一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算及风险预测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算及风险预测系统，包括危险因素筛选模块，基于获取的骨髓血液疾病相关变量，通过逐步筛选方法得到危险因素；患病概率预测请求模块，接收用户的患病概率预测请求，调取所述用户危险因素相应的取值，基于骨髓血液疾病患病概率预测模型进行求解；危险因素贡献率计算模块，针对各个危险因素，依次计算不具有该危险因素时的骨髓血液疾病发病概率，结合患病概率预测请求模块得到的患病概率，得到每个危险因素对患骨髓血液疾病事件的贡献率。本发明专利技术不仅能够实现骨髓血液疾病发病概率的预测，还能对影响患病概率的危险因素的影响程度进行分析，能够更好的为用户健康提供引导。

【技术实现步骤摘要】
一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算及风险预测系统
本专利技术属于医疗大数据处理
，尤其涉及一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算及风险预测系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。疾病风险预测对于医疗机构、保险机构和个体而言，都具有重要作用，根据疾病风险预测结果，医疗机构能够辅助疾病的确诊；保险机构能够根据不同群体的健康水平开发差异化定价的保险产品，使得保险客户能够体验到更为合理的费率；个体用户能够提前注意自身的身体状况，有利于提前预防。包括红细胞疾病、白细胞疾病等在内的骨髓血液疾病，其中白血病、骨髓瘤等均属于重大疾病，目前已出现针对各类骨髓血液疾病的风险预测模型，但专利技术人发现，目前的疾病预测模型所采用的指标主要根据临床经验获取，包括临床化验指标和体检指标，例如利用ATRA和甾体类新药诱导髓系白血病HL60细胞，构建白血病细胞粒细胞系和单核细胞系分化模型，采用双向电泳技术，分离HL60细胞向粒细胞系、单细胞系分化前后差异表达蛋白质分子，经MALDI-TOFMS鉴定，对EF1A1、TLE1、NME3这3个差异表达蛋白质分子进行RT-PCR和WB验证，在白血病患者骨髓细胞中的表达情况，分析发现细胞分化前后NME3蛋白质表达下降；但是，该模型仅分析了蛋白质NME3蛋白质在白血病患者骨髓中的表达分析，通过标记物预测的方法首先局限性较大，成本较高，不易推广，普适性较低；而对于骨髓瘤风险评估的研究主要集中于对患者体液因子的种类及含量变化的检测；并且，临床化验指标需要当事人化验才能得到，而通常人们在有相关症状之前，或者购买保险之前，不会去医院针对骨髓血液疾病进行化验。而常规的体检数据尽管获取容易，但难以与骨髓血液疾病建立关系。此外，对于个人而言，目前的模型预测结果仅是给出一个整体的概率数值，得到的仅是是否发病的两种情况，对于用户的指引作用、防护策略有限，而对于发病概率是受哪种或哪几种指标的影响，各个指标的影响程度或重要程度的排名，现有模型均无法给出指引。
技术实现思路
为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算及风险预测系统，基于获取的骨髓血液疾病相关疾病变量，通过逐步筛选方法得到危险因素以及危险因素的重要程度排名，根据贡献率计算方法得到每个危险因素对患骨髓血液疾病事件的贡献率，即能够实现每个危险因素在风险预测中的影响程度，通过常见、经济且伤害较小的指标来预测，实现了骨髓血液疾病发病概率的预测。为实现上述目的，本专利技术的一个或多个实施例提供了如下技术方案：一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统，包括：危险因素筛选模块，基于获取的骨髓血液疾病相关变量，通过逐步筛选方法得到危险因素；患病概率预测请求模块，接收用户的患病概率预测请求，调取所述用户危险因素相应的取值，基于骨髓血液疾病患病概率预测模型进行求解；危险因素贡献率计算模块，针对各个危险因素，依次计算不具有该危险因素时的骨髓血液疾病发病概率，结合患病概率预测请求模块得到的患病概率，得到每个危险因素对患骨髓血液疾病事件的贡献率。进一步地，所述骨髓血液疾病相关变量基于骨髓血液疾病大数据队列得到，所述骨髓疾病大数据队列包括具有骨髓血液疾病历史的用户就医、体检、医保数据，对于已过世用户，还包括死因数据。进一步地，还针对骨髓血液疾病大数据队列，根据病例纳入标准进行病例筛选。进一步地，所述逐步筛选方法包括：将各骨髓血液疾病相关变量与骨髓血液疾病结局事件进行相关性分析，将相关性大于设定阈值的危险因素作为候选危险因素；采用贝叶斯网络对骨髓血液疾病相关变量进行单因素分析，将单因素分析结果中与患骨髓血液疾病事件相关性最大的骨髓血液疾病相关疾病变量定义为一级危险因素；取任意一个其他骨髓血液疾病相关变量与一级危险因素进行多因素分析，将多因素分析结果中与患骨髓血液疾病事件相关性最大的其他骨髓血液疾病相关变量定义为二级危险因素；依次逐步筛选，直至相关性达到预设阈值。进一步地，骨髓血液疾病患病概率预测模型采用多因素logistic回归分析与Gail模型相结合的方法进行构建。进一步地，所述贡献率计算方法为：采用骨髓血液疾病患病风险预测模型，依次为各危险因素赋值为0并计算患病概率，得到不具有该危险因素时的患病概率，将其与患病概率预测请求模块计算的患病概率作差，得到每个危险因素对患病事件的贡献率。进一步地，所述系统还包括可视化模块，获取患骨髓血液疾病事件的危险因素、危险因素的重要程度排名及各危险因素的贡献率，生成可视化健康报告。进一步地，所述骨髓血液疾病包括白血病、骨髓瘤和非霍奇金淋巴瘤。进一步地，白血病的危险因素包括平均血小板体积、中性粒细胞数、红细胞压积、单核细胞数、淋巴细胞数、白细胞数和血小板计数；骨髓男性危险因素有结核、乙肝、胸腔积液、Ⅱ型糖尿病和慢性胃炎；骨髓女性危险因素有肾盂肾炎、乙肝、Ⅱ型糖尿病和慢性胃炎；非霍奇金淋巴瘤男性危险因素包括幽门螺旋杆菌、乙肝、湿疹、支气管哮喘和贫血，非霍奇金淋巴瘤女性危险因素包括幽门螺旋杆菌、乙肝、湿疹、支气管哮喘、糖尿病、淋巴结肿大和贫血。一个或多个实施例提供了一种骨髓血液疾病风险预测系统，包括：危险因素筛选模块，基于获取的骨髓血液疾病相关变量，通过逐步筛选方法得到危险因素；疾病患病概率预测模块，基于危险因素构建骨髓血液疾病患病概率预测模型；患病概率预测请求模块，接收用户的患病概率预测请求，调取所述用户危险因素相应的取值，基于骨髓血液疾病患病概率预测模型进行求解。以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：本专利技术不仅能够实现骨髓血液疾病发病概率的预测，还能对影响患病概率的危险因素的影响程度进行分析，能够更好的为用户健康提供引导。本专利技术对指标选取基于骨髓血液疾病大数据队列，依次借助相关分析、贝叶斯网络以及逐步建模分析，优化指标选取结果，弥补了传统骨髓血液疾病预测模型建模只通过化验数据或只通过体检数据进行指标筛选的不足，保证了危险因素不被遗漏。本专利技术考虑了骨髓血液疾病与其他疾病同时存在时，相关因素不一定指向骨髓血液疾病的情形，在骨髓血液疾病大数据队列中除纳入历史体检、化验、病例数据外，还纳入死亡数据，通过病例纳入标准最大限度的保证了病例数据的准确性，即保证各病例数据均是与骨髓血液疾病相关的数据。附图说明构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。图1为本专利技术实施例1提供的骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统架构图。具体实施方式应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统，其特征在于，包括：/n危险因素筛选模块，基于获取的骨髓血液疾病相关变量，通过逐步筛选方法得到危险因素；/n患病概率预测请求模块，接收用户的患病概率预测请求，调取所述用户危险因素相应的取值，基于骨髓血液疾病患病概率预测模型进行求解；/n危险因素贡献率计算模块，针对各个危险因素，依次计算不具有该危险因素时的骨髓血液疾病发病概率，结合患病概率预测请求模块得到的患病概率，得到每个危险因素对患骨髓血液疾病事件的贡献率。/n

