基于多智能体系统与机器学习的智慧城市人体生命体征评估新模型PLPF-MAS研究

《Future Internet》：Machine Learning for Assessing Vital Signs in Humans in Smart Cities Based on a Multi-Agent System

本刊特约编辑推荐：本文提出了一种创新的数据预测与标记模型（PLPF-MAS），该模型基于多智能体系统（MAS），整合了线性回归（LR）、自编码器（AE）和隐马尔可夫模型（HMM）等机器学习技术，旨在构建一个高效、可靠的智慧城市医疗健康系统。模型能够持续监测心率（HR）、血压（BP）、呼吸频率（RR）和血氧饱和度（SpO2）等关键生命体征，并精准预测未来临床状态（准确度达98.4%，R2为98%），同时提供实时决策支持与风险预警，显著提升了医疗服务的响应速度与智能化水平。

　　

引言

随着智慧城市基础设施的不断完善和物联网（IoT）技术的快速发展，医疗健康领域正面临新的机遇与挑战。医疗专业人员在分析数据和提供治疗时，常常需要解决测量哪些参数、测量频率以及由谁负责监控新医疗设备等一系列问题。机器学习（ML）技术作为高效的预测模型，被广泛应用于改善患者护理的早期预测并降低医疗系统实施成本。本研究旨在提出一种名为PLPF-MAS的新模型，该系统基于多智能体系统，为持续监测患者生命体征提供了一个智慧城市背景下的医疗健康解决方案。

相关工作

以往的研究采用了多种方法来分类和分析数据，但在将这些数据转化为实时、可靠的临床决策方面面临诸多挑战，主要原因包括数据质量验证的缺乏以及对响应时间研究的不足。一些研究利用基于卡尔曼滤波的ML方法进行信号识别，或采用切换线性动态模型分析心率、血压和呼吸等，但其准确度有限。其他研究探索了数字健康数据、认知动态系统（CDS）以及社会物联网（SIoT）在医疗服务的应用，但普遍存在处理复杂数据效率不高、难以捕捉非线性模式和时间演化规律等问题。

研究方法论

PLPF-MAS模型的核心在于通过多智能体系统将复杂任务分解为子任务，并由独立的智能体并行处理。数据代理负责从云端获取医疗数据集并进行预处理；线性回归（LR）代理负责评估数据质量并计算决定系数（R²），以衡量模型的可靠性；自编码器（AE）代理通过编码-解码过程压缩数据维度并降低噪声，其重建损失通过均方误差（MSE）衡量；隐马尔可夫模型（HMM）代理则利用压缩后的数据建模时间序列，预测患者的未来风险状态，其性能通过准确度、精确度、召回率等指标评估。协调器代理负责整合各代理的结果，并依据风险概率（Prisk）和R²值生成最终临床决策和推荐；监督代理则负责监控整个系统的运行状态，并在出现错误或风险时触发模型重训练。

结果与分析

实验采用MIMIC-II和EHR两个真实数据集进行验证。在MIMIC-II数据集上，PLPF-MAS模型取得了准确度98.4%、精确度95.3%、灵敏度99.2%、特异性99.1%、F1分数97.1%以及R²为98%的优异性能，显著优于传统的HMM-PCA方法。在EHR数据集上，模型同样表现出色，准确度达93%，精确度92%，召回率94%，F1分数93%，AUC-ROC为94%，AUC-PR为89%，优于LSTM模型。模型响应时间经优化后大幅缩短，协调器代理的决策时间极短，确保了系统的实时性。此外，模型能够根据不同的临床状态（如THTH、BHTH、TTTH等）生成具体的医疗建议，例如对于心动过速合并低血压的状态，建议“立即评估气道和呼吸，给予吸氧，考虑插管”。

讨论

PLPF-MAS模型的优势在于其通过多智能体协同工作，有效克服了传统方法在处理高维、噪声数据以及非线性时间模式方面的局限性。LR代理提供了统计可靠性验证，AE代理实现了高效的特征压缩与去噪，HMM代理则精准捕捉了生命体征的动态变化规律。这种分工协作的架构不仅提高了模型的预测精度，也增强了系统在面对复杂医疗场景时的鲁棒性和可扩展性。

局限性与未来展望

本研究尚未纳入患者人口统计学特征（如年龄、性别）的分析，也未深入探讨数据在多方传输过程中的安全性与隐私保护问题。未来的研究工作将集中于硬件集成以采集真实患者数据，并引入可解释性技术（如Shapley值）来增强模型决策的透明度，同时计划在云或边缘计算环境中部署该模型。

结论

PLPF-MAS模型通过多智能体系统的创新设计，成功整合了线性回归、自编码器和隐马尔可夫模型等多种机器学习技术，在生命体征监测和临床状态预测方面表现出卓越的性能。该模型为智慧城市背景下的实时医疗决策支持提供了强有力的工具，有望显著提升医疗服务的效率与质量。