生理状况评估因子确定方法、生理状况评估因子确定系统技术方案

本发明专利技术属于医疗大数据处理领域，具体涉及生理状况评估因子确定方法、生理状况评估因子确定系统。该生理状况评估因子确定方法，包括步骤：获取基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子；获取基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子；对第二风险分子进行逻辑回归模型分析；计算第一风险分子与逻辑回归模型分析后的第二风险分子的相关系数，以确定第一风险分子与第二风险分子之间的相关性；根据第一风险分子与第二风险分子的相关性筛选出对某一生理状况的评估因子，以确定对某生理状况有价值的评估因子。其能够有效地提高风险因子质量，减少风险预测模型建模维度，提供行之有效的风险因子评估，为生理状况的风险预测提供有效依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医疗大数据处理领域，具体涉及一种生理状况评估因子确定方法以及相应的生理状况评估因子确定系统。
技术介绍
在医学研究领域中，预测模型常被用来预测某种疾病未来的发病情况。通过预测模型对人群疾病发病风险概率进行分层，对风险概率不同的群体进行有针对性、强度不同的预警，可是被认作精准医疗的第一步，更能及时对不同人群的健康、生活方式进行纠正和调整。此外，对于个人来说，预测模型有助于患者更清楚地了解自己的发病风险，提高对疾病危险因素防治的认知，提前进行生活方式或药物干预，从而降低疾病的发病率和死亡率。建立风险预测模型需要确定风险因子，目前已有的获得风险因子方法有两种：一种是基于知识的，即从医学指南或医学文献中提取，这些风险因子通常为定性化描述，无法定量化进行患病风险预测，难以获得精准的指导；另一种是基于数据的，即从临床数据进行观察得到，这些数据通常比较分散，无法体现数据价值，在海量的数据中难以提炼出有价值的预警针对项。可见，风险预测模型需要确定风险因子的方法比较单一。然而，将两者结合得到更加全面的、有价值的风险因子目前还未有有效的方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术中存在的上述不足，提供一种生理状况评估因子确定方法、生理状况评估因子确定系统，至少部分解决风险预测模型需要确定风险因子的方法比较单一的问题。解决本专利技术技术问题所采用的技术方案是该生理状况评估因子确定方法，包括步骤：获取基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子；获取基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子；对所述第二风险分子进行逻辑回归模型分析；计算所述第一风险分子与逻辑回归模型分析后的所述第二风险分子的相关系数，以确定所述第一风险分子与所述第二风险分子之间的相关性；根据所述第一风险分子与所述第二风险分子的相关性筛选出对某一生理状况的评估因子，以确定对某生理状况有价值的评估因子。优选的是，对所述第二风险分子进行逻辑回归模型分析的计算公式为：其中：t＝β0+β1x1+β2x2+L+βnxn，x1,x2,…,xn是风险因子，n是风险因子的数量。优选的是，计算所述第一风险分子与逻辑回归模型分析后的所述第二风险分子的相关性的过程中，相关系数的计算公式为：其中：X＝(x1,x2,…,xn)和Y＝(y1,y2,…,yn)分别为第一风险因子与第二风险因子数据，和为X和Y的平均值，n是风险因子的数量。优选的是，所述相关系数小于0.7的所述第一风险分子和所述第二风险分子评定为对某一生理状况有价值的评估因子。优选的是，其特征在于，基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子，包括来自医学期刊或文献中提取相应的已定论评估因子；基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子，包括来自通用信息、临床诊断信息、用药指南信息、化验信息、症状信息中的至少一项。一种生理状况评估因子确定系统，包括第一获取单元、第二获取单元、逻辑回归模型单元、相关性分析单元和确定单元，其中：所述第一获取单元，用于获取基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子；所述第二获取单元，用于获取基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子；所述逻辑回归模型单元，用于对所述第二风险分子进行逻辑回归模型分析；所述相关性分析单元，用于计算所述第一风险分子与逻辑回归模型分析后的所述第二风险分子的相关系数，以确定所述第一风险分子与所述第二风险分子之间的相关性；所述确定单元，用于根据所述第一风险分子与所述第二风险分子的相关性筛选出对某一生理状况的评估因子，以确定对某生理状况有价值的评估因子。优选的是，在所述逻辑回归模型单元中，对所述第二风险分子进行逻辑回归模型分析的计算公式为：其中：t＝β0+β1x1+β2x2+L+βnxn，x1,x2,…,xn是风险因子，n是风险因子的数量，n是风险因子的数量。优选的是，在所述相关性分析单元中，计算所述第一风险分子与逻辑回归模型分析后的所述第二风险分子的相关系数的计算公式为：其中：X＝(x1,x2,…,xn)和Y＝(y1,y2,…,yn)分别为第一风险因子与第二风险因子数据，和为X和Y的平均值。优选的是，在所述确定单元中，所述相关系数小于0.7的所述第一风险分子和所述第二风险分子评定为对某一生理状况有价值的评估因子。优选的是，其特征在于，所述第一获取单元中，基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子包括来自医学期刊或文献中提取相应的已定论评估因子；所述第二获取单元中，基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子包括来自通用信息、临床诊断信息、用药指南信息、化验信息、症状信息中的至少一项。