一种风湿性疾病并发肺炎风险判断设备及其应用制造技术

本发明专利技术公开了一种风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，属于生物分析技术领域。所述的判断设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序系统，包括数据收集表设计模块、数据录入模块、数据预处理模块、数据集构建模块、风险因素判断模块、风险因素评价模块、患病风险判断模块；所述处理器执行所述计算机程序系统，输出判断结果，并展示给使用者。本发明专利技术可快速高效从海量数据中识别风险因素，准确性高，有助于提早识别疾病风险，及时进行疾病预防，降低疾病发生。降低疾病发生。降低疾病发生。

【技术实现步骤摘要】
一种风湿性疾病并发肺炎风险判断设备及其应用


[0001]本专利技术属于生物分析
，涉及一种风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，及其在系统性红斑狼疮患者并发肺孢子菌肺炎的风险预测中的应用。

技术介绍

[0002]风湿性疾病是儿童常见累及多系统的慢性自身免疫性疾病，糖皮质激素及免疫抑制剂是其治疗的主要药物，长期使用上述药物将导致免疫功能低下，可并发重症感染，其中肺部感染占住院患儿重症感染的首位。肺部感染最常见的病原菌为细菌，其次为病毒和真菌，机会性感染如肺孢子菌、结核杆菌、巨细胞病毒也并非罕见，且进展快，病死率高。风湿性疾病患儿发生肺部感染不同于普通患者，其自身的免疫失衡、长期免疫抑制剂的使用、机会菌的感染易使病情加重，甚至发展至重症肺炎。风湿性疾病患儿并发肺炎诊断及治疗困难、病情进展快、病死率高，鉴于此，早期诊治至关重要，分析风湿性疾病患儿并发肺炎的危险因素可为疾病预防、早期诊断和治疗提供依据。一种整合了多种因素的儿童风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，将有助于医护人员快速、高效地评估风湿性疾病患儿发生肺炎风险，指导预防用药，从而降低重症肺炎的发生率及病死率。然而，目前尚缺乏儿童风湿性疾病并发肺炎风险判断设备。

