[發(fā)明專利]上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810842990.1
• 申請(qǐng)日: 2018-07-27
• 公開（公告）號(hào): CN108847289A
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 方蘅英;王巧瑞;蔡文智
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 方蘅英
• 主分類號(hào): G16H50/30
• 分類號(hào): G16H50/30;G16H50/70
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 顏希文;麥小嬋

本發(fā)明公開了一種上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法依據(jù)神經(jīng)源性膀胱患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，分別建立logistic回歸模型和決策樹模型，并根據(jù)logistic回歸模型對(duì)應(yīng)的第一預(yù)測(cè)概率和ROC曲線以及決策樹模型對(duì)應(yīng)的第二預(yù)測(cè)概率和ROC曲線，建立神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；根據(jù)待預(yù)測(cè)目標(biāo)的性別、尿道功能、最大膀胱壓力值、最大腹壓值與所述神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，獲得待預(yù)測(cè)目標(biāo)的神經(jīng)源性膀胱上尿路損害的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。該方法基于logistic回歸模型和決策樹模型，建立神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型以進(jìn)行神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，有效降低了神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的難度，提高分析效率高和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

神經(jīng)源性膀胱是臨床常見的疾病，它不僅會(huì)因尿失禁、尿潴留等下尿路癥狀給患者日常生活帶來(lái)不便，而且會(huì)出現(xiàn)腎盂腎炎、腎積水、膀胱輸尿管返流等上尿路并發(fā)癥，造成上尿路損害，進(jìn)而導(dǎo)致腎功能衰竭、甚至死亡。

研究表明，人口學(xué)特征、病程、損傷程度、尿動(dòng)力學(xué)指標(biāo)、膀胱管理方式、泌尿系統(tǒng)并發(fā)癥等多種因素可能與神經(jīng)源性膀胱上尿路損害的發(fā)生有關(guān)。這些相關(guān)因素的變化或特征在一定程度上能預(yù)測(cè)上尿路損害的風(fēng)險(xiǎn)或可能，因此，以這些相關(guān)因素的變化來(lái)進(jìn)行神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)成為本領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。但是，目前大部分研究者都通過(guò)文獻(xiàn)的結(jié)果、指南的指引來(lái)粗略判斷神經(jīng)源性膀胱患者上尿路損害的風(fēng)險(xiǎn)；而通過(guò)文獻(xiàn)的結(jié)果、指南的指引來(lái)判斷神經(jīng)源性膀胱患者上尿路損害的風(fēng)險(xiǎn)存在如下缺陷：由于神經(jīng)源性膀胱上尿路損害的發(fā)生原因及機(jī)制相當(dāng)復(fù)雜，預(yù)測(cè)上尿路損害的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的難度較大、分析效率低、估計(jì)準(zhǔn)確度低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法、裝置與計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，有效降低了神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的難度，提高分析效率高和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

為解決以上技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，包括：

將預(yù)先采集的神經(jīng)源性膀胱患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選和特征提取，獲取上尿路損害對(duì)應(yīng)的影響因子，所述影響因子包括：是否發(fā)生上尿路損害、性別、年齡、泌尿系感染病史、膀胱管理方式、保守治療方法、尿流動(dòng)力學(xué)指標(biāo)；

對(duì)所述影響因子進(jìn)行回歸分析，建立logistic回歸模型并獲得所述logistic回歸模型對(duì)應(yīng)的第一預(yù)測(cè)概率；

對(duì)所述影響因子進(jìn)行分類回歸樹分析，建立決策樹模型并獲得所述決策樹模型對(duì)應(yīng)的第二預(yù)測(cè)概率；

以所述第一預(yù)測(cè)概率為分析變量，所述影響因子中的是否發(fā)生上尿路損害為分類變量，構(gòu)建所述logistic回歸模型對(duì)應(yīng)的ROC曲線；

以所述第二預(yù)測(cè)概率為分析變量，所述影響因子中的是否發(fā)生上尿路損害為分類變量，構(gòu)建所述決策樹模型對(duì)應(yīng)的ROC曲線；

從所述logistic回歸模型對(duì)應(yīng)的ROC曲線、所述決策樹模型對(duì)應(yīng)的ROC曲線中選取預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度以及下面積較高的ROC曲線對(duì)應(yīng)的模型，建立神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；

根據(jù)待預(yù)測(cè)目標(biāo)的性別、尿道功能、最大膀胱壓力值、最大腹壓值以及所述神經(jīng)源性膀胱上尿路損害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，獲得所述待預(yù)測(cè)目標(biāo)的神經(jīng)源性膀胱上尿路損害的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果。

優(yōu)選地，所述對(duì)所述影響因子進(jìn)行回歸分析，建立logistic回歸模型并獲得所述logistic回歸模型對(duì)應(yīng)的第一預(yù)測(cè)概率，具體包括：

以是否發(fā)生上尿路損害為因變量，以性別、年齡、泌尿系感染病史、膀胱管理方式、保守治療方法、尿流動(dòng)力學(xué)指標(biāo)為自變量，采用偏最大似然估計(jì)前進(jìn)法進(jìn)行回歸分析，建立所述logistic回歸模型；