- 建立脉象波形数据库，通过CNN（卷积神经网络）识别脉象的“位、数、形、势”：
- “位”对应脉位深浅（浮脉、沉脉），关联表证、里证；
- “数”对应心率快慢（迟脉、数脉），关联寒证、热证；
- “形”对应脉管粗细（大脉、细脉），关联气血盛衰；
- “势”对应脉搏力度（实脉、虚脉），关联脏腑功能强弱。
2. 睡眠与体质关联分析
- 构建“睡眠数据-体质类型”映射模型：
- 入睡困难、多梦易醒→心肾不交、肝郁化火；
- 睡眠浅、晨起乏力→脾虚湿盛、气血不足；
- 鼾声重、呼吸暂停→痰浊阻滞、气道不通。
3. 动态辨证与趋势预警
- 基于连续7-14天的数据，分析健康指标变化趋势（如脉象从“浮”转“沉”可能提示病邪入里），结合节气、地域气候（如夏季暑湿易伤脾），提前预警健康风险。
（三）应用层：中医养生建议的智能化输出
1. 个性化养生方案生成
- 根据脉象、睡眠、体质数据，自动匹配中医养生法则：
- 饮食建议：痰湿体质推荐茯苓粥、冬瓜汤祛湿；阴虚体质推荐银耳羹、百合粥滋阴；
- 经络调理：肝郁气滞者建议按揉太冲穴、期门穴；心脾两虚者建议艾灸足三里、脾俞穴；
- 运动指导：阳虚体质适合八段锦“双手攀足固肾腰”，痰湿体质适合快走、跳绳等有氧运动。
2. 与全球气脉数据库的联动
- 数据库整合全球不同人群的中医健康数据，实现：
- 地域化方案优化：南方潮湿地区自动增加“健脾祛湿”建议，北方干燥地区侧重“滋阴润燥”；
- 流行病学参考：当某区域多人出现相似脉象（如浮紧脉），系统提示“可能外感风寒”，建议加强防护。