本申请提供一种疾病风险等级预测方法及装置，涉及数据处理领域，能够提高预设疾病的诊断准确率，可应用于疾病风险等级预测系统中。该方法包括：获取用户患有预设疾病的生理信息。然后，获取用户的第一面部图像，基于第一面部图像，获取预设疾病的关键影响因子对应的用户的第一用户特征。之后，基于生理信息和第一用户特征，预测用户患有预设疾病的第一目标风险等级。可选地，在预测出第一目标风险等级之后，可以通过获取第二面部图像，对第一面部图像进行更新，实现对用户患有预设疾病的目标风险等级进行更新，使诊断结果更贴合用户的实时情况，提高诊断准确率。提高诊断准确率。提高诊断准确率。
【技术实现步骤摘要】
疾病风险等级预测方法及装置
[0001]本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种疾病风险等级预测方法及装置。
技术介绍
[0002]阻塞性睡眠呼吸暂停与低通气综合征是一种病因不明的睡眠呼吸疾病，临床表现有夜间睡眠打鼾且伴呼吸暂停，和白天嗜睡。由于呼吸暂停会引起夜间低氧和高碳酸血症，从而容易导致高血压、冠心病、糖尿病或者脑血管疾病等并发症，呼吸暂停甚至会出现夜间猝死。目前对于阻塞性睡眠呼吸暂停与低通气综合征的关键参数信息的诊断，一般采用院外便携式的睡眠暂停初筛设备获取部分参数信息，同时结合用户基于应用程序录入信息，获取另一部分参数信息，然后，基于这两部分参数信息，对用户是否患有阻塞性睡眠呼吸暂停与低通气综合征进行诊断。
[0003]上述技术方案存在以下问题：基于应用程序录入部分参数的可靠性低，完整性低，从而导致对于用户是否患有阻塞性睡眠呼吸暂停与低通气综合征的误诊率高，因此，如何提高阻塞性睡眠呼吸暂停与低气通综合征的诊断准确率，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种疾病风险等级预测方法及装置，能够提高预设疾病(如阻塞性睡眠呼吸暂停与低气通综合征)的诊断准确率。
[0005]为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0006]第一方面，提供一种疾病风险等级预测方法，该预测方法包括：获取用户患有预设疾病的生理信息，以及获取用户的第一面部图像。然后，基于第一面部图像，获取预设疾病的关键影响因子对应的用户的第一用户特征。之后，基于生理信息和第一用户特征，预测用户患有预设疾病的第一目标风险等级。
[0007]基于第一方面提供的预测方法，通过获取用户患有预设疾病的生理信息，可以初步判断用户的患病情况。通过获取用户的第一面部图像，第一面部图像可以是实时拍摄的面部图像，然后通过对第一面部图像中与预设疾病的关键影响因子对应的用户的第一用户特征进行提取，可以得出该用户与预设疾病相关的关键特征。通过图像提取的第一用户特征相比于现有技术中的用户基于应用程序录入信息，具有获取方便、完整性高的优点，再结合生理信息进行综合判断，可以得出贴合用户实际情况的疾病风险等级判断，实现提高诊断率。
[0008]在一种可能的设计中，获取用户与预设疾病相关的生理信息，该获取方法包括：在第一预设时间段内，至少获取两次用户与预设疾病相关的生理信息。
[0009]基于生理信息和第一用户特征，预测用户患有预设疾病的第一目标风险等级的方法包括：基于获取的至少两次用户与预设疾病相关的生理信息，以及第一用户特征，预测用户患有预设疾病的第一目标风险等级。或者，基于每次获取的生理信息，预测出用户患有预设疾病的第一风险等级；基于至少两个第一风险等级和第一用户特征，预测用户患有预设
疾病的第一目标风险等级。
[0010]在此情况下，通过在一段时间内，至少两次获取用户患有预设疾病的生理信息，有利于提高生理信息获取的准确性，以及有利于提高根据生理信息得到的第一风险等级预测的准确性，可以避免由于用户的生理信息获取错误而导致对第一目标风险等级预测错误。根据多次获取的生理信息或者由多次生理信息所得到的多个第一风险等级，以及第一用户特征预测出用户患有预设疾病的第一目标风险等级，有利于反映出多次获取生理信息的这一时间段内的综合情况。
[0011]在一种可能的设计中，获取用户的第一面部图像，该获取方法包括：在出现次数大于或者等于第一预设次数的情况下，获取用户的第一面部图像。或者，在出现次数大于或者等于第二预设次数，且至少两个第一风险等级中的大于或者等于第一预设风险等级的第一风险等级为连续出现的情况下，获取用户的第一面部图像。
[0012]需要说明的是，上述出现次数是至少两个第一风险等级中大于或者等于第一预设风险等级的第一风险等级的出现次数，每个第一风险等级是基于一次采集的生理信息获取的。
[0013]在此情况下，通过第一风险等级的等级系数、出现次数以及是否连续出现等情况，来判断是否获取第一面部图像，提高了在获取第一面部图像之前对患有预设疾病的风险判断的准确性，从而提高了后续对预设疾病诊断的准确率。
[0014]在一种可能的设计中，获取用户的第一面部图像，包括：获取至少两个图像，其中，至少两个图像为包含用户的面部图像的局部区域的图像。将至少两个图像融合为第一面部图像。如此，可以通过从带有用户面部图像的局部区域的图像中获取第一面部图像，降低了用户在拍摄图像时的标准以及获取第一面部图像的难度，可以通过将多个图像融合为第一面部图像，使得第一面部图像与用户真实情况更接近，有利于提高对预设疾病的诊断准确性。
[0015]在一种可能的设计中，基于第一面部图像，获取预设疾病的关键影响因子对应的用户的第一用户特征，包括：识别第一面部图像中的面部特征，然后基于面部特征，从信息查询系统中获取与预设疾病的关键影响因子对应的用户的身份信息。然后根据身份信息确定第一用户特征。如此，通过从第一面部图像中提取与预设疾病的关键影响因子有关的身份信息，这些身份信息可以用于对第一风险等级所得到的关于预设疾病的结果进行修正和有效性判断，更新得到最终的结果，从而提高预设疾病诊断的精确性和稳定性。
