【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康风险评估，尤其涉及一种糖尿病肾病风险评估方法及系统。
技术介绍
1、健康风险评估
涉及使用数据分析、生物标志物、患者历史信息等手段来预测个体健康问题的风险。在这个领域中，特别是针对慢性疾病如糖尿病肾病，评估方法旨在通过分析患者的各种健康参数来预测其发展成更严重健康状况的可能性。这类评估通常结合患者的医疗记录、生活方式、遗传信息以及实验室测试结果等多方面数据。
2、其中，糖尿病肾病风险评估方法是一种专门用于预测糖尿病患者发展出肾脏疾病的风险的程序或工具。其主要目的是为了在疾病早期阶段识别出高风险个体，从而进行早期干预，减少肾脏疾病的发生率。通过这种评估，医生可以制定更有效的治疗计划，从而改善糖尿病患者的总体健康状况和生活质量。风险评估方法通常结合患者的医疗历史、生活习惯、血液和尿液分析结果等多种因素。通过使用算法和数据分析工具，可以计算出患者发展糖尿病肾病的概率。这些分析包括血糖控制的历史、血压水平、肾功能指标（如血肌酐水平和尿白蛋白排泄率）等。此外，一些评估工具也结合遗传因素，因为某些遗传变异与糖尿病肾病的风险增加有关。通过这些综合评估，医生可以更好地理解患者的健康状况，并采取适当的预防措施。
3、传统糖尿病肾病风险评估方法在多方面显示出不足。传统方法依赖于简单的生理指标和基本的遗传信息，缺乏对实时生理数据的深入分析和综合利用，限制了在疾病监测的及时性和准确性上的表现。缺少先进数据分析技术如全基因组关联研究和贝叶斯网络的应用，限制了对遗传风险因素的深层次理解。在糖尿病肾病早期诊断方
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种糖尿病肾病风险评估方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种糖尿病肾病风险评估方法，包括以下步骤：
3、s1：基于患者实时生理数据，应用自回归移动平均模型和卡尔曼滤波器，构建动态监测系统，并生成实时健康状态更新；
4、s2：基于所述实时健康状态更新，运用全基因组关联研究和贝叶斯网络，分析糖尿病患者的遗传数据并识别与肾病关联遗传风险因素，生成遗传风险因子报告；
5、s3：基于所述遗传风险因子报告，利用卷积神经网络和循环神经网络，从医疗数据中识别糖尿病肾病的早期生物标志物和风险模式，生成深度模式识别报告；
6、s4：基于所述深度模式识别报告，采用深度神经网络和集成学习方法，对患者发展肾病的风险进行分类和预测，生成风险预测分类报告；
7、s5：基于所述风险预测分类报告，运用关联规则学习和网络分析，探索糖尿病和肾病之间的数据关联和交互路径，生成关联网络分析报告；
8、s6：基于所述关联网络分析报告，应用因果推断方法，通过do-calculus和结构方程模型，检索糖尿病肾病风险因素之间的因果关系，生成因果关系分析报告；
9、s7：基于所述因果关系分析报告，结合患者个体特征和历史数据，制定个性化的糖尿病肾病预防和干预策略，生成个性化干预策略；
10、所述实时健康状态更新具体为包括心率变化、血糖水平的实时数据，所述遗传风险因子报告包括肾病关联的遗传标记和变异信息，所述深度模式识别报告包括识别的生物标志物和风险模式，所述风险预测分类报告包括风险等级和预测结果，所述关联网络分析报告包括关联规则和数据交互网络，所述因果关系分析报告包括因果关系图和分析结果，所述个性化干预策略包括预防措施、生活方式调整和治疗方案。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于患者实时生理数据，应用自回归移动平均模型和卡尔曼滤波器，构建动态监测系统，并生成实时健康状态更新的步骤具体为：
12、s101：基于患者实时生理数据，采用自回归移动平均模型进行时序分析，生成初步生理趋势预测；
13、s102：基于所述初步生理趋势预测，使用卡尔曼滤波器进行数据优化，生成优化后的生理趋势预测；
14、s103：基于所述优化后的生理趋势预测，运用数据融合技术综合多生理信号，生成综合健康状态模型；
15、s104：基于所述综合健康状态模型，应用动态时间扭曲算法进行数据分析，生成实时健康状态更新；
16、所述自回归移动平均模型包括时间序列预测和模式识别，所述卡尔曼滤波器用于状态估计和动态系统控制，所述数据融合技术包括多源数据融合和信息同步，所述动态时间扭曲算法用于时序数据对齐和相似性度量。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述实时健康状态更新，运用全基因组关联研究和贝叶斯网络，分析糖尿病患者的遗传数据并识别与肾病关联遗传风险因素，生成遗传风险因子报告的步骤具体为：
18、s201：基于所述实时健康状态更新，应用全基因组关联研究分析遗传数据，生成遗传标记识别报告；
19、s202：基于所述遗传标记识别报告，使用贝叶斯网络分析遗传标记，生成遗传标记与肾病关联分析报告；
20、s203：基于所述遗传标记与肾病关联分析报告，运用统计分析方法评估风险因素，生成主要遗传风险因素识别报告；
21、s204：基于所述主要遗传风险因素识别报告，应用机器学习算法综合分析遗传背景和健康状态，生成遗传风险因子报告；
