一种男性性腺功能减退症风险预测系统及其构建方法技术方案

本发明专利技术属于医学诊断技术领域，具体涉及一种男性性腺功能减退症风险预测系统及其构建方法。本发明专利技术的系统包括：输入模块，用于输入诊断信息；预测模块，用于将所述诊断信息作为模型预测变量输入Logistic回归模型，得到男性性腺功能减退症风险预测结果；输出模块，用于输出所述男性性腺功能减退症风险预测结果；其中，所述Logistic回归模型构建过程中，利用LASSO回归算法筛选模型预测变量。本发明专利技术为医护人员和风险人群提供了一种方便使用、具有可视化功能、预测性能优秀的男性性腺功能减退症风险预测系统，在临床中具有很好的应用前景。在临床中具有很好的应用前景。在临床中具有很好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种男性性腺功能减退症风险预测系统及其构建方法


[0001]本专利技术属于医学诊断
，具体涉及一种男性性腺功能减退症风险预测系统及其构建方法。

技术介绍

[0002]男性性腺功能减退症(Male hypogonadism)，即睾酮缺乏症(Testosterone deficiency)，在中老年男性中非常常见(患病率在40岁以上男性约为30％)。大量研究表明男性睾酮缺乏会同时导致男性性相关功能(包括性欲减退和射精障碍)和非性相关功能(包括精力减退，注意力下降，情绪低落等)的异常，还带来了更高的心血管疾病，骨折，脱发等疾病风险，严重影响了中老年男性的生活质量。
[0003]在确诊男性性腺功能减退症后，合理的性激素替代疗法被证实可以显著提升患者生活质量。然而，目前我国男性睾酮检查仍然关注度较差，中老年男性很少有直接关注男性性腺功能减退症并就诊，导致很大一部分病人处于未诊断和未治疗却深受其影响的尴尬境地。
[0004]目前，人工智能在医学诊断中已有较多的应用(例如：CN201810068813.2一种基于提升
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种男性性腺功能减退症风险预测系统，其特征在于，包括：输入模块，用于输入诊断信息；预测模块，用于将所述诊断信息作为模型预测变量输入Logistic回归模型，得到男性性腺功能减退症风险预测结果；输出模块，用于输出所述男性性腺功能减退症风险预测结果；其中，所述Logistic回归模型构建过程中，利用LASSO回归算法筛选模型预测变量。2.按照权利要求1所述的男性性腺功能减退症风险预测系统，其特征在于，所述诊断信息包括如下信息中的至少一种：年龄、年龄分组、受教育程度、婚姻状况、体重、站立高度、体质指数、体质指数分组、大腿长度、上臂长度、臂围、腰围、第一矢状腹直径、平均矢状腹直径、一分钟脉率、脉搏是否规则、脉搏类型、白蛋白、碱性磷酸酶、天冬氨酸氨基转移酶AST、丙氨酸氨基转移酶、血尿素氮、碳酸氢盐、总钙、胆固醇、肌酸磷酸激酶、氯化物、肌酐、球蛋白、葡萄糖、γ
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谷氨酰转移酶、铁、钾、乳酸脱氢酶、钠、渗透压浓度、磷、总胆红素、总蛋白、甘油三酯、血尿酸、甘油三酯血糖指数、甘油三酯血糖指数分组、糖尿病病史、高血压病史。3.按照权利要求2所述的男性性腺功能减退症风险预测系统，其特征在于，所述诊断信息包括如下信息中的至少一种：年龄、受教育程度、铁、渗透压浓度、磷、血尿酸、甘油三酯血糖指数、甘油三酯血糖指数分组、大腿长度、平均矢状腹直径。4.按照权利要求3所述的男性性腺功能减退症风险预测系统，其特征在于，所述诊断信息包括如下信息：年龄、受教育程度、铁、渗透压浓度、磷、血尿酸、甘油三酯血糖指数、甘油三酯血糖指数分组、大腿长度和平均矢状腹直径。5.按照权利要求1所述的男性性腺功能减退症风险预测系统，其特征在于：所述Logistic回归模型的表达式为：f(x)＝1/(1+e
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x
)其中，x＝
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘诺舟，熊薇，谭欣，陈恒禧，王瑞瑜，
申请(专利权)人：四川大学华西第二医院，
类型：发明
国别省市：