一种判别哮喘的设备制造技术

本申请实施例提供了一种判别哮喘的设备，涉及数据处理技术领域，判别哮喘的设备通过输入模块获取患者的就诊信息，然后采用预处理模块从就诊信息中提取患者的多个预设特征的特征值。之后再将预设特征的特征值输入分类模块，分类模块根据多个预设特征的特征值确定患者的类别，患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘。相较于现有技术中仅仅按照症状或病程诊断患者是否患有哮喘来说，准确性更高。其次，分类模型可以根据患者的多个特征自动确定患者是否患有哮喘，受医生主观影响较小，同时提高了判别哮喘的效率。

A device for identifying asthma

The embodiment of this application provides a device for identifying asthma, which relates to the technical field of data processing. The device for identifying asthma obtains the patient's visiting information through an input module, and then extracts the characteristic values of multiple preset features of the patient from the visiting information by a pre-processing module. Then the eigenvalues of presupposed features are input into the classification module. The classification module determines the categories of patients according to the eigenvalues of presupposed features. The categories of patients include asthma and asthma. Compared with the existing technology, it is more accurate to diagnose asthma only according to symptoms or course of disease. Secondly, the classification model can automatically determine whether a patient has asthma according to multiple characteristics of the patient, which is less affected by the subjective influence of the doctor, and improves the efficiency of identifying asthma.

【技术实现步骤摘要】
一种判别哮喘的设备
本专利技术实施例涉及数据处理
，尤其涉及一种判别哮喘的设备。
技术介绍
小儿哮喘(infantileasthma)是小儿常见的肺部疾患，是一种表现反复发作性咳嗽，喘鸣和呼吸困难，并伴有气道高反应性的可逆性、梗阻性呼吸道疾病。哮喘是一种严重危害儿童身体健康的常见慢性呼吸道疾病，其发病率高，常表现为反复发作的慢性病程，严重影响了患儿的学习、生活及活动，影响儿童的生长发育。不少哮喘患儿由于治疗不及时或治疗不当最终发展为成人哮喘而迁延不愈，肺功能受损，部分患儿甚至完全丧失体力活动能力。严重哮喘发作，若未得到及时有效治疗，可以致命。医生在诊断小儿哮喘时，往往是通过询问病史，这种诊断方法由于存在缺乏临床指标，不同的医生会出现不同的诊断结果，具有非常大的限制性，无法进行推广。而对于各种工具对儿童的肺功能进行检测的诊断方法，会出现儿童不配合的问题，并且检测的结果的准确度也不是很高。此外，还有依据一些组织公布的儿童哮喘诊断指标体系，采用打分策略进行诊断的方法，这种方式准确性不高，而且非常的繁琐，也不适合推广。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种判别哮喘的设备，用以基于全面获得的诊断信息实现哮喘诊断，提高哮喘诊断的准确性。本申请实施例提供了一种判别哮喘的设备，包括：输入模块，用于输入患者的就诊信息；预处理模块，用于从所述就诊信息中提取所述患者的多个预设特征的特征值；分类模块，用于根据所述多个预设特征的特征值确定所述患者的类别，所述患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘；输出模块，用于输出所述患者的类别。可选地，所述多个预设特征包括下述特征任意组合：性别、年龄、体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、诱因、是否有不发热的喘息、是否夜间憋醒、是否活动受限、是否气促、是否突然发作、是否有气源过敏史、是否有鼻炎史、是否有皮炎/湿疹史、哮喘家族史、鼻炎家族史、皮炎家族史、是否饲养宠物。可选地，所述分类模块中包括分类模型，所述分类模型是以多个患者的预设特征的特征值以及所述多个患者对应的类别为训练样本训练获得。可选地，所述分类模型为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型中包括逻辑回归函数；所述分类模块具体用于：根据所述患者的多个预设特征的特征值和所述逻辑回归模型的逻辑回归函数，确定所述患者的哮喘概率；根据所述患者的哮喘概率确定所述患者的类别。可选地，所述多个预设特征为：体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、诱因、是否有不发热的喘息、是否活动受限、是否气促、是否饲养宠物。可选地，所述分类模型为随机森林模型，所述随机森林模型包括多个决策树；所述分类模块具体用于：将所述患者的多个预设特征的特征值输入所述随机森林模型中的每个决策树，获得所述随机森林中每个决策数据输出的分类结果；根据所述随机森林中每个决策树输出的分类结果确定所述患者的类别。可选地，所述分类模型为Adaboost分类模型，所述Adaboost分类模型包括多个弱分类器；所述分类模块具体用于：将所述患者的多个预设特征的特征值输入所述Adaboost分类模型中的每个弱分类器，获得所述Adaboost分类模型中每个弱分类器输出的分类结果；根据所述Adaboost分类模型中每个弱分类器输出的分类结果以及所述Adaboost分类模型中每个弱分类器的权重确定所述患者的类别。可选地，所述分类模型为神经网络模型；所述分类模块具体用于：采用所述神经网络模型对所述患者的多个预设特征的特征值进行处理，确定所述患者对应的置信度；根据所述患者对应的置信度查询对照表，确定所述患者的哮喘概率，所述对照表中保存了置信度的各分数段与哮喘概率的对应关系；根据所述患者的哮喘概率确定所述患者的类别。可选地，所述输入模块还用于，输入分类模型更新指令；所述分类模块还用于，根据所述分类模型更新指令更新所述分类模型。可选地，还包括存储模块；所述存储模块，用于存储所述患者的就诊信息、所述患者的多个预设特征的特征值以及所述患者的类别。本申请实施例中，判别哮喘的设备通过输入模块获取患者的就诊信息，然后采用预处理模块从就诊信息中提取患者的多个预设特征的特征值。之后再将预设特征的特征值输入分类模块，分类模块根据多个预设特征的特征值确定患者的类别，患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘。相较于现有技术中仅仅按照症状或病程诊断患者是否患有哮喘来说，准确性更高。其次，分类模型可以根据患者的多个特征自动确定患者是否患有哮喘，受医生主观影响较小，同时提高了判别哮喘的效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种判别哮喘的设备的结构示意图；图2为本申请实施例提供的一种判别哮喘的设备的结构示意图；图3为本申请实施例提供的一种判别哮喘的设备的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本申请实施例中的判别哮喘的设备可以给医生诊断哮喘提供辅助，同时也可以作为一种家庭医疗设备，让普通用户在生活中诊断自己是否患有哮喘。图1示例性的示出了本申请实施例提供的一种判别哮喘的设备的结构，该设备包括：输入模块101，用于输入患者的就诊信息。就诊信息可以是患者的病历本记录的，也就是医生询问病人后录入系统的信息，其可以是历史的，也是可以是医生现场询问后输入的，本申请实施例对此不做限制。预处理模块102，用于从就诊信息中提取患者的多个预设特征的特征值。多个预设特征可以是以下特征的任意组合：性别、年龄、体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、诱因、是否有不发热的喘息、是否夜间憋醒、是否活动受限、是否气促、是否突然发作、是否有气源过敏史、是否有鼻炎史、是否有皮炎/湿疹史、哮喘家族史、鼻炎家族史、皮炎家族史、是否饲养宠物。示例性地，设定多个预设特征为体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、是否有不发热的喘息、是否活动受限、是否气促、是否饲养宠物。获取到患者小王的就诊信息后，提取小王的多个预设特征的特征值为：体重：30kg；首次喘息年龄：7岁；喘息频率:4次；是否有哮鸣音：是；是否有不发热的喘息：是；是否活动受限：否；是否气促：否；是否饲养宠物：是。分类模块103，用于根据多个预设特征的特征值确定患者的类别，患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘。分类模块103确定患者的类别之前，对多个预设特征的特征至进一步进行处理，以实现数据统一规范化。例如，对于性别项，男为1，女为2。对于是否有哮鸣音/诱因/鼻炎史/皮炎史/湿疹史/哮喘家族史/鼻炎家族史几项，有为1，没有设为0。对于体重，年龄，身高，首次喘息年龄，喘息频率。可以按照训练样本集中对应项的平均值η和标准差σ，将[η-3σ,η+3σ]的值线性归一化到[0,1]间。小于η-3σ的项计作0，大于η-3σ的项计作1。如果就诊信息有缺少的项，可以记为0。通过上述方法就可以将预设特征的特征值归一化处理，实现了数据的统一，并减小了数据计算量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种判别哮喘的设备，其特征在于，包括：输入模块，用于输入患者的就诊信息；预处理模块，用于从所述就诊信息中提取所述患者的多个预设特征的特征值；分类模块，用于根据所述多个预设特征的特征值确定所述患者的类别，所述患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘；输出模块，用于输出所述患者的类别。

