1.2.2
某智慧养老平台的心率监测模块目前存在数据准确性不高、异常预警响应慢等问题，影响了老年人健康监测的体验和服务质量。作为人工智能训练师，你需要结合业务知识和人工智能技术，对该模块进行优化设计与实现。
（1）列出心率监测模块当前存在的具体问题，如数据准确性、异常预警响应等；简述这些问题对老年人健康监测的影响；指出导致这些问题的主要技术或流程原因。（写2~3个）
问题1：数据准确率底。影响：检测结果不准确，误判健康状况，错过疾病干预时机；干扰健康分析模型，给出错误建议；降低用户信任，影响平台推广。
问题2：异常预警响应慢。影响：延误救治，危及生命；引发法律纠纷，损害平台声誉；加重家属心理负担，造成医疗资源浪费。
问题3：设备舒适性差。影响：引发皮肤过敏等问题；导致监测数据无效，影响诊断；引发抵触心理，阻碍智慧养老技术推广。
数据采集：
算法缺陷：
流程延迟：
（2）简述针对心率监测模块问题的优化方案，可涉及技术、流程等方面；列出优化方案的关键实施步骤，如数据采集、预处理、模型训练等；概述如何协调团队资源以确保优化方案的实现，并简述预期效果。
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技术优化
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设备改进：换用抗干扰传感器，设计更舒适的佩戴设备（亲肤材质、轻便外形）。
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数据处理：用算法过滤噪声，提升心率数据准确性；用智能模型识别异常（如心跳过快 / 过慢）。
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系统响应：加快数据传输和处理速度，10 秒内触发预警（APP、短信、电话通知家属 / 医护）。
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流程优化
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收集老人佩戴反馈，定期改进设备舒适度；分等级处理预警（轻微问题通知家属，严重问题联动急救）。
二、关键实施步骤
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设备与数据准备：开发测试设备，确保佩戴舒适；清洗数据，去除干扰信号。
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模型训练：用真实医疗数据训练模型，识别异常心率（如早搏、心动过速）。
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系统搭建：升级技术架构，实现数据实时处理和多渠道预警，对接社区养老服务。
三、团队协作
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成立小组：包含硬件、算法、开发人员和医护顾问，每周沟通进度。
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外部合作：联合医院获取数据，邀请老人参与测试，根据反馈快速调整。