[發明專利]一種百日咳智能篩查方法及系統

有效

• 申請號: 202011058177.9
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112071438B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 杜樂;杜登斌
• 申請（專利權）人: 武漢東湖大數據交易中心股份有限公司
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 方菲

本發明提供一種百日咳智能篩查方法及系統，該方法包括：分別獲取百日咳相關的流行病學史特征信息、臨床征兆特征信息和病原學特征信息，建立相應的特征信息認知模型，根據特征信息系統認知模型中的數據信息，迭代計算百日咳特征信息的后驗概率；將后驗概率作為EM算法的輸入，計算得到BKT認知模型的參數值，通過BKT認知模型推導出待測百日咳特征的認知結果。可以提高百日咳篩查確認的效率，減少人力物力及時間的耗費，并實現準確可靠的篩查診斷。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，尤其涉及一種百日咳智能篩查方法及系統。

背景技術

百日咳是一種由百日咳桿菌引起的急性呼吸道傳染病，臨床特征為咳嗽逐漸加重，呈典型的陣發性、痙攣性咳嗽，咳嗽終末出現深長的雞鳴樣吸氣性吼聲，病程長達2～3個月，故有百日咳之稱。易感者與百日咳患者近距離接觸后會誘發該病。免疫力低下者奔跑、進食、受涼、驚嚇后比較容易被感染。該疾病傳染性強，接種百日破疫苗可有效預防該病。百日咳疾病一般需要根據流行病學資料及臨床表現做出臨床診斷，確診需要百日咳桿菌培養陽性或者檢測抗百日咳菌特異性抗體，比如要做細菌培養、血清學檢查、胸片檢查、白細胞計數檢查等，一般篩查比較耗時耗力。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種百日咳智能篩查方法及系統，以解決現有百日咳篩查方法較為耗時耗力的問題。

在本發明實施例的第一方面，提供了一種百日咳智能篩查方法，包括：

分別獲取百日咳相關的流行病學史特征信息、臨床征兆特征信息和病原學特征信息，建立百日咳相關的流行病學史特征信息認知模型、臨床征兆特征信息系統認知模型和病原學特征信息系統認知模型；

根據百日咳相關的流行病學史特征信息認知模型、臨床征兆特征信息系統認知模型和病原學特征信息系統認知模型中的數據信息，迭代計算百日咳特征信息的后驗概率；

將后驗概率作為EM算法的輸入，計算得到BKT認知模型的參數值，通過BKT認知模型推導出待測百日咳特征的認知結果。

在本發明實施例的第二方面，提供了一種百日咳智能篩查系統，包括：

建立模塊，用于分別獲取百日咳相關的流行病學史特征信息、臨床征兆特征信息和病原學特征信息，建立百日咳相關的流行病學史特征信息認知模型、臨床征兆特征信息系統認知模型和病原學特征信息系統認知模型；

計算模塊，用于根據百日咳相關的流行病學史特征信息認知模型、臨床征兆特征信息系統認知模型和病原學特征信息系統認知模型中的數據信息，迭代計算百日咳特征信息的后驗概率；

推導模塊，用于將后驗概率作為EM算法的輸入，計算得到BKT認知模型的參數值，通過BKT認知模型推導出待測百日咳特征的認知結果。

在本發明實施例的第三方面，提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如本發明實施例第一方面所述方法的步驟。

在本發明實施例的第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現本發明實施例第一方面提供的所述方法的步驟。

本發明實施例中，獲取百日咳相關的流行病學史特征信息、臨床征兆特征信息以及病原學特征信息，分別建立百日咳相關的流行病學史特征信息認知模型、臨床征兆特征信息認知模型以及病原學特征信息認知模型，進而計算待測百日咳特征信息的后驗概率，基于待測百日咳特征信息的后驗概率計算得到認知篩查模型的參數值，并利用認知篩查模型計算得到待測百日咳特征信息的認知結果。從而實現準確可靠地預測篩查待診斷百日咳，為醫護人員篩查百日咳疾病提供輔助，減少人力物力的耗費，縮短疾病篩查確認時間，提高疾病初步診斷篩查的效率，解決了現有百日咳篩查方法較為耗時耗力的問題。

附圖說明