摘要：MEMS 压力传感器：量程：0-400mmHg分辨率：0.1mmHg响应频率：1000Hz（支持运动场景测量）多模态传感器阵列：PPG 光学传感器（波长 525nm/850nm 双通道）9 轴惯性测量单元（加速度 + 陀螺仪 + 磁力计）温度 / 湿度补偿模块
MEMS 压力传感器：量程：0-400mmHg分辨率：0.1mmHg响应频率：1000Hz（支持运动场景测量）多模态传感器阵列：PPG 光学传感器（波长 525nm/850nm 双通道）9 轴惯性测量单元（加速度 + 陀螺仪 + 磁力计）温度 / 湿度补偿模块异构计算架构：低功耗 MCU（STM32H750，运行 RTOS）AI 协处理器（寒武纪 MLU220，支持 1TOPS 算力）存储系统：板载 8GB eMMC（存储 7 天连续监测数据）支持 MicroSD 卡扩展（最大 256GB）数据处理引擎：基于 Spark Streaming 的实时数据管道异常值检测算法（3σ 准则 + 孤立森林）AI 模型部署：动态血压预测模型（LSTM + 注意力机制）心血管风险评估模型（XGBoost+SHAP 值解释）数据输入：历史血压数据（3 年周期）生活习惯数据（饮食 / 运动 / 睡眠）遗传标记数据（可选）模型架构：时空 Transformer 网络（处理时间序列数据）实验结果：预测 72 小时内血压波动准确率达 89%全球市场规模：2025-2030 年 CAGR 24.7%，2030 年达 $127 亿（Grand View Research 数据）区域分布：中国市场占比 38%（老龄化加速驱动）北美市场增速 19%（保险机构支付改革）本设计通过 "多模态感知 + 深度智能 + 生态互联" 的技术路径，实现血压监测从 "单点测量" 到 "全程管理" 的范式转变。未来需重点突破：
该产品将显著提升高血压防控效率，预计至 2030 年可降低全球 15% 的心血管疾病死亡率（基于 WHO 模型测算）。
设计亮点：
技术参数表：
来源：医学顾事
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