基于EMD与GEP的急性低血压预测：复杂序列建模新方法

本文主要探讨了"基于EMD和GEP的急性低血压预测方法研究"。急性低血压(Acute Hypotensive Episodes, AHE)在ICU重症监护室中的发生频率高且对患者的健康构成严重威胁，因此准确预测AHE的发生对及时采取干预措施至关重要。然而，由于血压时间序列数据的非线性复杂性，传统的预测方法面临挑战。 经验模态分解(EMD)是一种信号处理技术，它能将复杂的非线性信号分解成一组独立的固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），这些函数反映了信号的不同频率成分。作者利用EMD能够捕获信号的内在动态模式，提取出与AHE相关的特征信息。 另一方面，基因表达式编程(GEP)是一种机器学习方法，通过模拟生物进化过程来寻找最优的数学模型。GEP结合EMD提取的特征，能够构建一个能够适应复杂时间序列数据的预测模型，提高预测的准确性。 为了增强模型的稳定性，本文提出了相似性匹配模版方法，该方法通过对训练数据的模式匹配，确保模型在新数据上的表现稳健。实验部分，作者使用了PhysioNet中MIMIC-II数据库的数据进行评估，结果显示基于EMD和GEP的综合方法在预测急性低血压方面表现出良好的效果，为处理此类复杂非线性时间序列数据的建模预测提供了一种有效的策略。 这项研究的关键点在于利用EMD分解信号复杂性，通过GEP挖掘潜在规律，以及通过相似性匹配模版提升模型的稳定性和实用性。这对于提高急性低血压的早期预警和干预具有实际意义，为医疗领域的时间序列数据分析提供了新的思考方向。