[發明專利]一種基于機器學習的糖尿病處方預測方法在審
| 申請號： | 202310277082.3 | 申請日： | 2023-03-21 |
| 公開（公告）號： | CN116486987A | 公開（公告）日： | 2023-07-25 |
| 發明（設計）人： | 吳飛躍;吳天星;陳亞 | 申請（專利權）人： | 江蘇亞寰軟件股份有限公司 |
| 主分類號： | G16H20/10 | 分類號： | G16H20/10;G16H50/70;G16H10/60;G16H50/30;G06F40/166;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京新誠匯知識產權代理事務所(普通合伙) 32661 | 代理人： | 吳凡 |
| 地址： | 210000 江蘇省南京*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 機器 學習 糖尿病 處方 預測 方法 | ||
本發明提供一種基于機器學習的糖尿病處方預測方法、終端機及存儲介質，涉及醫療方案預測領域，收集整理已知的糖尿病病人處方集，確定對應的糖尿病病人體征健康數據集，并建立基本數據集；對建立的基本數據集進行預處理操作；針對每一種藥物，分別進行數據集劃分；結合多種機器學習模型在每一個數據集上進行訓練，得到對應的目標預測模型；基于多種機器學習模型的輸出結果，得到最終的預測電子處方，根據藥品描述條目數據，生成對應的預測自然語言描述文本。避免了機器學習算法模型受到其傳統統計技術的限制，也解決在有效解釋非線性關系和變量?變量相互作用的能力方面受到限制的問題，并且它們依賴于在人類生物系統中可能不正確的假設。
技術領域
本發明涉及醫療方案預測領域，尤其涉及一種基于機器學習的糖尿病處方預測方法。
背景技術
糖尿病是一種以高血糖為特征的代謝性疾病。高血糖則是由于胰島素分泌缺陷或其生物作用受損，或兩者兼有引起。糖尿病是一種受遺傳因素、環境因素及生活習慣所影響導致的一種慢性代謝性疾病。主要原因是人體胰腺不能正常產生胰島素(胰島素缺乏)或身體不能正常利用胰島素(胰島素抵抗)，導致血糖高于正常的一種綜合征。
在實際的糖尿病臨床治療中，每位患者的糖尿病病因不同，糖尿病的癥狀也因人而異，同時各類藥物組合非常復雜。各種因素綜合起來，使得臨床醫師很難對每一位患者給出最佳藥物治療方案。
目前對于糖尿病處方預測方法中，也采用機器學習算法模型來進行預測，但受到傳統統計技術的限制，也就是受到解釋非線性關系和變量-變量相互作用的能力方面受到限制的問題，并且傳統統計技術依賴于在人類生物系統中可能不正確的假設，影響預測結果的準確性和魯棒性。
發明內容
本發明提供一種基于機器學習的糖尿病處方預測方法，方法針對目前臨床上糖尿病給藥存在的問題，采用機器學習的方法，對使用各種用藥方案的病人進行處理，訓練多種機器學習模型，來找到各種藥物方案的適用人群，最后建立預測模型，得到一個輔助處方預測系統。
方法包括：
S101、收集整理已知的糖尿病病人處方集，確定對應的糖尿病病人體征健康數據集，并建立基本數據集；
S102、對建立的基本數據集進行預處理操作；預處理操作包括對連續性變量的轉換、離散型變量的稀疏化處理以及藥物的過濾篩選；
S103、針對每一種藥物，分別進行數據集劃分；
S104、結合多種機器學習模型在每一個數據集上進行訓練，并測試機器學習模型在測試集上的可靠性，直至預測精度滿足要求，得到對應的目標預測模型；
S105、基于多種機器學習模型的輸出結果，得到最終的預測電子處方，根據藥品描述條目數據，生成對應的預測自然語言描述文本。
進一步需要說明的是，步驟S101中，收集整理已知的糖尿病病人處方集為
M＝{(M11，M12，...，M1(b+1))，(M21，M22，...，M2(b+1))，...，(Mm1，Mm2，...，Mm(b+1))}；
確定對應的糖尿病病人體征健康數據集為
P＝{(P11，P12，...，P1(a+1))，(P21，P22，...，P2(a+1))，...，(Pp1，Pp2，...，Pp(a+1))}；
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