【技术实现步骤摘要】
疾病与生命体征的关联性建立装置、方法、设备及介质
本专利技术涉及医学领域，特别涉及一种疾病与生命体征的关联性建立装置、方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，建立用户对象的生命体征与疾病的关联性是分析用户对象的健康状况的一种常规手段。现有技术中，疾病与生命体征的关联性的建立方法一般采用K-means的聚类方法，根据目标疾病对多个用户对象的生命体征进行聚类操作，得出对应的特征类簇，进而根据特征类簇中的用户对象的患病情况确定出目标疾病与生命体征是否存在关联性，从而建立生命体征与目标疾病的关联性。但是，在现有技术的方法中，需要根据不同的目标疾病分别进行对应的聚类操作，也就是说，在对不同的疾病进行生命体征与疾病的关联性判断时，需要执行多次聚类操作，而每次聚类操作均需要对全部的用户对象的生命体征的参数信息进行迭代计算，计算量大，使得判断过程复杂，并且由于大量计算导致的判断延时也将导致用户使用体验差。因此，如何降低判定延时，提高建立疾病与生命体征的关联性的便捷度，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种疾病与生命体征...
【技术保护点】
1.一种疾病与生命体征的关联性建立装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集多个用户对象的生命体征的参数信息；计算模块，用于根据各所述参数信息计算对应的各所述用户对象两两之间的相似度；设置模块，用于依据各所述相似度，设置出表示各所述用户对象的特征关系的覆盖树；聚类模块，用于根据目标疾病和所述生命体征设置预设类簇数量，并根据所述预设类簇数量对所述覆盖树进行聚类操作，得到对应的特征类簇；建立模块，用于计算各所述特征类簇中所述目标疾病的发病率，当存在两个特征类簇的发病率差值大于预设差值阈值时，依据判定结果建立所述生命体征与所述目标疾病的关联性。
【技术特征摘要】
1.一种疾病与生命体征的关联性建立装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集多个用户对象的生命体征的参数信息；计算模块，用于根据各所述参数信息计算对应的各所述用户对象两两之间的相似度；设置模块，用于依据各所述相似度，设置出表示各所述用户对象的特征关系的覆盖树；聚类模块，用于根据目标疾病和所述生命体征设置预设类簇数量，并根据所述预设类簇数量对所述覆盖树进行聚类操作，得到对应的特征类簇；建立模块，用于计算各所述特征类簇中所述目标疾病的发病率，当存在两个特征类簇的发病率差值大于预设差值阈值时，依据判定结果建立所述生命体征与所述目标疾病的关联性。2.根据权利要求1所述的疾病与生命体征的关联性建立装置，其特征在于，所述设置模块具体包括：第一设置模块，用于根据各所述相似度计算出各对应的所述用户对象之间的用户距离；第二设置模块，用于选取各所述用户距离中用户距离最大的目标用户距离，从与所述目标用户距离对应的两个所述用户对象中选取目标用户对象作为所述覆盖树的根节点；第三设置模块，用于计算所述目标用户对象在所述覆盖树中的节点层级；第四设置模块，用于按照预设规则将各所述用户对象依次插入至各节点层级中，得到所述覆盖树。3.根据权利要求1所述的疾病与生命体征的关联性建立装置，其特征在于，所述聚类模块具体包括：层级设置模块，用于根据目标疾病和所述生命体征设置预设类簇数量，并根据所述预设类簇数量确定出进行聚类操作的目标节点层级；第一计算模块，用于计算所述目标节点层级中各所述用户对象两两之间的层级相似度；第二计算模块，用于将所述层级相似度中相似度最大的目标层级相似度对应的两个所述用户对象合并，计算出对应的聚类中心；第三计算模块，用于利用所述聚类中心迭代计算所述目标节点层级中各所述用户对象的层级相似度，直至所述目标节点层级中的当前类簇数量等于所述预设类簇数量，得到对应的所述特征类簇。4.根据权利要求1所述的疾病与生命体征的关联性建立装置，其特征在于，所述采集模块具体包括：数据采集模块，用于采集多个用户对象的生命体征的参数信息；数据清洗模块，用于对所述参数信息进行数据清洗操作；归一化处理模块，用于对所述参数信息进行归一化处理。5.根据权利要求1所述的疾病...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓鸰，詹彬，凌捷，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44
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