[發(fā)明專利]風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011538358.1 | 申請(qǐng)日: | 2020-12-23 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN112489803A | 公開(kāi)(公告)日: | 2021-03-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王旻駿;費(fèi)悅;王浩宇;戈牧;胡智臻;符瑩瑩 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 阿斯利康投資(中國(guó))有限公司 |
| 主分類號(hào): | G16H50/30 | 分類號(hào): | G16H50/30;G16H50/80;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京市柳沈律師事務(wù)所 11105 | 代理人: | 張曉明 |
| 地址: | 201203 *** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 風(fēng)險(xiǎn) 事件 預(yù)測(cè) 方法 系統(tǒng) 生成 | ||
本公開(kāi)提供一種風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)方法、風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法,包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟,接收預(yù)定時(shí)間段內(nèi)與風(fēng)險(xiǎn)事件相關(guān)聯(lián)的多種事件數(shù)據(jù),對(duì)多種事件數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)處理,生成待處理數(shù)據(jù);特征數(shù)據(jù)選擇步驟,從待處理數(shù)據(jù)中選擇與風(fēng)險(xiǎn)事件相關(guān)性滿足預(yù)定條件的數(shù)據(jù),作為特征數(shù)據(jù);以及預(yù)測(cè)系統(tǒng)訓(xùn)練步驟,利用特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),訓(xùn)練并且獲得預(yù)測(cè)系統(tǒng)。生成的預(yù)測(cè)系統(tǒng)具有高準(zhǔn)確率、強(qiáng)魯棒性并且對(duì)于特征依賴性低,從而在缺乏足夠的既往風(fēng)險(xiǎn)事件史的情況下,也能實(shí)現(xiàn)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)事件的首次出現(xiàn)的預(yù)測(cè)。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開(kāi)涉及人工智能領(lǐng)域,更具體地,本公開(kāi)涉及一種風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)方法、風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。
背景技術(shù)
預(yù)測(cè)技術(shù)是根據(jù)一定事物的運(yùn)動(dòng)和變化規(guī)律,用學(xué)科的方法和手段對(duì)事物的發(fā)展趨勢(shì)和未來(lái)的狀態(tài)進(jìn)行估量,做出定性或者定量的評(píng)價(jià)。人們希望能夠通過(guò)科學(xué)的預(yù)測(cè)技術(shù)對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)事件(例如,疾病、自然災(zāi)害、意外危險(xiǎn))進(jìn)行預(yù)估,從而能夠避免風(fēng)險(xiǎn)事件的出現(xiàn)或者為風(fēng)險(xiǎn)事件的出現(xiàn)做好預(yù)案準(zhǔn)備。
近年來(lái),隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、各種算法以及相關(guān)硬件算力的成熟,人工智能技術(shù)處于井噴式的發(fā)展階段。人工智能技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)方面能夠獲得比傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)技術(shù)更為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于疾病這種風(fēng)險(xiǎn)事件的預(yù)測(cè)由于與人們的健康息息相關(guān),所以已經(jīng)成為風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)的最重要對(duì)象。
例如,對(duì)于慢性阻塞性肺疾病(簡(jiǎn)稱為“慢阻肺”,COPD)是一種進(jìn)行性加重、目前無(wú)法治愈的慢性呼吸系統(tǒng)疾病。根據(jù)最新流行病學(xué)調(diào)查,我國(guó)慢阻肺疾病患者高達(dá)9990萬(wàn)人。慢阻肺疾病分期包括穩(wěn)定期和急性加重(AECOPD)期,其中AECOPD指慢阻肺癥狀在短期內(nèi)急劇惡化,需要額外治療。AECOPD臨床高發(fā)并且是導(dǎo)致疾病進(jìn)展甚至死亡的主要原因之一。研究顯示65%患者每年發(fā)生大于1次的AECOPD,由于AECOPD住院的患者5年死亡率大于50%。考慮到AECOPD嚴(yán)重威脅患者健康,降低AECOPD風(fēng)險(xiǎn)是慢阻肺管理的一大目標(biāo)。現(xiàn)行的國(guó)內(nèi)外指南推薦以過(guò)去一年內(nèi)的AECOPD次數(shù)(AECOPD史)評(píng)估患者未來(lái)AECOPD風(fēng)險(xiǎn)的高低,并作為選擇治療藥物的一個(gè)重要依據(jù)。然而,由于1)目前慢阻肺診斷率低(10%),慢阻肺篩查是病例發(fā)現(xiàn)的重要手段,但對(duì)于這些通過(guò)篩查首次確診的患者,無(wú)法獲取AECOPD史;2)慢阻肺患者以老年人為主(平均60歲),對(duì)疾病認(rèn)知有限,通過(guò)臨床問(wèn)診很難準(zhǔn)確獲取AECOPD史,導(dǎo)致目前對(duì)于AECOPD風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)評(píng)估模式存在不足。而如果能更早和更準(zhǔn)確地識(shí)別AECOPD高風(fēng)險(xiǎn)患者并進(jìn)行個(gè)體化治療,則可以降低未來(lái)的AECOPD風(fēng)險(xiǎn)。
因此,希望提供一種風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng),其能夠基于被預(yù)測(cè)對(duì)象(例如,慢阻肺疾病患者)在預(yù)定時(shí)間段內(nèi)與風(fēng)險(xiǎn)事件(例如,AECOPD)相關(guān)聯(lián)的多種事件數(shù)據(jù),獲取在未來(lái)一定時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件的概率。
