[發明專利]基于人工智能的腦血管病動態預測模型構建方法及系統

有效

• 申請號: 202110924999.9
• 申請日: 2021-08-12
• 公開（公告）號: CN113628754B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發明（設計）人: 武劍;桑振華
• 申請（專利權）人: 武劍;桑振華
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H50/20;G16H10/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 趙銀萍

本發明公開了一種基于人工智能的腦血管病動態預測模型構建方法及系統，其方法包括：對目標病人的檢驗結果項目值進行特征提取，獲取特征提取結果，對所述特征提取結果中的多個第一特征進行特征變換，獲取變換后的多個第二特征，根據腦血管病的多個預設特征以及每個預設特征的權重值構建危險因素模型，將所述多個第二特征代入所述危險因素模型中進行擬合，根據擬合結果構建預設Adam優化算法，預先構建腦血管病預測模型，利用所述預設Adam優化算法對所述腦血管病預測模型進行訓練，獲得訓練后的腦血管病預測模型。可以針對病人常用的檢查項目來進行精準的腦血管病評估，保證了評估結果的準確性和客觀性。降低了成本，提高了用戶的體驗感。

技術領域

本發明涉及人工智能和大數據的醫療預測模型技術領域，尤其涉及一種基于人工智能的腦血管病動態預測模型構建方法及系統。

背景技術

腦血管病是危害國民健康的慢病，最新的一項中國國家腦血管病篩查調查報告(CNSSS)的結果顯示：2002年至2013年期間，中國的40至74歲的年齡段中第一次出現腦血管病癥狀的占比從189/十萬人增長顯著至379/十萬人，總體年增長率高達8.3％(高于同時期的中國GDP增長率)。根據2017年發表的中國腦血管流行病學調查(NESS-China)分析結果：腦血管病是我國人群死亡的主要原因之一，其在年齡超過20歲的人群中，年齡標化的腦血管病總死亡率為114.8/十萬人年。多項國外醫療科研結果證明腦血管病的篩查、預防等病前管理研究能夠有效降低危險人群的腦血管病發生率，并且可以在救治過程中提供體征監測數據和建議，以期提高靜脈溶栓成功率的占比，腦血管病防治目前已經逐漸成為前沿研究課題，受到重視。由于國內公眾對腦血管病知識的匱乏，其篩查與防治研究開展的范圍較局限。綜合其原因，腦血管病篩查領域信息化程度較低，篩查項目缺乏延續性跟進，篩查數據使用效率低下等是主要原因，現有的腦血管病預測方法只有通過根據病人在進行腦血管病相關聯的檢查報告通過醫師的從醫經驗來預測，上述預測結果比較偏主觀，并且預測準確率會隨著醫師的水平而上下浮動導致預測錯誤情況的發生，同時，進行腦血管病相關聯的檢查費用不低導致大多數人都無法預測自己的腦血管病發生概率，降低了用戶的體驗感。

發明內容

針對上述所顯示出來的問題，本發明提供了一種基于人工智能的腦血管病動態預測模型構建方法及系統用以解決背景技術中提到的人為預測結果比較偏主觀，并且預測準確率會隨著醫師的水平而上下浮動導致預測錯誤情況的發生，同時，進行腦血管病相關聯的檢查費用不低導致大多數人都無法預測自己的腦血管病發生概率，降低了用戶的體驗感的問題。

一種基于人工智能的腦血管病動態預測模型構建方法，包括以下步驟：

對目標病人的檢驗結果項目值進行特征提取，獲取特征提取結果；

對所述特征提取結果中的多個第一特征進行特征變換，獲取變換后的多個第二特征；

根據腦血管病的多個預設特征以及每個預設特征的權重值構建危險因素模型，將所述多個第二特征代入所述危險因素模型中進行擬合，根據擬合結果構建預設Adam優化算法；

預先構建腦血管病預測模型，利用所述預設Adam優化算法對所述腦血管病預測模型進行訓練，獲得訓練后的腦血管病預測模型。

優選的，所述對目標病人的檢驗結果項目值進行特征提取，獲取特征提取結果，包括：

從預設數據庫中調取腦血管病篩查數據集；

對所述腦血管病篩查數據集中的數據進行預處理，所述預處理包括：降噪、去偽影、重采樣以及歸一化；

對預處理后的數據進行腦血管病的特征提取，獲得腦血管病的陽性特征、統計特征以及形態特征；

根據所述腦血管病的陽性特征、統計特征以及形態特征對所述目標病人的檢驗結果項目值進行特征提取，獲取所述特征提取結果。