我国经济社会的高速发展和保健意识的广泛普及,使人们对医疗保健的认识和需求也不断深入提高。家庭是人们在社会上立足的最基本单元,智能医疗针对医疗资源不足、人口老龄化严重的问题,融合医疗保健服务与信息通信技术,基于大数据与人工智能技术从大量医疗信息数据中提取价值信息,实现以数据为基石的一系列监护措施,将医疗保健场景推广至家庭,促使基于家庭的医疗保健模式逐渐兴起。本文设计实现了一种面向家庭的智能医疗平台,为用户在家中享受医疗保健服务奠定基础,并研究基于卷积神经网络的高血压病症预测算法,为后续医疗数据处理算法的研究提供了新的思路。针对智能医疗平台中所需要实现的医疗数据汇集、显示及存储服务难题,设计智能医疗平台由数据汇集系统、客户端和服务器构成。数据汇集系统实现了数据汇集和转发的功能,分为数据汇集模块和数据转发模块。用户在家中使用传感器和智能医疗设备对生理医疗信息进行监测,数据汇集模块通过ZigBee协议或BLE协议接收数据并对其进行处理后将其发送至数据转发模块,然后通过Wi-Fi协议将数据转发至客户端。客户端基于Android技术开发,设计了包括注册登录账户、接收并显示数据汇集系统转发来的数据、上传数据至服务器在内的基础功能。此外,考虑到家庭用户间对彼此身体健康了解的需求,还设计实现了添加亲友和数据查询功能,用户除了可以查看本人历史数据外,还可查看亲友用户数据,为家人间互相关心提供了便利;并设计了病症预测功能,可基于汇集的医疗信息对用户身体状况做出预测。服务器端基于Django框架与MySQL数据库搭建,实现了数据存储与查询反馈功能。最后,本文研究了基于卷积神经网络的高血压病症预测算法,数据集来源于MIMIC II数据库,针对本文所使用的八种生理特征数据特性,对卷积神经网络结构进行了调整,使其兼顾了数据特征的丰富性和数据随时间的变化趋势。最终实现的CNN-HP模型在预测效果上得到了提高,分类准确率达到90.15%,效果优于六种经典机器学习方法。