發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述問(wèn)題而提出了本公開(kāi)。本公開(kāi)提供了一種風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)方法、風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。
根據(jù)本公開(kāi)的一個(gè)方面,提供了一種風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法,包括:數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟,接收預(yù)定時(shí)間段內(nèi)與所述風(fēng)險(xiǎn)事件相關(guān)聯(lián)的多種事件數(shù)據(jù),對(duì)所述多種事件數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)處理,生成待處理數(shù)據(jù);特征數(shù)據(jù)選擇步驟,從所述待處理數(shù)據(jù)中選擇與所述風(fēng)險(xiǎn)事件相關(guān)性滿足預(yù)定條件的數(shù)據(jù),作為特征數(shù)據(jù);以及預(yù)測(cè)系統(tǒng)訓(xùn)練步驟,利用所述特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),訓(xùn)練并且獲得所述預(yù)測(cè)系統(tǒng)。
此外,根據(jù)本公開(kāi)一個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法,其中,所述數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括:對(duì)多種事件數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)編碼處理、缺失數(shù)據(jù)處理,以及數(shù)據(jù)歸一化處理。
此外,根據(jù)本公開(kāi)一個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)系統(tǒng)的生成方法,其中,特征數(shù)據(jù)選擇步驟包括執(zhí)行方差篩選、卡方檢驗(yàn)篩選、隨機(jī)森林篩選中的一個(gè)或多個(gè)。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于阿斯利康投資(中國(guó))有限公司,未經(jīng)阿斯利康投資(中國(guó))有限公司許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買(mǎi)此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202011538358.1/2.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來(lái)源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視裝置、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)視方法
- 風(fēng)險(xiǎn)控制方法及風(fēng)險(xiǎn)控制裝置
- 風(fēng)險(xiǎn)分層
- 風(fēng)險(xiǎn)分層
- 風(fēng)險(xiǎn)判定裝置、風(fēng)險(xiǎn)判定方法以及風(fēng)險(xiǎn)判定程序
- 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系統(tǒng)以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法
- 風(fēng)險(xiǎn)管理裝置、風(fēng)險(xiǎn)管理方法以及風(fēng)險(xiǎn)管理程序
- 風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算方法和風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算系統(tǒng)
- 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估裝置
- 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估裝置
- 一種事件通訊裝置及方法
- 動(dòng)態(tài)權(quán)重事件處理系統(tǒng)和方法
- 攻擊檢測(cè)裝置和攻擊檢測(cè)方法
- 基于Unity的事件管理方法及系統(tǒng)
- 事件解析裝置、事件解析系統(tǒng)、事件解析方法及事件解析程序
- 事件解析裝置、事件解析系統(tǒng)、事件解析方法及事件解析程序
- 事件解析裝置、事件解析系統(tǒng)、事件解析方法及事件解析程序
- 熱點(diǎn)事件確定方法及裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種樹(shù)狀模型中節(jié)點(diǎn)的連接方法及其模型、計(jì)算機(jī)裝置和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種事件處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像譯碼裝置、圖像譯碼方法、程序以及記錄介質(zhì)
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像譯碼裝置、圖像譯碼方法
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像譯碼裝置、圖像譯碼方法
- 基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型適用性量化的預(yù)測(cè)模型選擇方法
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像譯碼裝置、圖像譯碼方法
- 分類預(yù)測(cè)方法及裝置、預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練方法及裝置
- 幀內(nèi)預(yù)測(cè)的方法及裝置
- 圖像預(yù)測(cè)方法及裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)
- 文本預(yù)測(cè)方法、裝置以及電子設(shè)備
- 模型融合方法、預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)分離的方法和裝置
- 一種手機(jī)動(dòng)漫人物及背景創(chuàng)作方法
- 一種通訊綜合測(cè)試終端的測(cè)試方法
- 一種服裝用人體測(cè)量基準(zhǔn)點(diǎn)的獲取方法
- 系統(tǒng)升級(jí)方法及裝置
- 用于虛擬和接口方法調(diào)用的裝置和方法
- 線程狀態(tài)監(jiān)控方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種JAVA智能卡及其虛擬機(jī)組件優(yōu)化方法
- 檢測(cè)程序中方法耗時(shí)的方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 函數(shù)的執(zhí)行方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)





