[發明專利]空氣污染物對呼吸道疾病病患人數影響的評估方法

有效

• 申請號: 201810332947.0
• 申請日: 2018-04-13
• 公開（公告）號: CN108550400B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發明（設計）人: 曲建明;傅彥;高輝;范計朋;張楠;陳萬順;馬雄飛;李烘;連秋雨
• 申請（專利權）人: 成都金盤電子科大多媒體技術有限公司
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H50/30;G06Q10/04;G06F17/18
• 代理公司: 成都金英專利代理事務所(普通合伙) 51218
• 代理人: 袁英

本發明公開空氣污染物對呼吸道疾病病患人數影響的評估方法，首先統計呼吸道疾病住院人數以及空氣污染物指標數據，然后根據不同的時間粒度對人數和污染物指標數據進行聚合，得出強相關性。再對聚合后的染物指標序列遍歷不同時延與人數之間的相關系數，得到最強影響周期。根據貝葉斯嶺回歸模型預測未來呼吸道疾病住院人數序列，將預測序列和真實序列之間計算相關性，得到不同空氣污染物指標和呼吸道疾病住院人數之間的相關程度。本發明結合不同聚合粒度和時延天數計算多種空氣污染物與呼吸道疾病住院人數的復相關系數，利用貝葉斯嶺回歸方法替代傳統多元線性回歸分析方法，有效發現不同空氣污染物指標和呼吸道疾病住院人數之間的相關程度。

技術領域

本發明屬于互聯網技術領域，具體地講，涉及空氣污染物對呼吸道疾病病患人數影響的評估方法。

背景技術

隨著空氣污染如霧霾等因素的加劇，人們的健康狀況受越來越受到影響。呼吸道疾病是嚴重影響人類健康的常見病，發病率、死亡率在逐年升高，并導致了嚴重的、持續增長的經濟負擔與社會負擔。常見的呼吸道疾病有慢性阻塞性肺疾病、支氣管炎、哮喘等。

傳統的相關性分析方法是分析自變量與因變量之間的相關系數，典型代表是計算基于多元線性回歸的復相關系數。

現有的方法存在著如下缺點：1、無法準確擬合數據的發展趨勢2、空氣污染物存在著延時效應，無法找出潛在的相關性。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種空氣污染物對呼吸道疾病病患人數影響的評估方法，可準確找出空氣污染物與呼吸道疾病的潛在關聯。

它通過以下技術方案實現，主要包括如下步驟：S1.數據標準化處理，S2.聚合處理，S3.時延處理，S4.回歸模型預測，S5.多因子相關性計算。

S1.數據標準化處理——根據電子病歷記錄統計出每日呼吸道疾病住院人數以及空氣污染物指標數據,其具體步驟如下：

S11.電子病歷根據ICD-10疾病編碼挑選出所研究的呼吸道疾病類型；

S12.統計每日該呼吸道疾病的住院人數；

S13.通過網絡爬蟲爬取空氣污染物數據。

S2.聚合處理——根據不同的時間粒度對每日呼吸道疾病住院人數以及空氣污染物指標數據進行聚合，尋找變量間的強相關性，并得出最佳聚合天數，其具體步驟如下：

S21.根據不同的時間粒度m對每日呼吸道疾病住院人數Y^t以及單一的空氣污染物指標數據X^t進行聚合:

S22.為了尋找變量間的強相關性，使用皮爾森相關系數衡量每日呼吸道疾病住院人數Y^t以及空氣污染物指標數據X^t之間的相關性，皮爾森相關系數r公式如下：

其中，為某種聚合后的空氣污染物指標數據的歷史均值，為呼吸道疾病住院人數均值，n為序列總長度；

S23.通過r確定最佳聚合天數M：

S24.依次尋找出不同空氣污染物的最佳聚合天數進行聚合操作。

S3.時延處理——考慮到空氣污染物對人體健康影響的滯后性，通常需要一定的積累，持續作用于人體，在一段時期后，打破人體的抵抗力，誘發病因導致呼吸道疾病加重，才會引起呼吸道疾病的復發。因此，對聚合后不同的空氣污染物指標序列遍歷不同時延下與呼吸道疾病住院人數之間的相關系數，從而得到不同空氣污染物對呼吸道疾病住院人數的影響周期：

S31.對聚合后單一的空氣污染物指標序列X^t進行移位處理，形成時延：