待验证80% 置信决策规则时间未知
异常预警要区分'阈值触发'和'趋势偏离'两种算法：仅设静态阈值（如心率>140报警）误报率高，支持个体基线学习（建立7-14天个宠正常区间后再预警）的APP更适合品种间差异大的场景
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来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
-
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证预警灵敏度与误报率是核心矛盾：高灵敏度阈值(如心率超过基线20%即报警)会导致运动、情绪激动时大量误报，建议选支持个性化基线学习(7天以上适应期)的算法产品79% 相似待验证评估预警的精准度与打扰度矛盾：算法越敏感越早提示异常（如生长速率下降），但也越容易误报引发焦虑；建议选可自定义预警阈值、且预警附带'建议观察/建议就医'分级的App76% 相似待验证预警推送灵敏度与打扰程度存在矛盾：过于灵敏的即时推送会因手指移动导致的信号伪差而频繁误报造成焦虑，成熟APP采用连续数秒低于阈值才触发的算法过滤瞬时波动，选购时应关注是否有'持续时长确认'机制72% 相似待验证误报抑制算法越激进(高阈值+长延时)越少扰民，但可能延迟真实泄漏预警。带联网远程通知功能的产品可用较低本地报警阈值+APP确认，兼顾灵敏与免扰；纯本地机建议选可调灵敏度型号72% 相似待验证针对数据漂移可设置多层告警阈值：轻度漂移发出预警、中度漂移触发增量训练、重度漂移触发全量重训练并启用降级策略71% 相似
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