预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法及系统,包括：从多个卫生系统中收集、整合糖尿病人群的公共卫生数据；构建贝叶斯多变量联合模型并对所述模型进行评估；利用评估后的模型对个体进行预测。本发明专利技术可以达到预防并阻止病情发展的目的。

Methods and systems for predicting the dynamic risk of cardiovascular complications in diabetic patients

【技术实现步骤摘要】
预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法及系统
本专利技术涉及预测发病风险的
，尤其是指一种预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法及系统。
技术介绍
从20世纪70年代开始，多个国家和地区开展了大规模的心血管疾病风险因素的研究，并先后推出了多个心血管疾病风险评估方法，如英国前瞻性糖尿病预测模型，该模型用Cox比例风险模型建立，通过糖尿病患者的性别、糖尿病诊断年龄、吸烟情况，以及收缩压、胆固醇、低密度脂蛋白、糖化血红蛋白的值，预测2型糖尿病患者的冠心病发病风险，健康经济学家、临床医生和糖尿病患者等可免费使用模型的软件包。现有的糖尿病并发症预测模型使用患者的横断面信息进行预测，没有考虑患者预测变量的动态变化(如多次测量的血糖值)和累计效应，对于变化的生理指标，预测风险不能动态的更新。另外，国外这些预测模型的建立基于已有的研究队列人群，由于这些人群和中国人群有较大的种族差异和并发症流行率的差异，导致人群的基线发病风险不同，使这些模型不适用于中国糖尿病人群的并发症预测。
技术实现思路
为此，本专利技术所要解决本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1：从多个卫生系统中收集、整合糖尿病人群的公共卫生数据；/n步骤S2：构建贝叶斯多变量联合模型并对所述模型进行评估；/n步骤S3：利用评估后的模型对个体进行预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：从多个卫生系统中收集、整合糖尿病人群的公共卫生数据；
步骤S2：构建贝叶斯多变量联合模型并对所述模型进行评估；
步骤S3：利用评估后的模型对个体进行预测。


2.根据权利要求1所述的预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法，其特征在于：所述的公共卫生数据包括不同时间多次重复测量的血糖、血压、血脂、尿酸等纵向指标，冠心病、脑卒中等心血管疾病是否发病及发病时间的结局变量。


3.根据权利要求2所述的预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法，其特征在于：所述数据将通过身份证号利用软件SAS进行匹配、整合。


4.根据权利要求1所述的预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法，其特征在于：所述构建贝叶斯多变量联合模型的方法为：假设在多个时间点收集的糖尿病患者的纵向变量，与发生心血管并发症有关，使用贝叶斯多变量联合模型拟合纵向数据和结局数据，所述联合模型包括纵向子模型和生存子模型，其中所述纵向子模型采用线性混合效应模型，所述生存子模型采用COX比例风险回归模型。


5.根据权利要求4所述的预测糖尿病患者心血管并发症动态发病风险的方法，其特征在于：所述纵向子模型公式：yki(t)＝xki(t)βk+zki(t)bki，其中yki(t)表示在时刻t第i个糖尿病患者的第k个变量的变量值，xki(t)和zki(t)分别是固定效应βk和随机效应bki的系数。


6.根据权利要求4所述的预测糖尿病患者心血管并发症...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙宏鹏，王从菊，崔志贞，曹桂珍，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32