模式識別與數據預處理： 使用機器學習技術識別和處理采集到的生理信號數據，提取重要特征。

異常檢測： 借助AI算法檢測異常血壓模式，提供實時的異常報告和警示。

預測模型建立： 基于歷史數據和實時監測信息，建立預測模型，預測患者未來可能出現的血壓情況。

診斷輔助： AI技術可為醫生提供輔助診斷意見，基于數據提供針對性的治療建議。

個性化治療方案： 基于患者的個體數據，定制個性化的治療方案，如藥物劑量調整或治療策略優化。

自適應性調節： 設備可根據患者的生理狀態和反饋數據，自動調節監測參數或提供個性化警示。

遠程監測： 利用AI技術實現遠程監護，患者的數據可通過云端傳輸，醫護人員可以實時監控和管理患者狀況。

數據管理與分析： AI可協助管理大量監測數據，分析并提供準確的報告，幫助醫生做出更有效的治療決策。

模型優化： 不斷訓練和改進AI模型，以提高預測準確性和性能。

自我學習能力： 設備可根據實時數據調整算法，提高自身的學習能力和適應性。