉;黄君丹;吴爽;李晓阳;胡明月;赵一楠;郭永真设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于健康监测的报警方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于健康监测的报警方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取表示用户的生理指标的至少一个监测数据；基于至少一个监测数据构建当前的样本数据；基于当前的样本数据和历史样本数据集，采用鲁棒性随机分割森林算法确定当前的样本数据的异常评分值；确定异常评分值为异常评分阈值的数值区间之外的数值，则生成报警信息。如此，可以基于当前的样本数据的异常评分值和历史样本数据集的异常评分阈值的比较结果进行智能报警，异常评分阈值可以基于用户的历史样本数据集的更新而更新，能够给用户提供个体化、精准化的智能报警，有效提升健康监测报警的精准度，减少误报警的发生，进而提高医疗资源分配效率。

本发明授权基于健康监测的报警方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于健康监测的报警方法，其特征在于，包括： 获取表示用户的生理指标的至少一个监测数据； 基于所述至少一个监测数据构建当前的样本数据； 基于所述当前的样本数据和历史样本数据集，采用鲁棒性随机分割森林算法确定所述当前的样本数据的异常评分值； 确定所述异常评分值为异常评分阈值的数值区间之外的数值，则生成报警信息； 其中，所述当前的样本数据和所述历史样本数据集中各样本数据的数据维度数量均为d，d为大于或等于1的自然数，所述异常评分阈值基于所述历史样本数据集中各样本数据的异常评分值确定； 其中，所述基于所述当前的样本数据和历史样本数据集，采用鲁棒性随机分割森林算法确定所述当前的样本数据的异常评分值，包括： 基于第一算法对所述历史样本数据集构建第一二叉树； 基于第二算法对所述历史样本数据集和所述当前的样本数据合并后的样本数据集构建第二二叉树； 针对所述历史样本数据集中的各样本数据，统计所述各样本数据在所述第二二叉树和所述第一二叉树之间的深度差值之和，得到所述当前的样本数据的异常评分值； 其中，所述基于第二算法对所述历史样本数据集和所述当前的样本数据合并后的样本数据集构建第二二叉树，包括： 统计所述合并后的样本数据集在每个数据维度的最大值、最小值和极差； 确定基准值，所述基准值的值大于零且小于各数据维度的极差之和； 确定用于二叉树划分的第二目标维度的第二分割阈值，所述第二目标维度为d个数据维度中按照数据维度顺序选取的累计极差之和大于或等于所述基准值的序号最小的数据维度，所述累计极差之和为按照所述数据维度顺序统计的所述第二目标维度和所述第二目标维度之前的各数据维度的极差之和，所述第二分割阈值为所述第二目标维度的所述最小值加上所述累计极差之和且减去所述基准值； 比较所述第二分割阈值与所述历史样本数据集在所述第一算法中统计的所述第二目标维度的最大值和最小值； 若所述第二分割阈值大于或等于所述历史样本数据集在所述第一算法中统计的所述第二目标维度的最大值或者小于或等于所述历史样本数据集在所述第一算法中统计的所述第二目标维度的最小值，则基于所述当前的样本数据的所述第二目标维度的数值与所述第二分割阈值的比较结果和所述第一二叉树，生成所述第二二叉树，其中，所述第二二叉树包括：位于根节点的下一层的所述当前的样本数据和所述第一二叉树，若所述当前的样本数据的所述第二目标维度的数值大于所述第二分割阈值，则所述当前的样本数据位于所述第一二叉树的右侧，若所述当前的样本数据的所述第二目标维度的数值小于或等于所述第二分割阈值，则所述当前的样本数据位于所述第一二叉树的左侧； 若所述第二分割阈值小于所述历史样本数据集在所述第一算法中统计的所述第二目标维度的最大值且大于所述历史样本数据集在所述第一算法中统计的所述第二目标维度的最小值，则基于所述第一算法对作为根节点的所述合并后的样本数据集进行二叉树划分，得到所述第二二叉树。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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