【技术实现步骤摘要】
基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法及系统
本专利技术涉及计算机系统开发及数据人工智能领域,更具体地,涉及一种基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法及系统。
技术介绍
心脑血管疾病是人类健康头号杀手,我国已进入心脑血管疾病高发时期。心脑血管疾病在我国的现状主要有以下特点:①发现时基本是晚期,未能做到疾病的早发现,早治疗;②临床数据无法得到实时搜集与更新,治疗效果没有得到精准有效评估;③临床数据还未实现深层次的挖掘分析应用,临床治疗未达到个体差异性和特异性及不同治疗方法的效果比较;④对心脑血管疾病患者的异常状况的综合分析与及时预警,尚在滞后阶段。在互联网大数据时代,结合智能可穿戴预警设备的成熟应用,如何实现全面针对心脑血管疾病风险因子进行精准评估、定期监测、有效干预及防控、早期临床诊疗等内容,至关重要。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷,提供一种基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法及系统,基于云平台大数据采集,整合心脑血管疾病高危人群样本信息,形成心脑血管疾病风险因子评估量表,构建心脑血管疾病风险预警模型;结合智能可穿戴心电仪 ...
【技术保护点】
一种基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:采用大量医疗卫生数据筛选出心脑血管疾病危险因素,生成心脑血管疾病风险因子评估量表预量表;应用医疗机构心脑血管疾病高危人群样本数据,通过高级统计分析方法,对预量表危险因素的筛选和分析,生成风险因子评估量表。S2:根据风险因子评估量表中相关危险因素,采用大数据信息分析及挖掘算法,构建自动判断心脑血管疾病情况的风险预警模型;S3:通过移动终端输出是否出现心脑血管疾病监测的有效信息及风险预警报告。
【技术特征摘要】
1.一种基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:采用大量医疗卫生数据筛选出心脑血管疾病危险因素,生成心脑血管疾病风险因子评估量表预量表;应用医疗机构心脑血管疾病高危人群样本数据,通过高级统计分析方法,对预量表危险因素的筛选和分析,生成风险因子评估量表。S2:根据风险因子评估量表中相关危险因素,采用大数据信息分析及挖掘算法,构建自动判断心脑血管疾病情况的风险预警模型;S3:通过移动终端输出是否出现心脑血管疾病监测的有效信息及风险预警报告。2.根据权利要求1所述的基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法,其特征在于,步骤S1中所述的高级统计分析方法包括logistic回归分析法和因子分析法。3.根据权利要求2所述的基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法,其特征在于,所述的风险因子评估量表求因子分析结果因子负荷和结构与风险因子评估量表内容基本吻合,指标级别内相关性强度强于指标级别间相关性。4.根据权利要求1所述的基于精准健康管理的心脑血管疾病风险预警方法,其特征在于,步骤S2中所述的心脑血管疾病风险预警模型采用Cox回归模型,Cox回归模型预测方程如下:
【专利技术属性】
技术研发人员:陈玲,陈巧林,王芸芸,陈荣庚,
申请(专利权)人:广州九九加健康管理有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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