本发明专利技术涉及医疗设备技术领域，具体而言，涉及一种孕妇指标数据分析方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括将所述孕妇发送至分类模型进行分类，并且基于所述孕妇历史病例信息和孕妇类别信息进行关联度计算；然后将每个所述不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度与所述孕妇历史病例信息进行聚类分析，得到各个类别的指标异常值的阈值范围；最后将所述孕妇的指标数据信息与所述各个类别的指标异常值的阈值范围进行对比，得到孕妇的指标数据是否异常的信息。本发明专利技术可以每隔一段时间获取孕妇指标数据进行分析，并基于分析结果提醒孕妇是哪方面指标异常，保障孕妇与胎儿健康。保障孕妇与胎儿健康。保障孕妇与胎儿健康。
【技术实现步骤摘要】
一种孕妇指标数据分析方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及医疗设备
，具体而言，涉及一种孕妇指标数据分析方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]目前孕妇身体状况是每个家庭关注的一件大事，往往孕妇的身体指标关系着孕妇与胎儿的健康，但是孕妇由于各方面原因不能随时检查身体，这就需要一种能够随时监测孕妇身体健康的方法和装置，来保证随时监测和判断孕妇身体指标状况，判断所述指标是否异常，并及时向孕妇进行反馈，进而保障孕妇的健康。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种孕妇指标数据分析方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0004]一方面，本申请提供了一种孕妇指标数据分析方法，所述方法包括：
[0005]获取第一信息和第二信息，所述第一信息为孕妇年龄信息、孕妇历史病例信息和孕妇怀胎时间信息，所述第二信息为孕妇的指标数据信息，所述指标数据信息为智能手环采集到的血压信息、血脂信息和血糖信息；
[0006]根据所述第一信息对所述孕妇进行分类，得到至少两个孕妇类别信息；
[0007]将所述孕妇历史病例信息和孕妇类别信息进行关联度计算，得到至少两个不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度；
[0008]将每个所述不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度与所述孕妇历史病例信息进行聚类分析，得到各个类别的指标异常值的阈值范围；
[0009]将所述第二信息与所述各个类别的指标异常值的阈值范围进行对比，得到孕妇的指标数据是否异常的信息。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种孕妇指标数据分析装置，所述装置包括：
[0011]第一获取单元，用于获取第一信息和第二信息，所述第一信息为孕妇年龄信息、孕妇历史病例信息和孕妇怀胎时间信息，所述第二信息为孕妇的指标数据信息，所述指标数据信息为智能手环采集到的血压信息、血脂信息和血糖信息；
[0012]第一分类单元，用于根据所述第一信息对所述孕妇进行分类，得到至少两个孕妇类别信息；
[0013]第一处理单元，用于将所述孕妇历史病例信息和孕妇类别信息进行关联度计算，得到至少两个不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度；
[0014]第一分析单元，用于将每个所述不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度与所述孕妇历史病例信息进行聚类分析，得到各个类别的指标异常值的阈值范围；
[0015]第二处理单元，用于将所述第二信息与所述各个类别的指标异常值的阈值范围进行对比，得到孕妇的指标数据是否异常的信息。
[0016]第三方面，本申请实施例提供了一种孕妇指标数据分析设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述孕妇指标数据分析方法的步骤。
[0017]第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述孕妇指标数据分析方法的步骤。
[0018]本专利技术的有益效果为：
[0019]本专利技术通过智能手环采集孕妇的指标数据，并基于历史病例和怀胎时间，将孕妇分为有无遗传病史，是否为高龄产妇等类别，进而通过对不同类别的孕妇指标信息进行关联度计算，判断所述孕妇指标信息中的异常值的关联度，并对该关联度进行聚类分析，进而确定每隔类别的孕妇指标信息的异常阈值范围，进而以此来判断孕妇的指标是否异常，而且本专利技术可以随时获取，随时计算更新，进而随时判断孕妇是否处于不健康状态，防止出现意外流产等事故。
[0020]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0022]图1为本专利技术实施例中所述的一种孕妇指标数据分析方法流程示意图；
[0023]图2为本专利技术实施例中所述的一种孕妇指标数据分析装置结构示意图；
[0024]图3是本专利技术实施例中所述的一种孕妇指标数据分析设备结构示意图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0027]实施例1
[0028]如图1所示，本实施例提供了一种孕妇指标数据分析方法，其所述方法包括步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S4和步骤S5。
