【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字医疗，尤其是一种基于蛋白质的房颤发生风险预测系统及存储介质。
技术介绍
1、心房颤动(简称房颤)是一种日益普遍的心律失常现象，其全球发病率和发生率持续上升，目前已成为导致疾病、死亡和医疗支出增加的重要因素。由于心房的结构和电重塑可能会导致进一步的结构变化，从而加重病情，因此对房颤的早期检测和提前干预变得至关重要。
2、蛋白质是生命的基础元件，它们不仅在组织、器官及生物体的构造中发挥着关键作用，而且还参与调节新陈代谢、信号传递、生长以及衰老等众多重要的生化反应，通过检测体内的蛋白质水平，可以更加精确地评估个体的健康状况和疾病风险。房颤是一种常见的疾病且蛋白质在许多生物过程中具有重要作用，目前仍缺乏系统性的研究来评估蛋白质水平在预测房颤发病风险方面的具体作用。为了探究房颤发病风险的识别因素，并采取有效的预防措施，实现心房颤动的早期风险识别以及预防，现亟需一种基于蛋白质的房颤发生风险预测系统，实现房颤风险的精准预测和早期发现。
技术实现思路
1、针对现有技术中的不足，第一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：获取个体的血浆蛋白质水平，所述血浆蛋白质水平与房颤发生风险相关联；获得不同血浆蛋白质水平对房颤发生风险的影响权重，根据所述影响权重建立房颤蛋白质风险评分模型；通过所述房颤蛋白质风险评分模型得到房颤相关蛋白质的风险评分
2、可选地，所述获取个体的血浆蛋白质水平包括：根据房颤发生风险获取个体的血浆蛋白质水平，所述血浆蛋白质水平包括：n末端b型利钠肽原、血管生成素-2、胎盘生长因子、生长分化因子15、含胶原三螺旋重复蛋白1、肿瘤坏死因子受体超家族成员27、心型脂肪酸结合蛋白、肌红蛋白、潜在转化生长因子结合蛋白-2、干扰素γ诱导蛋白、多肽n-乙酰氨基半乳糖转移酶-10、肝细胞生长因子、内皮素1、组织蛋白酶l1、热休克蛋白β6、谷胱甘肽水解酶1酶原、肾上腺髓质素前体、核糖核酸酶k6、b型钠尿肽、睾丸蛋白聚糖1抗体、rna结合蛋白fox-1同源3、肝型脂肪酸结合蛋白、肾素、趋化因子cc配体18、白细胞关联免疫球蛋白样受体1、肿瘤坏死因子受体超家族成员19l、桥粒芯糖蛋白-4、子宫珠蛋白、磷脂交换蛋白、卷曲螺旋结构域谷氨酸丰富蛋白-2、晚期糖基化终产物特异性受体、肽酶抑制因子16、排斥导向分子a、gdnf家族受体α3、生长分化因子2、牙源性成釉细胞相关蛋白、神经粘蛋白抗体、wap，kazal，免疫球蛋白，kunitz和ntr结构域蛋白2、蛋白激酶c结合蛋白nell2、β-1，4-葡萄糖醛酸转移酶、凝血因子ⅹ、亮氨酸丰富重复神经元蛋白1、粘附g蛋白偶联受体g2、癫痫样相关蛋白6、富含脯氨酸跨膜蛋白3、短蛋白聚糖核心蛋白、slit和ntrk样蛋白1。本专利技术筛查出与房颤发生风险相关联的血浆蛋白质水平，可以更准确地评估个体的房颤风险。
3、可选地，所述获得不同血浆蛋白质水平对房颤发生风险的影响权重包括；基于所述血浆蛋白质水平，获得不同血浆蛋白质水平对房颤发生风险的影响权重。本专利技术根据个体血浆蛋白质水平的预测房颤风险，可以为医生和患者提供更具体、更量化的房颤风险评估结果，进而制定个体化的预防措施和治疗策略，提高治疗效果并降低房颤发生风险。
4、可选地，所述房颤蛋白质风险评分模型，满足如下关系：
5、
6、其中，afps表示房颤相关蛋白质水平的评分结果，m表示房颤相关蛋白质的数量，δi代表第i个蛋白质对房颤发生风险的影响权重，elai表示第i个蛋白质所对应的表达内容。本专利技术将房颤发生风险相关联的蛋白质表达水平进行量化，有助于医生和患者更直观地了解房颤的发生风险，可以更全面、更准确地评估个体的房颤风险。
7、可选地，所述通过所述房颤蛋白质风险评分模型得到房颤相关蛋白质的风险评分结果包括：所述房颤蛋白质风险评分模型对不同血浆蛋白质水平的影响权重进行计算，并得到房颤相关蛋白质的风险评分结果。本专利技术通过运算模型计算不同血浆蛋白质水平的分数结果，可以更精细化地评估个体的房颤风险，为预防和治疗提供更精确的指导。
8、可选地，所述计算机可读存储介质还包括：基于房颤发生风险的发病机理设置房颤风险因素。本专利技术将其他房颤风险因素相结合，可以更准确地预测个体的房颤风险，有助于探究房颤病因和病理生理过程，提高预测结果的准确性。
9、可选地，所述房颤风险因素包括个体年龄和个体性别。本专利技术还将个体年龄和性别与房颤发生风险相关联，可以量化不同风险因素对房颤发生的影响程度，有助于了解不同风险因素的影响程度，并根据个体的年龄、性别以及其他的风险因素，制定更个体化的疾病预防方案。
