[發明專利]一種利用智能分析技術對糖尿病患病風險的預測方法

在審

• 申請號: 202110382624.4
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113113142A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 趙云倩
• 申請（專利權）人: 長沙理工大學
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30
• 代理公司: 長沙智勤知識產權代理事務所(普通合伙) 43254
• 代理人: 曾芳琴

本發明公開了一種利用智能分析技術對糖尿病患病風險的預測方法，包括如下步驟：選取樣本，并按預設頻率采集所述樣本的特征信息；根據是否確診罹患糖尿病將所述樣本劃分成患病組樣本和正常組樣本；根據所述患病組樣本確診前預設次數的所述特征信息計算獲得所述特征信息中各項動態指標的病變趨勢；根據所述正常組樣本最近所述預設次數的所述特征信息計算獲得所述特征信息中各項動態指標的發展趨勢；對比并計算獲得所述發展趨勢與所述病變趨勢的相似度，根據所述相似度得到對應的所述正常組樣本的患病風險程度。本發明的數據來源時間跨度大，穩定性強，預測性遠高于現有技術，因此能夠更為有效地提升準確率。

技術領域

本發明涉及智能分析技術領域，尤其涉及一種利用智能分析技術對糖尿病患病風險的預測方法。

背景技術

糖尿病(Diabetes Mellitus,DM)是一種以慢性高血糖為特征由多病因引起的終身性代謝性疾病，被世界衛生組織列為十大疑難病之一，占據死亡原因的前五位。糖尿病患者會出現典型的“三多一少”癥狀，后期則會發生于全身各個系統，例如視網膜病變、心腦血管病變、尿毒癥、糖尿病足的嚴重并發癥，給患者帶來極大的痛苦。糖尿病發病率特別高，并且有逐年上升的趨勢。2015年國際糖尿病聯盟發布數據，中國糖尿病患者數約為1.10億，居全球首位，根據目前的發展趨勢，預計到2040年患者數將會達到1.51億。糖尿病可分為兩種類型：1型糖尿病，又稱青少年型糖尿病，常發生于青少年或兒童，有明顯的家族遺傳傾向；2型糖尿病，是我們常見的糖尿病，多發生于成人。肥胖和能量攝入超量是2型糖尿病的主要致病因素，1型糖尿病的主要病因是基因突變和家族遺傳。妊娠期糖尿病(GDM)被定義為在懷孕期間首次被發現有胰島素耐受的表現。妊娠期糖尿病在西方女性發病率為1-3％，在亞洲女性的發病率為5-10％。

糖尿病的形成并非一蹴而就，除去遺傳因素，往往還與不良的生活習慣相關，這意味著人們可以通過改變生活習慣來降低患病風險。但是每個人的身體狀況存在差異，不同身體狀態的人在相同或相近的生活習慣下的患病幾率是不同的，也就是說并沒有絕對統一的生活習慣標準能夠阻擋糖尿病的形成。如果能夠根據個體特性準確預測每個人的患病風險，就能讓人們根據自身的患病風險等級的高低對應控制生活習慣，從而降低發病幾率，換句話說，就是風險等級較高的人要更為嚴格地管控自己的生活習慣，風險等級較低的人可以適當放寬管控尺度。而現有的預測手段往往采用靜態數據對比的方式，也就是只根據糖尿病患者患病時的特征數據作為參照，而忽略了患者在患病前的長期的動態特征數據，這種靜態的數據對比方式不能反映病變的動態過程，從而導致預測結果的準確率較低。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種利用智能分析技術對糖尿病患病風險的預測方法，旨在解決現有的糖尿病患病風險預測方法僅采用靜態數據比對以致準確率較低的問題。

為實現上述目的，本發明提供的利用智能分析技術對糖尿病患病風險的預測方法，包括如下步驟：

選取樣本，并按預設頻率采集所述樣本的特征信息；

根據是否確診罹患糖尿病將所述樣本劃分成患病組樣本和正常組樣本；

根據所述患病組樣本確診前預設次數的所述特征信息計算獲得所述特征信息中各項動態指標的病變趨勢；

根據所述正常組樣本最近所述預設次數的所述特征信息計算獲得所述特征信息中各項動態指標的發展趨勢；

對比并計算獲得所述發展趨勢與所述病變趨勢的相似度，根據所述相似度得到對應的所述正常組樣本的患病風險程度。

優選地，所述根據是否確診罹患糖尿病將所述樣本劃分成患病組樣本和正常組樣本的步驟之前，還包括：

獲取所述樣本的隨機血糖濃度信息、糖尿病癥狀信息、空腹血糖濃度信息和75克葡萄糖耐量檢查結果信息；