[0016]在一种可能的设计中，基于生理信息和第一用户特征，预测用户患有预设疾病的第一目标风险等级之后，该预测方法还包括：获取用户的第二面部图像，在第二面部图像相对于第一面部图像发生变化的情况下，基于第二面部图像，获取用户患有预设疾病的关键影响因子对应的第二用户特征。基于生理信息和第二用户特征，预测用户患有预设疾病的第二目标风险等级。在此情况下，通过获取用户的第二面部图像，判断第二面部图像与第一面部图像是否发生变化，若发生变化，则表征用户的最新状态发生变化，则采用从第二面部图像中获取的第二用户特征，然后结合生理信息进行预测，得出的诊断结果更接近用户的真实情况，从而实现提高对用户关于预设疾病诊断的实时性和真实性。
[0017]在一种可能的设计中，在基于生理信息和第一用户特征，预测用户患有预设疾病的第一目标风险等级之后，该预测方法还包括：在第一目标风险等级大于或者等于第二预
设风险等级的情况下，输出提示信息。其中，提示信息包括：满足预设条件的第一用户特征。其中，满足预设条件的第一用户特征包括：权重值大于或者等于预设权重值对应的第一用户特征，或权重值从大到小排序后的前第一预设数量的权重值对应的第一用户特征。
[0018]在此情况下，通过设置阈值：第二预设风险等级，来判断第一目标风险等级的轻重程度，实现对用户关于预设疾病的提示。并通过对用户特征中各特征所占权重值与预设权重值的比较，或者对各特征所占权重值排序，输出对引起预设疾病影响较大的各个用户特征，对用户进行提示，实现给出准确、具有针对性的改善建议，也使得给出的改善建议更符合用户的真实情况。
[0019]在一种可能的设计中，在预设疾病包括阻塞性睡眠呼吸暂停与低通气综合征时，关键影响因子包括性别、年龄、肥胖程度、是否鼻中隔弯曲或是否颅颌面畸形中的至少之本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种疾病风险等级预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户与预设疾病相关的生理信息；获取所述用户的第一面部图像；基于所述第一面部图像，获取所述预设疾病的关键影响因子对应的所述用户的第一用户特征；基于所述生理信息和所述第一用户特征，预测所述用户患有所述预设疾病的第一目标风险等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户与预设疾病相关的生理信息，包括：在第一预设时间段内，至少获取两次所述用户与预设疾病相关的所述生理信息；所述基于所述生理信息和所述第一用户特征，预测所述用户患有所述预设疾病的第一目标风险等级，包括：基于获取的至少两次所述用户与预设疾病相关的所述生理信息，以及所述第一用户特征，预测所述用户患有所述预设疾病的第一目标风险等级；或者，基于每次获取的所述生理信息，预测出所述用户患有所述预设疾病的第一风险等级；基于至少两个所述第一风险等级和所述第一用户特征，预测所述用户患有所述预设疾病的第一目标风险等级。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的第一面部图像，包括：在出现次数大于或者等于第一预设次数的情况下，获取所述用户的第一面部图像；或，在出现次数大于或者等于第二预设次数，且所述至少两个所述第一风险等级中的大于或者等于所述第一预设风险等级的所述第一风险等级为连续出现的情况下，获取所述用户的第一面部图像；其中，所述出现次数是至少两个第一风险等级中大于或者等于第一预设风险等级的所述第一风险等级的出现次数，每个所述第一风险等级是基于一次采集的生理信息获取的。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的第一面部图像，包括：获取至少两个图像，其中，所述至少两个图像为包含所述用户的面部图像的局部区域的图像；将所述至少两个图像融合为所述第一面部图像。5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一面部图像，获取所述预设疾病的关键影响因子对应的所述用户的第一用户特征，包括：识别所述第一面部图像中的面部特征；基于所述面部特征，从信息查询系统中获取与所述预设疾病的关键影响因子对应的所述用户的身份信息；所述身份信息用于确定所述第一用户特征。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述生理信息和所述第一用户特征，预测所述用户患有所述预设疾病的第一目标风险等级之后，所述方法还包括：获取所述用户的第二面部图像；在所述第二面部图像相对于所述第一面部图像发生变化的情况下，基于所述第二面部图像，获取所述用户患有所述预设疾病的关键影响因子对应的第二用户特征；
基于所述生理信息和所述第二用户特征，预测所述用户患有所述预设疾病的第二目标风险等级。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述生理信息等级和所述第一用户特征，预测所述用户患有预设疾病的第一目标风险等级之后，所述方法还包括：在所述第一目标风险等级大于或者等于第二预设风险等级的情况下，输出提示信息，其中，所述提示信息包括：满足预设条件的所述第一用户特征；所述满足预设条件的所述第一用户特征包括：权重值大于或者等于预设权重值对应的第一用户特征；或，权重值从大到小排序后的前第一预设数量个的权重值对应的第一用户特征。8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，在所述预设疾病包括阻塞性睡眠呼吸暂停与低通气综合征时，所述关键影响因子包括性别、年龄、肥胖程度、是否鼻中隔弯曲或是否颅颌面畸形中的至少之一。9.一种疾病风险等级预测装置，其特征在于，所述装置包括：信息获取模块，用于获...
【专利技术属性】
技术研发人员：许培达，周林峰，李靖，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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