22、所述全基因组关联研究包括基因变异扫描和关联度分析，所述贝叶斯网络用于概率推理和因果关系建模，所述统计分析方法包括多变量分析和风险评估模型，所述机器学习算法包括模式识别和预测建模。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述遗传风险因子报告，利用卷积神经网络和循环神经网络，从医疗数据中识别糖尿病肾病的早期生物标志物和风险模式，生成深度模式识别报告的步骤具体为：
24、s301：基于所述遗传风险因子报告，采用卷积神经网络对医疗影像数据进行深度特征学习，生成初步生物标志物识别结果；
25、s302：基于所述初步生物标志物识别结果，使用循环神经网络处理患者时序生理数据，生成早期风险模式分析结果；
26、s303：基于所述早期风险模式分析结果，运用特征融合技术整合图像和时序数据特征，生成综合生物标志物和风险模式识别结果；
27、s304：基于所述综合生物标志物和风险模式识别结果，应用深度学习优化算法，生成深度模式识别报告；
28、所述卷积神经网络包括层级特征提取和激活函数优化，所述循环神经网络包括长短期记忆模型和门控机制，所述特征融合技术包括多模态融合算法和数据同步，所述深度学习优化算法包括自适应学习率调整和正则化技术。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述深度模式识别报告，采用深度神经网络和集成学习方法，对患者发展肾病的风险进本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于患者实时生理数据，应用自回归移动平均模型和卡尔曼滤波器，构建动态监测系统，并生成实时健康状态更新的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述实时健康状态更新，运用全基因组关联研究和贝叶斯网络，分析糖尿病患者的遗传数据并识别与肾病关联遗传风险因素，生成遗传风险因子报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述遗传风险因子报告，利用卷积神经网络和循环神经网络，从医疗数据中识别糖尿病肾病的早期生物标志物和风险模式，生成深度模式识别报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述深度模式识别报告，采用深度神经网络和集成学习方法，对患者发展肾病的风险进行分类和预测，生成风险预测分类报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述风险预测分类报告，运用
7.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述关联网络分析报告，应用因果推断方法，通过Do-Calculus和结构方程模型，检索糖尿病肾病风险因素之间的因果关系，生成因果关系分析报告的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述因果关系分析报告，结合患者个体特征和历史数据，制定个性化的糖尿病肾病预防和干预策略，生成个性化干预策略的步骤具体为：
9.一种糖尿病肾病风险评估系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的糖尿病肾病风险评估方法，所述系统包括实时监测模块、遗传数据分析模块、模式识别模块、风险分类模块、网络分析模块、干预策略模块。
10.根据权利要求9所述的糖尿病肾病风险评估系统，其特征在于，所述实时监测模块基于患者实时生理数据，采用自回归移动平均模型进行时间序列分析，结合卡尔曼滤波器进行数据的优化处理，生成实时健康状态更新；
...【技术特征摘要】
1.一种糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于患者实时生理数据，应用自回归移动平均模型和卡尔曼滤波器，构建动态监测系统，并生成实时健康状态更新的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述实时健康状态更新，运用全基因组关联研究和贝叶斯网络，分析糖尿病患者的遗传数据并识别与肾病关联遗传风险因素，生成遗传风险因子报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述遗传风险因子报告，利用卷积神经网络和循环神经网络，从医疗数据中识别糖尿病肾病的早期生物标志物和风险模式，生成深度模式识别报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述深度模式识别报告，采用深度神经网络和集成学习方法，对患者发展肾病的风险进行分类和预测，生成风险预测分类报告的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，基于所述风...
【专利技术属性】
技术研发人员：马泽军，朱艳娟，王珊珊，
申请(专利权)人：天津医科大学朱宪彝纪念医院天津医科大学代谢病医院，天津代谢病防治中心，
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。