本专利技术的有益效果是：该生理状况评估因子确定方法及其生理状况评估因子确定系统，将基于知识的风险因子和基于临床数据的潜在风险因子进行综合提取，使用了整合提取(逻辑回归模型)和独立提取(相关性分析)两种方式，能够有效地提高风险因子质量，减少风险预测模型建模维度，降低风险模型建立难度，为生理状况评估提供行之有效的风险因子评估，为生理状况的风险预测提供有效依据。附图说明图1为本专利技术实施例生理状况评估因子确定方法的流程图；图2为本专利技术实施例生理状况评估因子确定系统的原理框图；附图标记中：1－第一获取单元；2－第二获取单元；3－逻辑回归模型单元；4－相关性分析单元；5－确定单元。具体实施方式为使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术生理状况评估因子确定方法、生理状况评估因子确定系统作进一步详细描述。本实施例提供一种生理状况评估因子确定方法，该生理状况评估因子确定方法通过将基于知识和基于数据两种方式结合得到更加全面的风险因子，从而能更精准的确认人体生理状况，为提前进行生活方式或药物干预提供有效依据，从而降低人们的身体状况，降低疾病的发病率和死亡率，提高人体工作机能，保证人体的生命质量。如图1所示，该生理状况评估因子确定方法包括步骤：步骤S1)：获取基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子。在该步骤中，基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子，包括来自医学期刊或文献中提取相应的已定论评估因子。从知识库(医学期刊或文献中)提取的基于知识的风险因子，是经过国内外专家经过多方试验或在众多病例提炼总结出来的规律性的，在对人体生理状况评估方面具有较高的科学性和权威性，通常可用作标准。步骤S2)：获取基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子。在该步骤中，基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子，包括来自通用信息、临床诊断信息、用药指南信息、化验信息、症状信息中的至少一项。临床数据涉及到众多类型的大数据，主要包括通用信息、临床诊断信息、用药指南信息、化验信息、症状信息等，其中：通用信息包括：年龄、性别、身高、体重、是否饮酒、是否吸烟等；临床诊断信息包括：糖尿病、慢性心房颤动、阻塞性肺疾病、周围性血管疾病、高血压、脑血管疾病、急性心肌梗塞、主动脉瘤、呼吸道症状等；用药指南信息包括：β-受体阻滞药、利尿剂、钙通道阻滞剂，其他降压药等。化验信息包括：脂质板、基础代谢率、CBC、肝功能测试、高敏感性c反应蛋白、肾小球滤过率、微蛋白尿、葡萄糖、糖化血红蛋白等；症状信息包括：脉搏、收缩压、舒张压血压、脉搏压力等。在步骤S1)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种生理状况评估因子确定方法，其特征在于，包括步骤：获取基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子；获取基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子；对所述第二风险分子进行逻辑回归模型分析；计算所述第一风险分子与逻辑回归模型分析后的所述第二风险分子的相关系数，以确定所述第一风险分子与所述第二风险分子之间的相关性；根据所述第一风险分子与所述第二风险分子的相关性筛选出对某一生理状况的评估因子，以确定对某生理状况有价值的评估因子。

【技术特征摘要】
1.一种生理状况评估因子确定方法，其特征在于，包括步骤：获取基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子；获取基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子；对所述第二风险分子进行逻辑回归模型分析；计算所述第一风险分子与逻辑回归模型分析后的所述第二风险分子的相关系数，以确定所述第一风险分子与所述第二风险分子之间的相关性；根据所述第一风险分子与所述第二风险分子的相关性筛选出对某一生理状况的评估因子，以确定对某生理状况有价值的评估因子。2.根据权利要求1所述的生理状况评估因子确定方法，其特征在于，对所述第二风险分子进行逻辑回归模型分析的计算公式为：F(x)=et(1+et)=1(1+e-t)]]>其中：t＝β0+β1x1+β2x2+L+βnxn，x1,x2,…,xn是风险因子，n是风险因子的数量。3.根据权利要求1所述的生理状况评估因子确定方法，其特征在于，计算所述第一风险分子与逻辑回归模型分析后的所述第二风险分子的相关性的过程中，相关系数的计算公式为：r=Σi=1n(xi-x‾)(yi-y‾)Σi=1n(xi-x‾)2Σi=1n(yi-y‾)2]]>其中：X＝(x1,x2,…,xn)和Y＝(y1,y2,…,yn)分别为第一风险因子与第二风险因子数据，和为X和Y的平均值，n是风险因子的数量。4.根据权利要求1所述的生理状况评估因子确定方法，其特征在于，所述相关系数小于0.7的所述第一风险分子和所述第二风险分子评定为对某一生理状况有价值的评估因子。5.根据权利要求1-4任一项所述的生理状况评估因子确定方法，其特征在于，基于知识的针对某一生理状况的多项第一风险因子，包括来自医学期刊或文献中提取相应的已定论评估因子；基于临床数据的涉及同一生理状况的多项第二风险分子，包括来自通用信息、临床诊断信息、用药指南信息、化验信息、症状信息中的至少一项。6.一种生理状况评估因子确定系统，其特征在于，包括第一获取单元、第二获取单元、逻辑回归模型单元、相关性分析单元和确定单元，其中：所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李慧，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11