模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法及系统，其包括以下步骤：步骤S1，构建慢性病动态渐变指标精确分类体系；步骤S2，构建基于粒子群优化的粗糙集约束理论的数据挖掘及归一化算法；步骤S3，构建DBN模型及其自适应参数信息结构；步骤S4，基于样本训练的慢性病健康管理精准干预模型语义特征信息提取模型。该模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法及系统创造性地将深度学习理论应用到慢性病管理领域，提高了慢性病精准防控效率，节省成本。解决了长期以来制约人类生活质量提升的慢性病防控难题。

Construction method and system of chronic disease health management model simulating doctor's diagnosis and precise intervention strategy

【技术实现步骤摘要】
模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法及系统
本专利技术涉及慢性病干预领域，尤其涉及一种模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法及系统。
技术介绍
随着经济社会的快速发展，慢性病已经成为影响我国居民健康的重大公共卫生问题。据卫生部统计，我国目前已确诊的慢性病患者超过2.6亿人，且每年死于慢性病的人数超过300万人。更为严重的是，伴随我国工业化、城镇化、老龄化进程的加快和环境污染的加剧，慢性病发病人数正以每年550万例快速增长，平均每天增长1.5万例，而且因慢性病致死的人数已经上升至居民总死亡人数的85％，医疗费用负担占疾病总负担的70％，因此慢性病已经严重影响我国经济社会的发展和人民生活质量的提高。随着医疗技术水平的提升，当前慢性病对我国居民的危害已经取代了过去流行性传染病对人体的伤害，尤其是近年来，在中老年人群中，对导致慢性病危险因素的知晓率和控制率都很低。危险因素长期大量蓄积与伤害人体，势必增加中老年人患慢性病的风险，致使慢性病患病率逐年上升，成为导致我国居民死亡的第一要因。可见慢性病已经成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，构建慢性病动态渐变指标精确分类体系；/n步骤S2，构建基于粒子群优化的粗糙集约束理论的数据挖掘及归一化算法；/n步骤S3，构建DBN模型及其自适应参数信息结构；/n步骤S4，基于样本训练的慢性病健康管理精准干预模型语义特征信息提取模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，构建慢性病动态渐变指标精确分类体系；
步骤S2，构建基于粒子群优化的粗糙集约束理论的数据挖掘及归一化算法；
步骤S3，构建DBN模型及其自适应参数信息结构；
步骤S4，基于样本训练的慢性病健康管理精准干预模型语义特征信息提取模型。


2.根据权利要求1所述的模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S1中，慢性病动态渐变指标精确分类体系包括：提取慢性病病理渐变特征库、病理特征库、干预特征库和精准干预策略库。


3.根据权利要求2所述的模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法，其特征在于，所述精准干预策略库包括：慢性病诊断标准、风险评估模型和精准干预模型。


4.根据权利要求3所述的模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S3中，DBN模型的底层由多层受限玻尔兹曼机框架堆叠而成，顶层为BP神经网络，所述底层算法采用逐层贪婪无监督学习，所述顶层通过有标签数据对网络进行有监督学习。


5.根据权利要求4所述的模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法，其特征在于，所述DBN模型采用优势遗传算法来确定结构。


6.根据权利要求1所述的模拟医生诊断和精准干预策略的慢性病健康管理模型的构建方法，其特征在于，所述步骤S4中，DBN学习语义信息特征提取算法构建过程为：
数据采集和预处理：从慢性病特征分类及风险级别评估量化表的各项数据流中挖掘组成原始数据集，然后对原始采集数据进行预处理，最后把数...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱小会，杨瑞，齐仁龙，
申请(专利权)人：郑州科技学院，
类型：发明
国别省市：河南;41