【技术实现步骤摘要】
一种基于COPD风险判断的被筛查患者AUC提升方法
[0001]本专利技术涉及待测者AUC提升相关的
,具体涉及一种基于COPD风险判断的被筛查患者AUC提升方法。
技术介绍
[0002]COPD是一种由于气流不畅所致的阻塞性肺部疾病。COPD的两个主要潜在原因是肺气肿和气道疾病(例如,支气管炎)。COPD可以基于初步问卷进行诊断,并且如果根据问卷结果显得必要,则然后在吸入药物和没有吸入药物这两种情况下都进行呼吸测量(肺活量测定)。问卷信息覆盖广泛的信息,包括家族史、症状和习惯(例如,吸烟)史、疾病史和相应的严重程度(例如,哮喘、癌症等)、活动水平以及一般健康度量。肺活量测定测试的主要输出是1秒钟用力呼气值(FEV1)和用力肺活量(FVC)。将这些值基于人口分布进行标准化。
[0003]COPD筛查问卷(PS问卷)在临床使用中,一般是根据待测者选择的选项对应的分数,进行加和,对总分按照一个阈值来判断被筛查患者是否有COPD风险。虽然这样的方法在技术实现方面非常简单,易于操作,但是这样也使得筛查效果无法得到提升, ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于COPD风险判断的被筛查患者AUC提升方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、数据收集,每个受试者先进行基本信息收集和问卷填写,然后通过肺功能测试判断其COPD是否阳性,形成数据库;S2、对数据进行特征化,包括以下三种:
①
如果问题的答案是类别型的,直接转化为类别型特征变量,将文本化的答案进行归一标准化;
②
如果问题的答案是数值型的,对待测者的答案进行单位归一化后转化为数值;
③
如果问题的答案是开放性的,根据答案进行总结,转化为上述类别型的答案,进而转化为类别型变量;S3、数据建模,采用五折交叉验证对单模进行评估,并采用回归等模型及其不同设定,对数据进行建模;S4、剔除交叉验证的平均AUC在后的模型,排名靠前的单模,用stacking方法进行集成,预测新的测试数据。2.根据权利要求1所述的一种基于COPD风险判断的被筛查患者AUC提升方法,其特征在于:所述步骤S1中的数据收集可以包括医学扫描仪被配置成扫描待测者的肺部,产生表示待测者肺部的图像数据;图像处理器被配置成利用机器学习模型、基于图像数据中表示的气道的分割和基于图像数据中表示的肺部的特征,从流动模型生成肺部中的COPD指示;该特征可以是疾病的纹理或基于成像的指示,显示器被配置成显示COPD指示。3.根据权利要求1所述的一种基于COPD风险判断的被筛查患者AUC提升方法,其特征在于:所述步骤S2中的对数据进行特征化的用于预测COPD急性加重的系统所使用的变量进一步包括社交数据和基于社交数据服务器提供的变量。4.根据权利要求3所述的一种基于COPD风险判断的被筛查患者AUC提升方法,其特征在于:所述社交数据是在与待测者的所述病历数据或所述临床方面数据相关联的变量被创建的特定时间点之前以及包括该特定时间点的预定时间段内收集的数据,并且由所述社交数据服务器提供的变量包括能够在搜索引擎和社交媒体的数据中发现的COPD相关术语的搜索频率...
【专利技术属性】
技术研发人员:宋思仪,洪蕾,张燕,周一嘉,周文博,徐立文,
申请(专利权)人:无锡启益医疗科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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