[發(fā)明專利]一種急性肝炎的預(yù)測裝置及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011162284.6
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112435757A
• 公開（公告）日: 2021-03-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉陽;譚世琦
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市利來山科技有限公司
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80;G16H50/70
• 代理公司: 深圳市恒申知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44312
• 代理人: 任哲夫

1.一種急性肝炎的預(yù)測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊(11)，用于獲取急性肝炎患者的相關(guān)數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)處理模塊(12)，與所述數(shù)據(jù)獲取模塊(11)連接，用于處理所述急性肝炎患者的相關(guān)數(shù)據(jù)，生成特征數(shù)據(jù)；

預(yù)測模塊(13)，與所述數(shù)據(jù)處理模塊(12)連接，用于對所述特征數(shù)據(jù)進行預(yù)測，得到多個初步的不患病概率和患病概率；

集成模塊(14)，與所述預(yù)測模塊(13)連接，用于對所述多個初步的不患病概率和患病概率進行統(tǒng)計，得到急性肝炎患者最終的不患病概率和患病概率。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述相關(guān)數(shù)據(jù)包括：連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)；

所述連續(xù)數(shù)據(jù)包括：脈搏頻率、心率、呼吸頻率、血氧氣飽和度、年齡、身高、性別、體重指數(shù)、血壓以及膽固醇指標；

所述離散數(shù)據(jù)包括：情緒狀態(tài)、是否飲酒、是否患有糖尿病、是否有家族遺傳糖尿病病史、是否患有肝炎、是否有肝炎遺傳病歷史、是否患有心臟疾病以及是否有心臟疾病遺傳病歷史。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

模型訓(xùn)練模塊15，與所述預(yù)測模塊13連接，用于：

將樣本集的連續(xù)數(shù)據(jù)輸入SVM模型的訓(xùn)練算法，得到最優(yōu)的權(quán)重參數(shù)；

將樣本集的離散數(shù)據(jù)輸入決策樹模型的訓(xùn)練算法，構(gòu)建最優(yōu)的分類決策樹；

將樣本集的連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)輸入MLP模型的訓(xùn)練算法，得到最優(yōu)的權(quán)重參數(shù)；

其中，所述樣本集包括多個患病和不患病個體的所述相關(guān)數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊(12)用于：

正則化處理所述連續(xù)數(shù)據(jù)，具體為，

采用公式計算某個指標x的中間值x'；

其中，x為某個指標的原始值，x_min為某個指標的經(jīng)驗最小值，x_max為某個指標的經(jīng)驗最大值，x'為某個指標x的中間值；

對x'進行二值處理，得到特征數(shù)據(jù)：當(dāng)x'大于1時將x'設(shè)置為1,當(dāng)x'小于0時將x'設(shè)置為0。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理模塊(12)還用于：

對所述離散數(shù)據(jù)進行二進制編碼處理，得到特征數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置，其特征在于，所述預(yù)測模塊(13)用于：

采用SVM模型預(yù)測所述連續(xù)數(shù)據(jù)，得到所述連續(xù)數(shù)據(jù)的初步不患病概率和患病概率；

采用決策樹模型預(yù)測所述離散數(shù)據(jù)，得到所述離散數(shù)據(jù)的初步不患病概率和患病概率；以及

采用MLP模型預(yù)測所述連續(xù)數(shù)據(jù)及離散數(shù)據(jù)，得到組合的初步不患病概率和患病概率。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述集成模塊(14)用于：

將所述連續(xù)數(shù)據(jù)的初步不患病概率和患病概率、所述離散數(shù)據(jù)的初步不患病概率和患病概率及所述組合的初步不患病概率和患病概率輸入集成學(xué)習(xí)模型，預(yù)測最終的不患病概率p₀和患病概率p₁，不患病概率p₀和患病概率p₁具體公式如下，

其中，p₁₀為SVM模型預(yù)測的不患病概率，p₂₀為決策樹模型預(yù)測的不患病概率，p₃₀為MLP模型預(yù)測的不患病概率，p₁₁為SVM模型預(yù)測的患病概率，p₂₁為決策樹模型預(yù)測的患病概率，p₃₁為MLP模型預(yù)測的患病概率，P₀為最終的不患病概率；

其中，p₁₁為SVM模型預(yù)測的患病概率，p₂₁為決策樹模型預(yù)測的患病概率，p₃₁為MLP模型預(yù)測的患病概率，p₁₀為SVM模型預(yù)測的不患病概率，p₂₀為決策樹模型預(yù)測的不患病概率，p₃₀為MLP模型預(yù)測的不患病概率，P₁為最終的患病概率。