一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统，属于医疗数据处理领域，包括数据获取模块，其用于获取血常规化验单、血生化化验单图片，识别血常规、血生化图片中检测指标、年龄、性别；体检指标对比模块，其用于利用体检指标对比模型，标识出测试者每种血液指标在相同人群对应指标概率分布中的位置。其中，体检指标对比模型的计算过程为：构建大规模体检人群样本集合；将样本按照年龄、性别分组，分别对各组的血液指标计算概率分布，得到体检指标对比模型。本发明专利技术利用血液大数据分析直观准确的反映体检血液指标的异常数据项的严重程度。项的严重程度。项的严重程度。

【技术实现步骤摘要】
一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统


[0001]本专利技术属于医疗数据处理领域，具体涉及一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统。

技术介绍

[0002]目前人们越来越多的把注意力放在了自身健康情况的提前判断上，“有病早治、无病预防”的健康理念逐渐深入人心，从
ꢀ“
患病求医”向“健康管理”的转变也已经成为世界医疗卫生体系的重要思想。体检成为健康管理的重要组成部分。
[0003]然而目前的体检报告在血液指标方面易读性不佳，往往只给出异常血液指标的值和正常范围，并不知道异常的严重程度，特别是与同龄人的对照数据缺失。如果能够利用大数据技术统计计算血液指标的分布，标识测试者血液指标的异常程度，对于直观准确反应血液指标异常数据项的严重程度具有很高的实际应用价值。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统，利用血液大数据分析直观准确的反映体检血液指标的异常数据项的严重程度。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统，包括：数据获取模块，其用于获取血常规化验单、血生化化验单图片，识别血常规、血生化图片中检测指标、年龄、性别；体检指标对比模块，其用于利用体检指标对比模型，标识出测试者每种血液指标在相同人群对应指标概率分布中的位置，并对不同的异常指标严重程度进行差异化提示。
[0006]其中，体检指标对比模型的计算过程为：构建大规模体检人群样本集合；将样本按照年龄、性别分组，分别对各组的所有血液指标计算概率分布，得到体检指标对比模型。
[0007]构建大规模体检人群样本集合要包含不同性别和各年龄段的人群。
[0008]对不同年龄和性别的单一血液指标统计概率分布，计算出不同年龄和性别的单一指标概率分布。
[0009]利用体检指标对比模型，标识出测试者每种血液指标在相同人群对应指标概率分布中的位置以及该年龄段人群异常人数比例，不同性别和年龄及指标对应的血液指标对比模型不同。
[0010]本专利技术还包括一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述所有方法。
附图说明
[0011]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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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。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。
[0012]图1是本专利技术实施例的一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统的结构示意图。
[0013]图2是本申请一实例标识测试者血液指标在相同人群对应指标概率分布中的位置的示意图。
[0014]附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。
具体实施方式
[0015]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0016]应该指出，以下详细说明都是例示性的，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。
[0017]图1给出了本实施例的一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统，其包括：(1) 数据获取模块，其用于获取血常规化验单、血生化化验单图片，识别血常规、血生化图片中检测指标、年龄和性别。
[0018]其中血常规指标包括白细胞计数(WBC)，红细胞计数(RBC)，血红蛋白(Hb)，红细胞比容(Hct)，平均红细胞体积(MCV)，平均红细胞血红蛋白含量(MCH)，平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)，血小板计数(PLT)，淋巴细胞百分比(Lymph%)，单核细胞百分比(Mono%)，中性粒细胞百分比(Neut%)，嗜酸性粒细胞百分比(Eos%)，嗜碱性粒细胞百分比(Baso%)，淋巴细胞计数(Lymph)，单核细胞计数(Mono)，中性粒细胞计数(Neut)，嗜酸性粒细胞计数(Eos)，嗜碱性粒细胞计数(Baso)，红细胞体积分布宽度CV(RDW
‑
CV)，红细胞体积分布宽度SD(RDW
‑
SD)，血小板分布宽度(PDW)，平均血小板体积(MPV)，大血小板百分比(P
‑
LCR%)，血小板比容(PCT) 。
[0019]其中血生化指标包括谷草转氨酶（AST），谷丙转氨酶（ALT），谷草转氨酶/谷丙转氨酶（S/L），谷氨酰转肽酶（GGT），碱性磷酸酶（ALP），总蛋白（TP），白蛋白（ALB），球蛋白（GLO），白蛋白/球蛋白(A/G)，总胆红素（TBIL），直接胆红素（DBIL），间接胆红素（IBIL），总胆固醇（CHOL），高密度脂蛋白（HDL
‑
C），低密度脂蛋白（LDL/C），甘油三酯（TG），葡萄糖（GLU）， 血尿素氮（BUN），肌酐（CREA），尿素氮/肌酐（BUN/CREA），尿酸（URIC）。
[0020]利用图像采集装置采集血常规、血生化图片，将血常规、血生化图片上传到服务器；服务器会自动识别血常规指标、血生化指标以及年龄与性别。
[0021]具体地，识别血常规化验单图片中血常规检测指标、血生化检查指标、年龄和性别的方法可采用现有图像分割及语义识别方法来实现，此处不再累述。
[0022] (2) 体检指标对比模块，其用于利用体检指标对比模型，标识出测试者每种血液指标在相同人群对应指标概率分布中的位置，并对不同的异常指标严重程度进行差异化提示。
[0023]步骤1：构建大规模体检人群样本集合要包含不同性别和各年龄段的人群。
[0024]步骤2：将样本按照年龄、性别分组，以组为单位统计各项血液指标的概率分布，计算出不同年龄和性别的单一指标概率分布。
[0025]步骤3：利用体检指标对比模型，标识出测试者每种血液指标在相同人群对应指标概率分布中的位置以及该年龄段人群异常人数比例，不同性别和年龄及指标对应的血液指标对比模型不同。
[0026]对于本领域的技术人员来说，本专利技术可以有各种更改和变化。凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统，其特征在于，包括：数据获取模块，其用于获取血常规化验单、血生化化验单图片，识别血常规、血生化图片中检测指标、年龄、性别；体检指标对比模块，其用于利用体检指标对比模型，标识出测试者每种血液指标在相同人群对应指标概率分布中的位置，并对不同的异常指标严重程度进行差异化提示；其中，体检指标对比模型的计算过程为：构建大规模体检人群样本集合；将样本按照年龄、性别分组，分别对各组的所有血液指标计算概率分布，得到体检指标对比模型。2.根据权利要求1所述的一种利用血液大数据分析进行健康体检的方法和系统，其特征在于，构建大规模体检人群样本集...

【专利技术属性】
技术研发人员：季凯，王正，
申请(专利权)人：王正，
类型：发明
国别省市：