医疗器械厂商可穿戴监护设备实时预警方案

可穿戴设备采集的连续生命体征数据量大、噪声多，异常事件实时识别困难，误报率高，临床可用性受限。

边缘 + 云端协同的实时预警方案，在设备端做轻量滤波与初步判别，云端做深度时序建模与个性化基线学习，输出分级预警与事件回放。

优化设备端推理模型以适配低功耗约束，云端搭建流式数据 pipeline 与告警工单系统，并与厂商现有健康平台打通。

关键异常事件识别更及时，误报率下降，为厂商后续的慢病管理与远程监护服务奠定了数据基础。