[0029]当有孕妇需要使用本方法进行指标数据分析(健康监测)时，将安装有包括本申请的软件的智能手环进行佩戴，智能手环实时收集孕妇的身体数据，根据数据进行分析。将采集到的数据发送到计算中心。
[0030]步骤S1、获取第一信息和第二信息，所述第一信息为孕妇年龄信息、孕妇历史病例信息和孕妇怀胎时间信息，所述第二信息为孕妇的指标数据信息，所述指标数据信息为智能手环采集到的血压信息、血脂信息和血糖信息；
[0031]当采集完孕妇信息，将孕妇信息发送至分类模块进行分类，将孕妇分为多类，如按有无病史，年龄段，怀孕时间段，分为至少两类，如有病史的20
‑
30年龄段的怀孕三个月的孕妇等。
[0032]步骤S2、根据所述第一信息对所述孕妇进行分类，得到至少两个孕妇类别信息；
[0033]将分好类的孕妇信息和孕妇历史病例信息进行发送至分析模块进行分析，将不同类别的孕妇进行异常值关联度的分析，分析得到不同孕妇的异常值关联度，进而得到不同类别的异常值关联度。
[0034]步骤S3、将所述孕妇历史病例信息和孕妇类别信息进行关联度计算，得到至少两个不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度；
[0035]然后将不同的异常值关联度进行聚类分析，通过聚类分析的结果得到多个聚类蔟，基于不同本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种孕妇指标数据分析方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息为孕妇年龄信息、孕妇历史病例信息和孕妇怀胎时间信息，所述第二信息为孕妇的指标数据信息，所述指标数据信息为智能手环采集到的血压信息、血脂信息和血糖信息；根据所述第一信息对所述孕妇进行分类，得到至少两个孕妇类别信息；将所述孕妇历史病例信息和孕妇类别信息进行关联度计算，得到至少两个不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度；将每个所述不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度与所述孕妇历史病例信息进行聚类分析，得到各个类别的指标异常值的阈值范围；将所述第二信息与所述各个类别的指标异常值的阈值范围进行对比，得到孕妇的指标数据是否异常的信息。2.根据权利要求1所述的孕妇指标数据分析方法，其特征在于，根据所述第一信息对所述孕妇进行分类，得到至少两个孕妇类别信息，包括；将所述第一信息发送至分类模型进行分类，得到分类后的第一信息，所述分类模型为根据预设的分类阈值表对所述第一信息进行分类的模型；采用SGD计算梯度对分类模型进行自适应梯度更新，并将所述分类后的第一信息发送至更新后的分类模型进行迭代处理，其中迭代处理为基于分类后的第一信息进行特征工程处理，确定迭代训练所需要的特征向量，并采用AUC算法对特征向量进行迭代处理，得到达到最大迭代次数的AUC值；按照预设的第一权重比例对所述第一信息进行加权计算，得到孕妇的分类权重值，并将所述孕妇的分类权重值与达到最大迭代次数的AUC值进行对比分类，得到至少两个孕妇类别信息。3.根据权利要求1所述的孕妇指标数据分析方法，其特征在于，将所述孕妇历史病例信息和孕妇类别信息进行关联度计算，得到至少两个不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度，包括：调用所述孕妇历史病例信息中的所有异常指标数据；将所述孕妇历史病例信息中所有异常指标数据按照预设的第二权重比例进行异常值计算，计算得到所有异常指标数据的异常值；将所述孕妇指标数据的异常值和孕妇分类信息进行灰色关联分析，对孕妇指标数据的异常值采用区间法进行处理，得到不同类别的孕妇指标数据的异常值，基于所述不同类别的孕妇指标数据的异常值计算灰色关联系数；基于所述灰色关联系数计算得到至少两个不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度。4.根据权利要求1所述的孕妇指标数据分析方法，其特征在于，将每个所述不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度与所述孕妇历史病例信息进行聚类分析，得到各个类别的指标异常值的阈值范围，包括：将所述不同类别的孕妇指标数据的异常值关联度作为权重系数与所述孕妇历史病例信息中的所有异常指标数据的异常值进行乘积计算，得到不同类别的异常指标数据的异常值；将所述不同类别的异常指标数据的异常值分别发送至K
‑
means聚类算法模型进行聚类
处理，得到至少两个异常值聚类簇集合，所有的所述异常值聚类簇集合包括至少一个异常值聚类簇；基于所述至少两个异常值聚类簇集合和格拉布斯准则计算得到各个异常值聚类簇集合中每个异常值聚类簇的阈值范围；对各个异常值聚类簇集合中每个异常值聚类簇的阈值范围进行判断，将各个异常值聚类簇集合中最大的所述阈值范围作为对应的各个类别的指标异常值的阈值范围。5.一种孕妇指标数据分析装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取第一信息和第二信息，所述第一信息为孕妇年龄信息、孕妇历史病例信息和孕妇怀胎时间信息，所述第二信息为孕妇的指标数据信息，所述指...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩昕倬，厉晓帆，
申请(专利权)人：韩昕倬，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。