疾病风险评估方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种疾病风险评估方法、装置及存储介质。疾病风险评估方法包括：接收疾病类型、疾病影响因素的待检测数据和待检测基因位点数据；根据预设赋值关系表分别对待检测数据和待检测基因位点数据进行赋值以得到对应的待检测分值，预设赋值关系表包括疾病影响因素的数据范围、基因位点数据和待检测分值的匹配信息；根据疾病类型和预设模型数据库确定目标疾病评估模型，预设模型数据库包括疾病类型和目标疾病评估模型的匹配信息，目标疾病评估模型通过多个训练样本数据对预设疾病评估模型进行训练得到；将待检测分值输入目标疾病评估模型得到疾病评估结果。本发明专利技术综合考虑基因位点和疾病影响因素来进行疾病评估，从而提高疾病评估的准确性。疾病评估的准确性。疾病评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】
疾病风险评估方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据分析的
，尤其是涉及一种疾病风险评估方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能医疗技术的发展，采用大数据进行疾病数据分析也成为疾病研究的主流。其中，医学研究表明，除了外伤几乎所有的疾病都和基因有关系，但除了与基因有关系，也跟患者的生活习惯和家族遗传相关。但是在相关技术中，主要根据基因来进行疾病风险评估，由于复杂疾病涉及到的因素很多，因此，对于疾病风险评估的准确性不高。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种疾病风险评估方法，能够提高疾病评估的准确性。
[0004]本专利技术还提出一种疾病风险评估装置。
[0005]本专利技术还提出一种计算机可读存储介质。
[0006]根据本专利技术的第一方面实施例的疾病风险评估方法，包括：
[0007]接收待检测样本数据和疾病类型，所述待检测样本数据包括：疾病影响因素的待检测数据和待检测基因位点数据；
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疾病风险评估方法，其特征在于，包括：接收待检测样本数据和疾病类型，所述待检测样本数据包括：疾病影响因素的待检测数据和待检测基因位点数据；根据预设赋值关系表分别对所述待检测数据和所述待检测基因位点数据进行赋值，以得到所述疾病影响因素和所述待检测基因位点数据对应的待检测分值，所述预设赋值关系表包括所述疾病影响因素的数据范围、所述基因位点数据和待检测分值的匹配信息；根据所述疾病类型和预设模型数据库确定目标疾病评估模型，所述预设模型数据库包括所述疾病类型和所述目标疾病评估模型的匹配信息，所述目标疾病评估模型通过多个训练样本数据对预设疾病评估模型进行训练得到；将所述待检测分值输入所述目标疾病评估模型，以得到疾病评估结果。2.根据权利要求1所述的疾病风险评估方法，其特征在于，所述方法还包括：获取预设文献数据库中与所述疾病类型相关的多个候选基因位点的候选数据；对所述多个候选基因位点的候选数据进行相关性和可靠性评估，以得到候选基因位点的评估值；获取所述评估值大于预设评估阈值的所述候选基因位点作为所述目标疾病评估模型的目标基因位点。3.根据权利要求2所述的疾病风险评估方法，其特征在于，所述对所述多个候选基因位点进行相关性和可靠性评估，以得到候选基因位点的评估值，包括：通过ZETA信用风险模型对所述多个候选基因位点的候选数据进行相关性和可靠性评估，以得到所述候选基因位点的评估值。4.根据权利要求1所述的疾病风险评估方法，其特征在于，所述疾病影响因素包括：不可控因素和可控因素，所述不可控因素包括：性别、年龄、患所述疾病类型的家族史；可控因素包括：疾病类型相关的疾病诊断指标。5.根据权利要求1至4任一项所述的疾病风险评估方法，其特征在于，所述目标疾病评估模型通过多个训练样本数据对预设疾病评估模型进行训练得到，包括：获取多个训练样本数据中的训练基因位点数据、疾病影响因素的训练数据和患病概率；根据所述预设赋值关系表对所述训练基因位点数据、所述疾病影响因素的训练数据分别进行赋值，以得到训练分值；根据所述训练分值和所述患病概率对所述预设疾病...

【专利技术属性】
技术研发人员：操利超，巴颖，张核子，程云阳，卢晓萍，
申请(专利权)人：深圳市核子基因科技有限公司，
类型：发明
国别省市：