【技术特征摘要】
1.一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统，其特征在于，包括：
危险因素筛选模块，基于获取的骨髓血液疾病相关变量，通过逐步筛选方法得到危险因素；
患病概率预测请求模块，接收用户的患病概率预测请求，调取所述用户危险因素相应的取值，基于骨髓血液疾病患病概率预测模型进行求解；
危险因素贡献率计算模块，针对各个危险因素，依次计算不具有该危险因素时的骨髓血液疾病发病概率，结合患病概率预测请求模块得到的患病概率，得到每个危险因素对患骨髓血液疾病事件的贡献率。


2.如权利要求1所述的一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统，其特征在于，所述骨髓血液疾病相关变量基于骨髓血液疾病大数据队列得到，所述骨髓疾病大数据队列包括具有骨髓血液疾病历史的用户就医、体检、医保数据，对于已过世用户，还包括死因数据。


3.如权利要求1所述的一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统，其特征在于，还针对骨髓血液疾病大数据队列，根据病例纳入标准进行病例筛选。


4.如权利要求1所述的一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统，其特征在于，所述逐步筛选方法包括：
将各骨髓血液疾病相关变量与骨髓血液疾病结局事件进行相关性分析，将相关性大于设定阈值的危险因素作为候选危险因素；
采用贝叶斯网络对骨髓血液疾病相关变量进行单因素分析，将单因素分析结果中与患骨髓血液疾病事件相关性最大的骨髓血液疾病相关疾病变量定义为一级危险因素；
取任意一个其他骨髓血液疾病相关变量与一级危险因素进行多因素分析，将多因素分析结果中与患骨髓血液疾病事件相关性最大的其他骨髓血液疾病相关变量定义为二级危险因素；依次逐步筛选，直至相关性达到预设阈值。


5.如权利要求1所述的一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算系统，其特征在于，骨髓血液疾病患病概率预测模型采用...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛付忠，季晓康，丁荔洁，王永超，杨帆，李云霞，赵红玉，王睿，王京彦，朱俊奉，韩君铭，杨伟浩，徐聪，
申请(专利权)人：山东大学，阳光保险集团股份有限公司，康评医疗健康有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37