[發明專利]一種基于病源信息熵的電網施工人員高原病風險判斷方法

有效

• 申請號: 202010546578.2
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111584088B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 唐冬來;宋衛平;張開智;張強;歐淵;萬向;田軍太
• 申請（專利權）人: 四川中電啟明星信息技術有限公司
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H50/30
• 代理公司: 成都君合集專利代理事務所(普通合伙) 51228
• 代理人: 尹新路

1.一種基于病源信息熵的電網施工人員高原病風險判斷方法，其特征在于，首先建立高原病特征庫，然后采集電網施工人員的施工數據，并將施工數據匯聚后傳輸到病源信息熵建模分析平臺，由病源信息熵建模分析平臺使用采集到的電網施工人員的施工數據進行病源信息熵建模分析，最后進行電網施工人員是否存在高原病風險的判斷；

所述施工數據包括生命特征數據、高原病發病原因溯源數據；所述生命特征數據包括呼吸系統生命特征數據、心血管系統生命特征數據、消化系統生命特征數據、泌尿系統生命特征數據；

所述進行病源信息熵建模分析具體操作為：首先根據施工數據分別計算高原病發病原因溯源獨立信息熵H(z)、呼吸系統獨立信息熵H(x)、心血管系統獨立信息熵H(y)、消化系統獨立信息熵H(p)、泌尿系統獨立信息熵H(q)，然后計算出條件熵H(z|x|y|p|q)，最后計算出高原病病源聯合信息熵H(z,x,y,p,q)，所述高原病病源聯合信息熵H(z,x,y,p,q)為高原病發病原因溯源獨立信息熵H(z)、呼吸系統獨立信息熵H(x)、心血管系統獨立信息熵H(y)、消化系統獨立信息熵H(p)、泌尿系統獨立信息熵H(q)、條件熵H(z|x|y|p|q)之和；

所述高原病發病原因溯源數據包括：原住地海拔高度、施工人員進入高原地區的時間、中等海拔區域習服時間、心理因素、施工勞動強度、年齡、呼吸道感染；設定高原病發病原因溯源數據的特征取值范圍下限為m，上限為n；

計算高原病發病原因溯源獨立信息熵H(z)的具體步驟為：首先定義高原病發病原因溯源信息熵為z，取值范圍為{z_m......z_n}；則設定原住地海拔高度為z_a，取值范圍為{z_am......z_an}，施工勞動強度為z_b，取值范圍為{z_bm......z_bn}，中等海拔區域習服時間為z_c，取值范圍為{z_cm......z_cn}，施工人員進入高原地區的時間為z_d，取值范圍為{z_dm......z_dn}，心理因素為z_e，取值范圍為{z_em......z_en}，呼吸道感染為z_f，取值范圍為{z_fm......z_fn}，年齡為z_g，取值范圍為{z_gm......z_gn}；然后計算出病源信息熵H(z_a)、病源信息熵H(z_b)、病源信息熵H(z_c)、病源信息熵H(z_d)、病源信息熵H(z_e)、病源信息熵H(z_f)、病源信息熵H(z_g)、條件熵H(z_az_bz_cz_dz_ez_fz_g)；最后將病源信息熵H(z_a)、病源信息熵H(z_b)、病源信息熵H(z_c)、病源信息熵H(z_d)、病源信息熵H(z_e)、病源信息熵H(z_f)、病源信息熵H(z_g)、條件熵H(z_az_bz_cz_dz_ez_fz_g)相加得到高原病發病原因溯源獨立信息熵H(z)；

所述呼吸系統生命特征數據包括BMI指數、肺功能-FVL、肺功能-FEV1、肺功能-FEE25、肺功能-SaO₂下降、呼吸次數、呼吸停頓時間；

所述心血管系統生命特征數據包括心電圖ST段、血壓舒張壓、血壓收縮壓、心率≥100次時間、血紅細胞、血紅蛋白；

所述消化系統生命特征數據包括腹部肌張力痙攣次數；

所述泌尿系統生命特征數據包括尿紅細胞、尿蛋白；

設定呼吸系統信息熵為x，取值范圍為{x_m......x_n}，則設定BMI指數為x_a，取值范圍為{x_am......x_an}，肺功能-FVL為x_b，取值范圍為{x_bm......x_bn}，肺功能-FEV1為x_c，取值范圍為{x_cm......x_cn}，肺功能-FEE25為x_d，取值范圍為{x_dm......x_dn}，肺功能-SaO₂下降為x_e，取值范圍為{x_em......x_en}，呼吸次數為x_f，取值范圍為{x_fm......x_fn}，呼吸停頓時間為x_g，取值范圍為{x_gm......x_gn}，進一步計算出病病源信息熵H(z_a)、病源信息熵H(z_b)、病源信息熵H(z_c)、病源信息熵H(z_d)、病源信息熵H(z_e)、病源信息熵H(zf)、病源信息熵H(z_g)、條件熵H(z_az_bz_cz_dz_ez_fz_g)；最后將病源信息熵H(z_a)、病源信息熵H(z_b)、病源信息熵H(z_c)、病源信息熵H(z_d)、病源信息熵H(z_e)、病源信息熵H(z_f)、病源信息熵H(z_g)、條件熵H(z_az_bz_cz_dz_ez_fz_g)相加得到呼吸系統獨立信息熵H(x)；

同理，計算得出心血管系統獨立信息熵H(y)、消化系統獨立信息熵H(p)、泌尿系統獨立信息熵H(q)。