基于机器学习的多特征融合：无创连续血压监测的创新突破.docx

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2025-04-13 发布于上海
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基于机器学习的多特征融合：无创连续血压监测的创新突破.docx

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基于机器学习的多特征融合：无创连续血压监测的创新突破

一、引言

1.1研究背景与意义

高血压作为全球范围内常见的慢性疾病，严重威胁人类健康。据世界卫生组织（WHO）统计，全球约有10亿人患有高血压，且患病人数呈逐年上升趋势。高血压不仅是引发心脑血管疾病的关键危险因素，如冠心病、脑卒中等，还与肾脏疾病、眼底病变等密切相关。长期处于高血压状态，会导致心脏负担加重，引发心肌肥厚、心力衰竭；影响脑血管，增加脑出血、脑梗死的风险；损害肾脏功能，造成肾功能衰竭；对眼底血管也会产生不良影响，严重时可致失明。在中国，高血压的患病率也居高不下，根据《中国心血管健康与疾病报告2021》显示，我国高血压患病