【技术特征摘要】
1.一种判别哮喘的设备，其特征在于，包括：输入模块，用于输入患者的就诊信息；预处理模块，用于从所述就诊信息中提取所述患者的多个预设特征的特征值；分类模块，用于根据所述多个预设特征的特征值确定所述患者的类别，所述患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘；输出模块，用于输出所述患者的类别。2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述多个预设特征包括下述特征任意组合：性别、年龄、体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、诱因、是否有不发热的喘息、是否夜间憋醒、是否活动受限、是否气促、是否突然发作、是否有气源过敏史、是否有鼻炎史、是否有皮炎/湿疹史、哮喘家族史、鼻炎家族史、皮炎家族史、是否饲养宠物。3.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述分类模块中包括分类模型，所述分类模型是以多个患者的预设特征的特征值以及所述多个患者对应的类别为训练样本训练获得。4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述分类模型为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型中包括逻辑回归函数；所述分类模块具体用于：根据所述患者的多个预设特征的特征值和所述逻辑回归模型的逻辑回归函数，确定所述患者的哮喘概率；根据所述患者的哮喘概率确定所述患者的类别。5.如权利要求4所述的设备，其特征在于，所述多个预设特征为：体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、诱因、是否有不发热的喘息、是否活动受限、是否气促、是否饲养宠物。6.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述分类模型为随机森林模型，所述随机森林模型包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪浩，郑永升，石磊，印宏坤，颜泽鑫，
申请(专利权)人：上海依智医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31