疾病并发症的预测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种疾病并发症的预测方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：对预设的疾病事务数据库进行扫描，计算疾病事务数据库中疾病项的第一权重；基于疾病项的第一权重计算疾病事务的第二权重；基于疾病事务的第二权重计算疾病项的第一支持度计数；筛选所有疾病事务的疾病频繁项；基于疾病频繁项生成FP

【技术实现步骤摘要】
疾病并发症的预测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种疾病并发症的预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]近些年虽然国内医疗得到了快速发展，但是医生在临床诊疗过程中主要依靠自身的专业知识及经验积累，且医生需要专业知识的速度远远赶不上医疗知识的增长速度，加上医学的复杂性以及医生自身认知能力的局限性,且相关疾病诊治复杂度越来越高，导致当前医生在临床诊疗过程中面临巨大的挑战。医疗信息化发展迫切需要从信息服务转向智慧服务。如何更好的利用数据库中存储的海量的疾病诊疗数据，发现其中隐藏的规律和知识来辅助医生进行疾病的诊疗将会是很有意义的一个研究方向。
[0003]当前，各种疾病的发病率逐年上升，且患者通常会伴有至少一种并发症，由于并发症很难被人工所发现，如果无法及时发现这些并发症，则会使得患者的治疗难度大大增加。因此，如何实现疾病的并发症的准确预测成为了当前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的为提供一种疾病并发症的预测方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有缺乏一种能够实现准确预测疾病的并发症的实施手段的技术问题。
[0005]本申请提出一种疾病并发症的预测方法，所述方法包括步骤：
[0006]对预设的疾病事务数据库进行扫描，计算每一个疾病事务中疾病项的第一权重；其中，所述第一权重是指疾病项在疾病事务中的出现次数与所述疾病事务的个数的商值；
[0007]基于所述疾病项的第一权重计算所述疾病事务的第二权重；其中，所述第二权重是指疾病事务包含的所有疾病项的权重的平均值；
[0008]基于所述疾病事务的第二权重计算所述疾病项的第一支持度计数；
[0009]若疾病项的第一支持度计数大于预设的支持度计数阈值，则将所述疾病项作为第一疾病频繁项保留，否则剔除，并将所述疾病事务数据库中的所述第一疾病频繁项按照第一支持度计数降序排列；
[0010]对所述疾病事务数据库中排列的所述第一疾病频繁项进行扫描，创建原始FP
‑
tree以及在所述原始FP
‑
tree中生成一个根节点，每读入一个疾病事务的第一疾病频繁项时，在所述原始FP
‑
tree中创建标记有读入的疾病事务的第一疾病频繁项的节点，并形成所述根节点到所述节点的路径，直至所述疾病事务数据库中包含的每个疾病事务中的所有第一疾病频繁项均映射到所述原始FP
‑
tree的一条路径后形成FP
‑
tree；
[0011]分别从所述FP
‑
tree的每条路径的结尾节点依次向上提取出与每条路径对应的所有第二疾病频繁项，计算由每条路径包含的所有第二疾病频繁项分别组成的多个疾病项集的第二支持度计数，并筛选出第二支持度计数大于所述支持度计数阈值的疾病项集作为疾病频繁项集；
[0012]基于所述FP
‑
tree中包含的所述疾病频繁项集以及预设的置信度阈值，挖掘出属于所述疾病频繁项集的疾病所对应的并发症。
[0013]可选地，所述计算每一个疾病事务中疾病项的第一权重的步骤，包括：
[0014]获取第一疾病项在所有所述疾病事务中的出现次数；其中，所述第一疾病项为所有所述疾病项中的任意一个疾病项；
[0015]获取所有所述疾病事务的个数；
[0016]计算所述出现次数与所述疾病事务的个数的第一商值；
[0017]将所述第一商值作为所述第一疾病项的第一权重。
[0018]可选地，所述基于所述疾病项的第一权重计算所述疾病事务的第二权重的步骤，包括：
[0019]获取第一疾病事务包含的所有第二疾病项；其中，所述第一疾病事务为所有所述疾病事务中的任意一个事务；
[0020]获取每一个所述第二疾病项的第三权重；
[0021]计算所有所述第三权重的平均值；
[0022]将所述平均值作为所述第一疾病事务的第二权重。
[0023]可选地，所述基于所述疾病事务的第二权重计算所述疾病项的第一支持度计数的步骤，包括：
[0024]获取包含第三疾病项的所有第二疾病事务；其中，所述第三疾病项为所有所述疾病项中的任意一个疾病项；
[0025]获取与各所述第二疾病事务分别对应的第四权重；
[0026]计算所有所述第四权重的第一和值；
[0027]计算所有所述疾病事务的第二权重之间的第二和值；
[0028]计算所述第一和值与所述第二和值的第二商值；
[0029]将所述第二商值作为所述第三疾病项的第一支持度计数。
[0030]可选地，所述计算由每条路径包含的所有第二疾病频繁项分别组成的多个疾病项集的第二支持度计数的步骤，包括：
[0031]获取指定疾病项集包含的第四疾病项；其中，所述指定疾病项集为所有所述疾病项集中的任意一个疾病项集；
[0032]分别获取包含所述第四疾病项的所有疾病事务的第五权重；
[0033]计算所有所述第五权重的第三和值；