技术实现思路

[0003]为此，需要提供一种有效的风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，协助临床医护人员快速评估，及时预防和治疗疾病。
[0004]为实现上述目的，专利技术人提供了如下技术方案：
[0005]一种风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序系统；所述处理器执行所述计算机程序系统，输出判断结果，包括肺炎发生风险的判断方法、患者罹患肺炎风险高低，并展示给使用者。
[0006]所述计算机程序系统包括如下模块：
[0007](1)数据收集表设计模块，通过文献学习，设计与风湿性疾病并发肺炎预测相关的数据收集表；
[0008](2)数据录入模块，收集和录入相关患者的疾病数据，包括疾病种类、患者标签、一般信息、临床表现、检验检查和治疗方案；
[0009](3)数据预处理模块，对录入的所有数据进行预处理，构建风湿性疾病数据库，包括系统性红斑狼疮数据库、原发性血管炎数据库和类风湿关节炎数据库；
[0010]所述数据预处理模块中预处理步骤具体为：
[0011]步骤一：获取数据录入模块中风湿性疾病患者的疾病种类、患者标签、一般信息、临床表现、检验检查和治疗方案；
[0012]步骤二：根据步骤一得到的所有数据，整理出所有的预测变量和预测变量均值；
[0013]步骤三：确定风湿性疾病患者有无发生肺炎；
[0014]步骤四：对所有风湿性疾病患者进行分类，保存至各个疾病数据库。
[0015]所述预测变量包括连续变量和分类变量；所述连续变量包括患者的年龄、实验室检查指标和用药情况；其中，所述实验室检查指标包括白细胞、淋巴细胞绝对值、中性粒细胞绝对值、血红蛋白、血小板、血沉、C反应蛋白、尿蛋白、尿隐血、白蛋白、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、尿素氮、肌酐、尿酸、胱抑素C、肌酸激酶、乳酸脱氢酶、CD3
+
T淋巴细胞计数、CD4
+
T淋巴细胞计数、CD8
+
T淋巴细胞计数；所述的用药情况包括糖皮质激素剂量；
[0016]所述分类变量包括性别、是否激素冲击治疗、是否使用免疫抑制剂；所述免疫抑制剂包括环磷酰胺、吗替麦考酚酯、环孢霉素A、他克莫司、硫唑嘌呤、利妥昔单抗和贝利尤单抗。
[0017]所述预测变量还包括不同疾病类型特有的预测变量；
[0018]所述不同疾病类型特有的预测变量为：系统性红斑狼疮疾病特有的预测变量为系统性红斑狼疮疾病严重活动指数、补体C3、补体C4；原发性血管炎疾病特有的预测变量为IgE、嗜酸性粒细胞计数；类风湿关节炎疾病特有的预测变量为有无吸烟、类风湿因子值、抗环瓜氨酸抗体值。
[0019](4)数据集构建模块，分别对各个数据库的所有数据进行数据清理、数据集成和数据变换，得到样本数据集；所述的样本数据集根据患者标签分为肺炎组和非肺炎组；
[0020]所述数据清理的方法为：对存在缺失数据多的变量，采用多重插补法和平均数填补法进行填补，其中采用预测变量均值进行插补；对存在缺失数据少且缺失数据是随机出现的变量，则对缺失数据进行删除；
[0021]数据集成的方法为：将数据清理后的所有数据合并汇总到合成表中；
[0022]数据变换的方法为：将所述合成表中的各变量属性的值转换成数据挖掘的形式，并分别对所有属性的特点进行规格化处理和编码；
[0023]所述肺炎组还可以根据病原体进行细分，包括鲍曼不动杆菌肺炎、肺孢子菌肺炎、曲霉菌肺炎、巨细胞病毒肺炎。
[0024](5)风险因素判断模块，对样本数据集分组进行因素分析，并结合临床相关性，经输入法采用Cox回归法筛选风险因素并建立预测模型；
[0025]所述风险因素判断模块包括单因素分析和多因素分析：
[0026]单因素分析将肺炎发生相关的因素与是否发生肺炎进行t检验和/或卡方检验；将关联性较强的因素，即P<0.05的因素，结合临床相关性，作为备选变量；
[0027]多因素分析将备选变量作为自变量，是否发生肺炎作为因变量，采用输入法进行Cox回归，确定影响肺炎发生的风险因素，建立疾病风险预测方法。
[0028](6)风险因素评价模块，利用风险因素绘制ROC曲线，根据AUC值评价风险因素预测肺炎发生的可靠性，以及风险因素的最佳截断值；
[0029]所述风险因素评价模块的程序如下：
[0030]步骤一：利用风险因素绘制ROC曲线，根据AUC值评价风险因素预测肺炎发生的可靠性，AUC>0.7时提示危险因素预测性能好；
[0031]步骤二：计算风险因素的最佳截断值，评估取值高于最佳截断值预测疾病的敏感性和特异性；
[0032]步骤三：比较合并危险因素患者与未合并危险因素患者的肺炎发生率，P＜0.05时
提示合并危险因素患者肺炎发生风险显著升高。
[0033](7)患病风险判断模块，输入风湿性疾病患者风险因素信息，制作肺炎风险列线图，判断患者罹患肺炎风险高低。
[0034]所述列线图是将风险因素判断模块构建的预测模型转变为可视化的图形，使预测模型的结果更具有可读性。
[0035]进一步的，所述的设备还包括建议信息提示模块，即根据患病风险高低提示是否需要采取预防措施，及相关建议措施。
[0036]进一步的，所述的风湿性疾病并发肺炎风险判断设备在系统性红斑狼疮患者并发肺孢子菌肺炎的风险预测中的应用。
[0037]区别于现有技术，上述技术方案的有益效果在于：
[0038](1)本方法可以从多种因素中，快速高效识别影响风湿性疾病并发肺炎发生的关键因素，尤其是重症肺炎，从而辅助临床判断。
[0039](2)建立的风险模型敏感性和特异性高，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器存储有计算机程序系统，包括如下模块：数据收集表设计模块，通过文献学习，设计与风湿性疾病并发肺炎预测相关的数据收集表；数据录入模块，收集和录入相关患者疾病数据，包括疾病种类、患者标签、一般信息、临床表现、检验检查和治疗方案；数据预处理模块，对录入的所有数据进行预处理，构建风湿性疾病数据库，包括系统性红斑狼疮数据库、原发性血管炎数据库和类风湿关节炎数据库；数据集构建模块，分别对各个数据库的所有数据进行数据清理、数据集成和数据变换，得到样本数据集；所述的样本数据集根据患者标签分为肺炎组和非肺炎组；风险因素判断模块，对样本数据集分组进行因素分析，并结合临床相关性，经输入法采用Cox回归法筛选风险因素，建立预测模型；风险因素评价模块，利用风险因素绘制ROC曲线，通过AUC值评价风险因素预测肺炎发生的可靠性，以及风险因素的最佳截断值；患病风险判断模块，输入风湿性疾病患者风险因素信息，制作肺炎风险列线图，判断患者罹患肺炎风险高低；所述处理器执行所述计算机程序系统，输出判断结果，包括肺炎发生风险的判断方法、患者罹患肺炎风险高低，并展示给使用者。2.根据权利要求1所述的一种风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，其特征在于，所述数据预处理模块中预处理步骤为：步骤一：获取数据录入模块中的疾病数据；步骤二：根据步骤一得到的所有数据，整理出所有的预测变量和预测变量均值；步骤三：确定风湿性疾病患者有无发生肺炎；步骤四：对所有患者进行分类，保存至各个风湿性疾病数据库。3.根据权利要求2所述的风湿性疾病并发肺炎风险判断设备，其特征在于，所述预测变量包括连续变量和分类变量，还包括不同疾病类型特有的预测变量；所述连续变量包括风湿性疾病患者的年龄、实验室检查指标和用药情况；其中，所述实验室检查指标包括生化指标、淋巴细胞数、补体和细胞因子水平；所述的用药情况包括糖皮质激素剂量；所述分类变量包括性别、是否激素冲击治疗、是否使用免疫抑制剂；其中，所述免...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂晓晶，钱艺芳，陈伊，曾煜闺，张远真，陈君妍，刘婧婧，
申请(专利权)人：中国人民解放军联勤保障部队第九〇〇医院，
类型：发明
国别省市：