[發(fā)明專利]疾病風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910740518.1
• 申請日: 2019-08-12
• 公開（公告）號: CN110517775A
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬洪山;閆莉;劉艷;田永謙
• 申請（專利權(quán)）人: 上海艾莎信息科技有限公司;大同市第三人民醫(yī)院
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30
• 代理公司: 44224 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司
• 代理人: 王珊珊<國際申請>=<國際公布>=<進(jìn)入

本申請涉及一種疾病風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)，計(jì)算機(jī)設(shè)備獲取用戶的特征信息；然后，將用戶的特征信息輸入到動態(tài)預(yù)測模型中，得到用戶的疾病風(fēng)險預(yù)測結(jié)果；其中，上述動態(tài)預(yù)測模型是根據(jù)實(shí)時采集的多個用戶的用戶信息中的特征信息和疾病信息進(jìn)行動態(tài)調(diào)整得到的。采用上述方法可以提高疾病風(fēng)險預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種疾病風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展，準(zhǔn)確地預(yù)測人群或者個體疾病的發(fā)展趨勢成為預(yù)防疾病的一個重要手段。目前，已經(jīng)有很多研究機(jī)構(gòu)開展對疾病風(fēng)險評估的研究，通過疾病風(fēng)險預(yù)測模型來評估人群或者個體的疾病發(fā)展的可能性。

目前采用的疾病風(fēng)險預(yù)測方法，主要是將用戶的特征與數(shù)據(jù)庫中已存儲的疾病分析結(jié)果進(jìn)行對比，并結(jié)合醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來預(yù)測該用戶的疾病風(fēng)險評估結(jié)果。

但是，采用上述方法獲得的疾病風(fēng)險預(yù)測結(jié)果不夠準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種疾病風(fēng)險預(yù)測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。

一種疾病風(fēng)險預(yù)測方法，上述方法包括：

獲取用戶的特征信息；

將用戶的特征信息輸入到動態(tài)預(yù)測模型中，得到用戶的疾病風(fēng)險預(yù)測結(jié)果；動態(tài)預(yù)測模型是根據(jù)實(shí)時采集的多個用戶的用戶信息中的特征信息和疾病信息進(jìn)行動態(tài)調(diào)整得到的。

在其中一個實(shí)施例中，上述特征信息包括用戶的行為特征、身體特征、飲食特征以及所在環(huán)境的環(huán)境特征中的至少一種特征信息。

在其中一個實(shí)施例中，上述動態(tài)預(yù)測模型的構(gòu)建方式，包括：

實(shí)時采集多個用戶的用戶信息；

分別將多個用戶的用戶信息中的特征信息與疾病信息建立連接，獲得各用戶的特征疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系；

在多個用戶的特征疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系中，將包含其中一個疾病信息的特征疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系合并，獲得以疾病信息為連接中心的與第一關(guān)聯(lián)模型；

在多個用戶的特征疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系中，將包含其中一個特征信息的特征疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系合并，獲得以特征信息為連接中心的與第二關(guān)聯(lián)模型；

基于第一關(guān)聯(lián)模型和第二關(guān)聯(lián)模型，構(gòu)建動態(tài)預(yù)測模型。

在其中一個實(shí)施例中，上述基于第一關(guān)聯(lián)模型和第二關(guān)聯(lián)模型，構(gòu)建動態(tài)預(yù)測模型，包括：

在疾病信息的第一關(guān)聯(lián)模型中，根據(jù)各特征信息與疾病信息的關(guān)聯(lián)次數(shù)，保留第一預(yù)設(shè)數(shù)量的特征信息為疾病信息的風(fēng)險因素；

在特征信息的第二關(guān)聯(lián)模型中，根據(jù)各疾病信息與特征信息的關(guān)聯(lián)次數(shù)，保留第二預(yù)設(shè)數(shù)量的疾病信息為特征信息的風(fēng)險疾??；

在第一關(guān)聯(lián)模型中的風(fēng)險因素與第二關(guān)聯(lián)模型中的特征信息相同時，或者，第一關(guān)聯(lián)模型中的疾病信息與第二關(guān)聯(lián)模型中的風(fēng)險疾病相同時，連接第一關(guān)聯(lián)模型和第二關(guān)聯(lián)模型，獲得動態(tài)預(yù)測模型。

在其中一個實(shí)施例中，上述第一預(yù)設(shè)數(shù)量與第二預(yù)設(shè)數(shù)量均為6。

在其中一個實(shí)施例中，上述將用戶的特征信息輸入到動態(tài)預(yù)測模型中，得到用戶的疾病風(fēng)險預(yù)測結(jié)果，包括：

在動態(tài)預(yù)測模型中，獲取與用戶的特征信息關(guān)聯(lián)的目標(biāo)風(fēng)險疾??；

分別獲取各目標(biāo)風(fēng)險疾病關(guān)聯(lián)的目標(biāo)風(fēng)險因素；

若目標(biāo)風(fēng)險因素與用戶的特征信息匹配，則根據(jù)匹配的目標(biāo)風(fēng)險因素所關(guān)聯(lián)的目標(biāo)風(fēng)險疾病，確定用戶的疾病風(fēng)險預(yù)測結(jié)果。