[0034]计算所有所述疾病事务的第二权重之间的第四和值；
[0035]计算所述第三和值与所述第四和值的第三商值；
[0036]将所述第三商值作为所述指定疾病项集的第二支持度计数。
[0037]可选地，所述基于所述FP
‑
tree中包含的所述疾病频繁项集以及预设的置信度阈值，挖掘出属于疾病频繁项的疾病所对应的并发症的步骤，包括：
[0038]对于指定疾病频繁项集中的第五疾病项，统计出与所述第五疾病项组合形成所述指定疾病频繁项集的所有第六疾病项；其中，所述指定疾病频繁项集为所有所述疾病频繁项集中的任意一个项集，所述第五疾病项为所述指定疾病频繁项集包含的所有疾病项中的任意一个疾病项；
[0039]获取第七疾病项与所述第五疾病项组合形成的第一疾病频繁项集的第三支持度计数；其中，所述第七疾病项为所有所述第六疾病项中的任意一个疾病项；
[0040]获取所述第五疾病项组成的第二疾病频繁项集的第四支持度计数；
[0041]计算所述第三支持度计数与所述第四支持度计数的第四商值，并将所述第四商值作为所述第五疾病项与所述第七疾病项之间的第一置信度；
[0042]获取预设的所述置信度阈值，并判断所述第一置信度是否大于所述置信度阈值；
[0043]若是，判定所述第七疾病项对应的疾病为所述第五疾病项对应的疾病的并发症。
[0044]可选地，所述判定所述第七疾病项对应的疾病为所述第五疾病项对应的疾病的并发症的步骤之后，包括：
[0045]获取与所述第五疾病项对应的所有并发症；
[0046]获取与各所述并发症分别对应的第二置信度；
[0047]基于所述第二置信度从大到小的顺序对所有所述并发症进行降序排列，得到对应的排序结果；
[0048]展示所述排序结果。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疾病并发症的预测方法，其特征在于，包括：对预设的疾病事务数据库进行扫描，计算每一个疾病事务中疾病项的第一权重；其中，所述第一权重是指疾病项在疾病事务中的出现次数与所述疾病事务的个数的商值；基于所述疾病项的第一权重计算所述疾病事务的第二权重；其中，所述第二权重是指疾病事务包含的所有疾病项的权重的平均值；基于所述疾病事务的第二权重计算所述疾病项的第一支持度计数；若疾病项的第一支持度计数大于预设的支持度计数阈值，则将所述疾病项作为第一疾病频繁项保留，否则剔除，并将所述疾病事务数据库中的所述第一疾病频繁项按照第一支持度计数降序排列；对所述疾病事务数据库中排列的所述第一疾病频繁项进行扫描，创建原始FP
‑
tree以及在所述原始FP
‑
tree中生成一个根节点，每读入一个疾病事务的第一疾病频繁项时，在所述原始FP
‑
tree中创建标记有读入的疾病事务的第一疾病频繁项的节点，并形成所述根节点到所述节点的路径，直至所述疾病事务数据库中包含的每个疾病事务中的所有第一疾病频繁项均映射到所述原始FP
‑
tree的一条路径后形成FP
‑
tree；分别从所述FP
‑
tree的每条路径的结尾节点依次向上提取出与每条路径对应的所有第二疾病频繁项，计算由每条路径包含的所有第二疾病频繁项分别组成的多个疾病项集的第二支持度计数，并筛选出第二支持度计数大于所述支持度计数阈值的疾病项集作为疾病频繁项集；基于所述FP
‑
tree中包含的所述疾病频繁项集以及预设的置信度阈值，挖掘出属于所述疾病频繁项集的疾病所对应的并发症。2.根据权利要求1所述的疾病并发症的预测方法，其特征在于，所述计算每一个疾病事务中疾病项的第一权重的步骤，包括：获取第一疾病项在所有所述疾病事务中的出现次数；其中，所述第一疾病项为所有所述疾病项中的任意一个疾病项；获取所有所述疾病事务的个数；计算所述出现次数与所述疾病事务的个数的第一商值；将所述第一商值作为所述第一疾病项的第一权重。3.根据权利要求1所述的疾病并发症的预测方法，其特征在于，所述基于所述疾病项的第一权重计算所述疾病事务的第二权重的步骤，包括：获取第一疾病事务包含的所有第二疾病项；其中，所述第一疾病事务为所有所述疾病事务中的任意一个事务；获取每一个所述第二疾病项的第三权重；计算所有所述第三权重的平均值；将所述平均值作为所述第一疾病事务的第二权重。4.根据权利要求1所述的疾病并发症的预测方法，其特征在于，所述基于所述疾病事务的第二权重计算所述疾病项的第一支持度计数的步骤，包括：获取包含第三疾病项的所有第二疾病事务；其中，所述第三疾病项为所有所述疾病项中的任意一个疾病项；获取与各所述第二疾病事务分别对应的第四权重；
计算所有所述第四权重的第一和值；计算所有所述疾病事务的第二权重之间的第二和值；计算所述第一和值与所述第二和值的第二商值；将所述第二商值作为所述第三疾病项的第一支持度计数。5.根据权利要求1所述的疾病并发症的预测方法，其特征在于，所述计算由每条路径包含的所有第二疾病频繁项分别组成的多个疾病项集的第二支持度计数的步骤，包括：获取指定疾病项集包含的第四疾病项；其中，所述指定疾病项集为所有所述疾病项集中的任意一个疾病项集；分别获取包含所述第四疾病项的所有疾病事务的第五权重；计算所有所述第五权重的第三和值；计算所有所述疾病事务的第二权重之间的第四和值；计算所述第三和值与所述第四和值的第三商值；将所述第三商值作为所述指定疾病项集的第二支持度计数。6.根据权利要求1所述的疾病并发症的...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊双贵，李美霞，
申请(专利权)人：平安医疗健康管理股份有限公司，
类型：发明
国别省市：