疾病诱因分析方法技术

本申请涉及机器学习技术领域，提供一种疾病诱因分析方法

【技术实现步骤摘要】
疾病诱因分析方法、装置、电子设备及计算机介质


[0001]本申请涉及机器学习
，尤其涉及一种疾病诱因分析方法
、
装置
、
电子设备及计算机介质
。

技术介绍

[0002]随着对健康重视度的提高以及医疗信息化进程的推进和深入，疾病预防及风险评估变得越来越重要
。
现有的疾病预防方法主要是人工经验预防方法，即以医生主观经验为基础进行判断
。
现有的疾病预防方法的数据获取耗费大量的人力和物力，且误差较大，分析过程耗时很长
。
同时现有的疾病预防方法的医疗数据中存在大量文本
、
图像等非结构化数据，标准不统一，复用和沉淀具有一定的难度，导致清洗难度大，从而导致了疾病诱因难以分析
。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种疾病诱因分析方法
、
装置
、
电子设备及计算机介质，旨在实现快速准确地分析出疾病诱因
。
[0004]第一方面，本申请提供一种疾病诱因分析方法，包括：
[0005]确定预设区域的疾病分析数据，并对所述疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的疾病评价数据；
[0006]根据所述疾病评价数据构建评价指标体系，并通过所述评价指标体系进行疾病分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径
。
[0007]在一个实施例中，所述根据所述疾病评价数据构建评价指标体系，通过所述评价指标体系进行疾病分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径，包括：
[0008]将所述疾病评价数据中的大气环境数据
、
水体环境数据和土壤环境数据确定为评价指标的样本数据；
[0009]通过预设规则对所述样本数据按照目标层
、
准则层
、
指标层和分指标层进行分类，生成数据训练集；
[0010]根据矢量投影算法对所述数据训练集进行清洗及疾病诱因分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径
。
[0011]所述根据矢量投影算法对所述数据训练集进行清洗及疾病诱因分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径，包括：
[0012]确定评价问题的评价对象集和所述评价对象集的指标集，并根据所述评价对象集和所述指标集构建属性矩阵；
[0013]通过加权向量和所述属性矩阵构建加权评价矩阵，并确定所述加权评价矩阵中的目标理想对象和各个待决策评价对象；
[0014]根据所述目标理想对象和各个所述待决策评价对象确定各个投影值，并根据各个所述投影值确定所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径
。
[0015]所述确定预设区域的疾病分析数据，包括：
[0016]通过预设气溶胶采样器和预设离子色谱仪对预设区域进行预设时长的采样，得到第一疾病分析数据；
[0017]通过水体监测设备对所述预设区域的水体进行采样，得到第二疾病分析数据；
[0018]对所述预设区域的土壤样品和光谱数据进行采样，得到第三疾病分析数据；
[0019]将所述第一疾病分析数据
、
所述第二疾病分析数据和所述第三疾病分析数据，确定为所述预设区域的疾病分析数据
。
[0020]所述对所述疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的疾病评价数据，包括：
[0021]对所述第一疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的大气环境数据；
[0022]对所述第二疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的水体环境数据；
[0023]对所述第三疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的土壤环境数据；
[0024]将所述大气环境数据
、
所述水体环境数据和所述土壤环境数据，确定为影响所述预设区域的疾病评价数据
。
[0025]所述通过所述评价指标体系进行疾病分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径之后，还包括：
[0026]构建多个变量形成的定量处理的总数据样本集，并将所述总数据样本集中的预设数量随机数据确定为训练样本集，其中，所述预设数量随机数据包括标准数据和未知地区数据；
[0027]将所述总数据样本集中除了所述预设数量随机数据的其余数据确定为预测样本集；
[0028]将各个所述投影值确定为模型期望输出，基于所述训练样本集和所述预测样本集进行模型训练，构建疾病评价的卷积神经网络模型
。
[0029]所述基于所述训练样本集和所述预测样本集进行模型训练，构建疾病评价的卷积神经网络模型之后，还包括：
[0030]根据疾病评价数据确定疾病判断因子，并根据所述疾病判断因子对待评价预设区域的待评估数据和图像数据进行有效性验证；
