模式识别与数据预处理： 使用机器学习技术识别和处理采集到的生理信号数据，提取重要特征。

异常检测： 借助AI算法检测异常血压模式，提供实时的异常报告和警示。

预测模型建立： 基于历史数据和实时监测信息，建立预测模型，预测患者未来可能出现的血压情况。

诊断辅助： AI技术可为医生提供辅助诊断意见，基于数据提供针对性的治疗建议。

个性化治疗方案： 基于患者的个体数据，定制个性化的治疗方案，如药物剂量调整或治疗策略优化。

自适应性调节： 设备可根据患者的生理状态和反馈数据，自动调节监测参数或提供个性化警示。

远程监测： 利用AI技术实现远程监护，患者的数据可通过云端传输，医护人员可以实时监控和管理患者状况。

数据管理与分析： AI可协助管理大量监测数据，分析并提供准确的报告，帮助医生做出更有效的治疗决策。

模型优化： 不断训练和改进AI模型，以提高预测准确性和性能。

自我学习能力： 设备可根据实时数据调整算法，提高自身的学习能力和适应性。