[發明專利]一種用于慢病檢測及風險評估的穩定系統及方法

有效

• 申請號: 202110009973.1
• 申請日: 2021-01-05
• 公開（公告）號: CN112732690B
• 公開（公告）日: 2022-12-27
• 發明（設計）人: 鄧暉;孫中清;周酉;許峰;王大鵬;劉金博;白峻彬;董霞
• 申請（專利權）人: 山東福來克思智能科技有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/28;G16H50/20;G16H50/70;G16H80/00
• 代理公司: 上海百一領御專利代理事務所(普通合伙) 31243
• 代理人: 姜伯炎

本申請的目的是提供一種用于慢病檢測及風險評估的穩定系統及方法，本申請通過獲取受檢測用戶的多維度健康信息，對所述多維度健康信息進行特征提取及構造，得到標準化數據；基于數據庫中的樣本數據以及所述標準化數據進行特征重構以及特征權重計算，以確定重構的輸入特征數據；根據所述重構的輸入特征數據進行預測受檢測用戶的健康，得到預測結果，將所述預測結果及獲得的用戶數據反饋至所述數據庫中；對所述用戶數據以及所述預測結果進行噪聲識別，確定噪聲數據，基于所述噪聲數據更新所述數據庫中的所有數據。從而解決原始醫療數據樣本庫中由于主觀因素所導致的誤差數據，并對樣本庫中的數據迭代以使樣本核心點漸趨穩定。

技術領域

本申請涉及慢病檢測領域，尤其涉及一種用于慢病檢測及風險評估的穩定系統及方法。

背景技術

慢性非傳染性疾病(簡稱慢性病)是我國居民的主要死亡原因和疾病負擔，是制約健康預期壽命提高的重要因素。國內外實踐經驗證明，慢性病的預后與疾病發現的早晚密切相關。發現越早、干預越早，治療和管理的效果越好，早發現、早干預是關鍵。但目前醫療健康系統非旨在可持續照顧慢病患者，人們只能在有限的指導下進行自我慢病管理。如何提供可操作，可持續反饋和可持續的健康監督，給患者提供個性化健康意見及降低成本的健康服務是極為重要的。

目前市場上對于慢性病的預測與防治，多集中于小而精的監測硬件，或者是從數據采集到數據存儲，數據查詢等的一體化管理平臺，可使用的方式包括慢病結合AI現狀，全量數據做預測；但是，對于慢病防控結合AI，目前尚且存在一些問題，醫療行業事關生命，監管較嚴，而深度學習的可解釋性不足問題目前尚未完全解決；另外，現有的樣本數據庫不精確，標簽庫數據中噪音大，導致模型誤差大。

發明內容

本申請的一個目的是提供一種慢病檢測及風險評估的穩定系統及方法，解決現有技術中樣本數據庫不精確，數據庫中數據的噪音大，導致用于檢測慢病及風險評估的深度學習模型誤差大。

根據本申請的一個方面，提供了一種用于慢病檢測及風險評估的穩定系統，該系統包括：

數據獲取模塊、數據匯聚模塊、數據庫、數據過濾模塊、健康預測模塊及反饋優化模塊，

其中，所述數據獲取模塊用于獲取受檢測用戶的多維度健康信息；所述數據匯聚模塊用于對所述多維度健康信息進行特征提取及構造，得到標準化數據；

所述數據過濾模塊用于從所述數據庫中獲得樣本數據以及從所述數據匯聚模塊中獲取所述標準化數據，基于所述樣本數據以及所述標準化數據進行特征重構以及特征權重計算，以確定重構的輸入特征數據；

所述健康預測模塊用于根據所述重構的輸入特征數據進行預測受檢測用戶的健康，得到預測結果，將所述預測結果輸入至所述數據庫中；

所述反饋優化模塊用于對所述數據庫中的用戶數據以及所述預測結果進行噪聲識別，確定噪聲數據，將所述噪聲數據反饋至所述數據庫中，以更新所述數據庫中的所有數據。

進一步地，所述反饋優化模塊用于對所述用戶數據以及所述預測結果按照慢性病種類進行劃分，得到多個樣本類數據；

所述反饋優化模塊用于通過聚類算法處理每一樣本類數據，確定目標參數；

所述反饋優化模塊用于對所述目標參數進行密度聚類以識別噪聲區域，基于所述噪聲區域確定噪聲數據。

進一步地，所述反饋優化模塊用于計算同樣本類數據中每個用戶距離周圍區域內的其他各用戶的最小距離，根據得到的所有最小距離確定全局聚類半徑；計算所有樣本類數據的數量分布的上四分位數；根據所述全局聚類半徑以及所述上四分位數確定目標參數，其中，所述目標參數包括聚類半徑和密度閾值。