[0031]确定所述待评估数据和所述图像数据的有效性都验证通过，则将所述待评估数据输入至所述疾病评价的卷积神经网络模型中，输出所述待评价预设区域的风险评估值；
[0032]根据所述风险评估值和预设阈值进行数值对比，得到对比结果；
[0033]根据所述对比结果确定疾病评价结果，并根据所述疾病评价结果对所述待评价预设区域进行疾病防治
。
[0034]第二方面，本申请还提供一种疾病诱因分析装置，包括：
[0035]确定分析模块，用于确定预设区域的疾病分析数据，并对所述疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的疾病评价数据；
[0036]构建分析模块，用于根据所述疾病评价数据构建评价指标体系，并通过所述评价指标体系进行疾病分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径
。
[0037]第三方面，本申请还提供一种电子设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述程序时实现第一方面所述疾病诱因分析
方法
。
[0038]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第一方面所述疾病诱因分析方法
。
[0039]第五方面，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第一方面所述疾病诱因分析方法
。
[0040]本申请提供的疾病诱因分析方法
、
装置
、
电子设备及计算机介质，在疾病诱因分析的过程中，通过疾病评价数据构建预设区域的评价指标体系，评价指标体系保证了直接关系到量化结论的准确性，从而通过评价指标体系科学地分析出预设区域的疾病形成诱因及传播路径，中间过程不需要依赖人工经验，即不需要依赖医生主观经验为基础进行判断，从而实现了快速准确地分析出预设区域的疾病诱因
。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种疾病诱因分析方法，其特征在于，包括：确定预设区域的疾病分析数据，并对所述疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的疾病评价数据；根据所述疾病评价数据构建评价指标体系，并通过所述评价指标体系进行疾病分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径
。2.
根据权利要求1所述的疾病诱因分析方法，其特征在于，所述根据所述疾病评价数据构建评价指标体系，通过所述评价指标体系进行疾病分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径，包括：将所述疾病评价数据中的大气环境数据
、
水体环境数据和土壤环境数据确定为评价指标的样本数据；通过预设规则对所述样本数据按照目标层
、
准则层
、
指标层和分指标层进行分类，生成数据训练集；根据矢量投影算法对所述数据训练集进行清洗及疾病诱因分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径
。3.
根据权利要求2所述的疾病诱因分析方法，其特征在于，所述根据矢量投影算法对所述数据训练集进行清洗及疾病诱因分析，得到所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径，包括：确定评价问题的评价对象集和所述评价对象集的指标集，并根据所述评价对象集和所述指标集构建属性矩阵；通过加权向量和所述属性矩阵构建加权评价矩阵，并确定所述加权评价矩阵中的目标理想对象和各个待决策评价对象；根据所述目标理想对象和各个所述待决策评价对象确定各个投影值，并根据各个所述投影值确定所述预设区域的疾病形成诱因及传播路径
。4.
根据权利要求1所述的疾病诱因分析方法，其特征在于，所述确定预设区域的疾病分析数据，包括：通过预设气溶胶采样器和预设离子色谱仪对预设区域进行预设时长的采样，得到第一疾病分析数据；通过水体监测设备对所述预设区域的水体进行采样，得到第二疾病分析数据；对所述预设区域的土壤样品和光谱数据进行采样，得到第三疾病分析数据；将所述第一疾病分析数据
、
所述第二疾病分析数据和所述第三疾病分析数据，确定为所述预设区域的疾病分析数据
。5.
根据权利要求4所述的疾病诱因分析方法，其特征在于，所述对所述疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的疾病评价数据，包括：对所述第一疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区域的大气环境数据；对所述第二疾病分析数据进行分析，得到影响所述预设区...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志伟，
申请(专利权)人：中移系统集成有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：