10、可选地，所述计算机可读存储介质还包括：根据所述风险评分结果获得房颤发生的第一风险系数；根据所述个体年龄获得房颤发生的第二风险系数；根据所述个体性别获得房颤发生的第三风险系数。本专利技术根据蛋白质评分结果、个体年龄和个体性别获得第一、第二和第三风险系数，可以为预测个体提供更全面、更准确的房颤风险评估结果。
11、可选地，所述基于所述风险评分结果预测个体发生房颤的风险包括：基于所述结第一风险系数，并结合所述第二风险系数和所述第三风险系数综合预测个体房颤的发生风险，以提高房颤发生风险预测结果的准确性。本专利技术综合考虑多个风险因素，提高房颤发生风险预测结果的准确性，进而提高房颤风险预测模型的预测性能。
12、另一方面，本专利技术还提供一种基于蛋白质的房颤发生风险预测系统，包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，所述输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，所述存储器包括如本专利技术第一方面所述的计算机可读存储介质，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令。本专利技术提供的系统结构紧凑，适用性强，极大程度地提高了运行效率。
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1.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
2.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获取个体的血浆蛋白质水平包括：
3.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获得不同血浆蛋白质水平对房颤发生风险的影响权重包括；
4.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述房颤蛋白质风险评分模型，满足如下关系：
5.根据权利要求4所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述通过所述房颤蛋白质风险评分模型得到房颤相关蛋白质的风险评分结果包括：
6.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质还包括：
7.根据权利要求6所述计算机可读存储介质，其特征在于，所述房颤风险因素包括个体年龄和个体性别。
8.根据权利要求7所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质还包括：
9.根据权利要求8所述的计
10.一种基于蛋白质的房颤发生风险预测系统，其特征在于，包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，所述输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，所述存储器包括如权利要求1-9任一项所述的计算机可读存储介质，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令。
...【技术特征摘要】
1.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
2.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获取个体的血浆蛋白质水平包括：
3.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述获得不同血浆蛋白质水平对房颤发生风险的影响权重包括；
4.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述房颤蛋白质风险评分模型，满足如下关系：
5.根据权利要求4所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述通过所述房颤蛋白质风险评分模型得到房颤相关蛋白质的风险评分结果包括：
6.根据权利要求1所述的计算机可读存储介...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦献辉，侯凡凡，张园园，
申请(专利权)人：南方医科大学南方医院，
类型：发明
国别省市：
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