[發明專利]一種基于移動終端的智能健康管理的問診分析方法及系統

在審

• 申請號: 201710801134.7
• 申請日: 2017-09-07
• 公開（公告）號: CN107610741A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 陳玲;陳巧林;王蕓蕓;陳榮庚
• 申請（專利權）人: 廣州九九加健康管理有限公司
• 主分類號: G16H10/20
• 分類號: G16H10/20;G16H50/20
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司44102
• 代理人: 單香杰

1.一種基于移動終端的智能健康管理的問診分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：根據大量醫療衛生數據利用大數據挖掘算法及統計分析方法，篩選出相關疾病危險因素，建立多層累積Logistic回歸模型，應用該模型分析出的疾病危險因素，生成多維度智能問診分析問卷；

S2：通過移動終端在線填寫多維度智能問診分析問卷，結合數據分析模型構建個體健康問診分析決策樹模型；所述的個體健康問診分析決策樹模型的自變量為多維度智能問診分析問卷相關變量，因變量為健康風險危險因素；

S3：基于個體健康問診分析決策樹模型，找出個體適宜的健康體檢相關項目，通過移動終端，基于云端服務器的智能健康體檢問診分析平臺，推送針對不同個人的個性化精準體檢方案。

2.根據權利要求1所述的基于移動終端的智能健康管理的問診分析方法，其特征在于，步驟S1中所述的多層累積logistic回歸數學模型為：

假設結局測量被分為m個類別(m＝1,2,…,M)，其測量值為(y_ij＝1),(y_ij＝2)，(y_ij＝M),且(y_ij＝1)<(y_ij＝2)＜…＜(y_ij＝M)。當π_ijm表示觀察對象被分到m類的概率時，其累計概率函數表示為：

γ_ijm＝P(y＜m)＝π_ij1+π_ij2+…+π_ijm

由于累積logit連接函數為

logit(γijm)=logit(P(yij≤m)=log(P(yij≤m)1-p(yij≤m)),(m=1,2,3,...,M-1)]]>

因此，考慮隨機效應后，多層累積logistic回歸模型可表達為：

logitP(y≤m)=log(P(y≤m)1-p(y≤m))=β0+Σk-1kβkxx+u0j,(j=1,2,3,...,J)]]>

β_1j＝γ₁+u_1j

β_2j＝γ₂+u_2j

…

β_kj＝γ_k+u_kj

該模型包含m-1個累計logit，其中β_0m為第m個logit的截距；式中，γ_k表示自變量x_x對因變量的平均效應，β_k為x_x的回歸系數，u_kj為殘差，服從多元正態分布：u_j～N(0,Ω_u)；此處，i，j分別代表測量值矩陣的行列編號，k代表層級。