[發明專利]一種風險預測模型的構建方法、設備、終端及存儲介質

有效

• 申請號: 202011096855.0
• 申請日: 2020-10-14
• 公開（公告）號: CN112270994B
• 公開（公告）日: 2021-08-17
• 發明（設計）人: 馮新星;陳燕燕
• 申請（專利權）人: 中國醫學科學院阜外醫院
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H50/30;G06N3/08
• 代理公司: 深圳智趣知識產權代理事務所(普通合伙) 44486
• 代理人: 崔艷崢

本發明提出了一種風險預測模型的構建方法、設備、終端及存儲介質，包括：獲取糖尿病合并冠心病患者的屬性數據；對屬性數據進行評估，得到信息增益；建立模型；基于損失函數對模型進行性能評估，得到性能值；若模型的性能值與初始模型的性能值的差值不大于性能閾值，則生成新的數據集建立模型；若模型的性能值與初始模型的性能值的差值大于性能閾值，則將前一個模型作為最終模型。基于屬性數據與深度神經網絡建立針對糖尿病合并冠心病人的心血管死亡風險預測模型。通過本方案建立了針對糖尿病合并冠心病患者的心血管死亡風險預測模型，有助于建立個體化干預方案，降低糖尿病合并冠心病患者的死亡風險，提高該類患者的生存率。

技術領域

本發明涉及風險預測模型技術領域，特別涉及一種風險預測模型的構建方法、設備、終端及存儲介質。

背景技術

糖尿病合并冠心病，區別于普通冠心病患者，冠脈病變彌漫而且復雜，經常容易合并糖尿病自主神經病變，很多病人心臟缺血癥狀較為隱匿，不容易早期識別及干預，導致心血管死亡風險高，社會危害極大。隨著本世紀冠心病治療技術的發展，糖尿病合并冠心病患者的預后得到了顯著改善，在一定情況下減少了由于心血管導致死亡的風險，已有的治療方案包括：標準的藥物治療、在藥物治療基礎上的冠脈介入治療和冠脈搭橋等，但由于糖尿病合并冠心病涉及到的病變情況復雜，目前糖尿病合并冠心病患者的死亡率仍然很高。

目前的治療策略可以改善糖尿病合并冠心病患者的長期預后，但仍然有部分患者生存周期有限。在此情況下，如果能準確預測糖尿病合并冠心病患者心血管死亡風險，以及對死亡風險影響因素貢獻大小作評估，有助于準確識別高危的糖尿病合并冠心病患者，做到及時有效干預。

但現有的針對糖尿病合并冠心病患者的風險因素的研究集中于評估單個危險因素對冠心病變患者預后的影響，缺少多個危險因素綜合評估的研究，且不能對相關危險因素貢獻度大小綜合評估，沒有一個有效的心血管死亡預測機制。

發明內容

有鑒于此，本發明提出了一種風險預測模型的構建方法、設備、終端及存儲介質，通過本方案建立了針對糖尿病合并冠心病人的心血管死亡風險預測模型，有助于建立個體化干預方案，降低冠冠心病患者的死亡風險，提高嚴重冠心病患者生存率。

具體的，本發明提出了以下具體的實施例：

本發明提出了一種風險預測模型的構建方法，包括：

步驟S1、獲取糖尿病合并冠心病患者的多個屬性數據；

步驟S2、基于信息增益評價函數對各所述屬性數據進行評估，得到各所述屬性數據的信息增益，并基于多個所述屬性數據組成數據集；

步驟S3、初始化迭代次數N，N＝1；

步驟S4、第N次基于所述數據集在深度神經網絡中進行訓練生成模型；

步驟S5、基于損失函數對所述模型進行性能評估，得到性能值；

步驟S6、若所述性能值與初始模型的性能值的差值不大于性能閾值，從所述數據集剔除所述信息增益最小的一個或多個所述屬性數據，并將所述迭代次數加1后作為N，返回步驟S4；所述初始模型為N＝1時基于所有所述屬性數據形成的所述數據集在深度神經網絡中進行訓練生成的；

步驟S7、若所述性能值與所述初始模型的性能值的差值大于性能閾值，將第N-1次生成的模型作為用于預測糖尿病合并冠心病人的心血管死亡風險的最終模型。

在一個具體的實施例中，所述屬性數據關聯有病例樣本的數據；所述步驟S2，包括：

基于信息增益評價函數與所述病例樣本的數據確定第一信息熵，且基于信息增益評價函數、所述屬性數據及所述病例樣本的數據確定第二信息熵；所述第一信息熵為所述病例樣本中心血管死亡事件的信息熵；所述第二信息熵為不同的所述屬性數據取值下的心血管死亡事件的信息熵；