【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肾病鉴别系统领域，尤其涉及一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统。
技术介绍
1、在当前医疗领域，糖尿病肾病作为一种常见的慢性并发症，对患者的生活质量和健康造成了显著影响；随着医学技术的进步，对这种并发症的早期诊断和有效管理变得日益重要；然而，传统的诊断方法往往依赖于复杂的医疗测试和长时间的数据分析，这不仅耗时而且成本高昂；鉴于此，开发一个能够快速、准确地评估和鉴别糖尿病肾病的系统显得尤为重要；该系统应能够处理大量的健康数据，并为患者提供精确的诊断。
2、查阅相关已公开技术方案，公开号为cn117038091a的技术提出提供了一种通过预测模型对糖尿病性肾病的快速诊断系统及方法，包括云端处理器，所述云端处理器连接有数据采集和整理模块，所述数据采集和整理模块用于收集患者的信息，并进行整理和存储，所述云端处理器连接有特征提取和选择模块，所述特征提取和选择模块用于提取患者相关的检测数据，所述云端处理器连接有模型构建和训练模块，所述模型构建和训练模块用于构建和训练糖尿病性肾病的预测模型；通过模型构建和训练模块、诊断对比模块和肾内科云平台模块的配合，使得系统在运行时赋予预测模型自主更新和学习的能力，并保证诊断模型的权威性和准确性，提高对各个类别的糖尿病性肾病的诊断能力；但该方案缺少在监测患者长期健康状况及其变化方面的功能，对于糖尿病肾病和非糖尿病肾病之间的细致鉴别不够准确。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于，针对目前所存在的不足，提出了一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统
2、本专利技术采用如下技术方案：
3、一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，所述系统包括数据收集模块、分析处理模块、鉴别诊断模块、交互模块和数据存储模块；
4、所述数据收集模块用于收集患者的基础信息和关键生理指标；所述分析处理模块用于分析评估患者的肾病患病风险；所述鉴别诊断模块用于进一步鉴别患者所患肾病类型；所述交互模块用于为医生和患者提供交互界面；所述数据存储模块用于存储患者信息和病情分析结果；
5、所述数据收集模块包括基础信息收集单元和生理指标收集单元，所述基础信息收集单元用于收集患者的基础信息，所述基础信息包括年龄、性别、病史和家族病史信息；所述生理指标收集单元用于收集患者的关键生理指标信息，所述关键生理指标信息包括各项与糖尿病肾病风险评估相关的血液和尿液生理指标信息；
6、所述分析处理模块包括数据预处理单元和风险评估单元，所述数据预处理单元用于对数据收集模块收集的数据进行清洗和格式化，以便后续分析；所述风险评估单元用于评估患者的肾病患病风险；
7、进一步的，所述风险评估单元具体包括样本数据库、特征选择子单元、预测模型子单元和输出子单元；所述样本数据库中存储有用于训练预测模型的训练数据，所述特征选择子单元用于从训练数据中提取对肾病预测最具影响力的相关特征数据；所述预测模型子单元使用特征选择子单元选出的特征数据来训练预测模型，并使用训练好的预测模型完成对于患者肾病患病风险的预测；所述输出子单元用于输出患者肾病患病风险预测结果；
8、进一步的，所述鉴别诊断模块对于患者所患肾病类型的鉴别包括对于患者所患糖尿病肾病和非糖尿病肾病的鉴别，鉴别过程具体满足：
9、；
10、其中，为鉴别判断参数，为病情影响因子，为遗传影响因子，和为预设的权重系数，满足：当鉴别判断参数大于设定阈值时，判定患者所患肾病为糖尿病肾病；
11、进一步的，所述病情影响因子满足：
12、；
13、其中，为糖尿病判断因子，为患者存在高血糖情况的持续时间，为血糖控制因子，为患者存在高血糖情况持续时间内的平均血糖水平；
14、对于糖尿病判断因子满足：
15、；
16、对于血糖控制因子满足：
17、；
18、其中，为患者存在高血糖情况随持续时间变化的血糖水平的导函数；
19、进一步的，所述遗传影响因子满足：
20、；
21、；
22、；
23、；
24、。
25、本专利技术所取得的有益效果是：
26、本专利技术通过数据收集模块全面的获取了患者的基础信息和关键生理指标，为后续分析提供了全面的数据基础；通过分析处理模块中的预测模型可准确预测出患者肾病患病风险；通过鉴别诊断模块结合患者血糖水平动态变化、遗传因素和病情特征，为每位患者提供个性化的诊断支持，动态的获取到患者的健康水平，从而更加精确的完成了对于患者糖尿病肾病的诊断鉴别。
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1.一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，其特征在于，所述系统包括数据收集模块、分析处理模块、鉴别诊断模块、交互模块和数据存储模块；
2.根据权利要求1所述的一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，其特征在于，所述风险评估单元具体包括样本数据库、特征选择子单元、预测模型子单元和输出子单元；所述样本数据库中存储有用于训练预测模型的训练数据，所述特征选择子单元用于从训练数据中提取对肾病预测最具影响力的相关特征数据；所述预测模型子单元使用特征选择子单元选出的特征数据来训练预测模型，并使用训练好的预测模型完成对于患者肾病患病风险的预测；所述输出子单元用于输出患者肾病患病风险预测结果。
3.根据权利要求2所述的一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，其特征在于，所述鉴别诊断模块对于患者所患肾病类型的鉴别包括对于患者所患糖尿病肾病和非糖尿病肾病的鉴别，鉴别过程具体满足：
4.根据权利要求3所述的一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，其特征在于，所述病情影响因子满足：
5.根据权利要求4所述的一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，其特征在于，所述遗传影响因子满足：>...
【技术特征摘要】
1.一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，其特征在于，所述系统包括数据收集模块、分析处理模块、鉴别诊断模块、交互模块和数据存储模块；
2.根据权利要求1所述的一种糖尿病肾病鉴别诊断模型与系统，其特征在于，所述风险评估单元具体包括样本数据库、特征选择子单元、预测模型子单元和输出子单元；所述样本数据库中存储有用于训练预测模型的训练数据，所述特征选择子单元用于从训练数据中提取对肾病预测最具影响力的相关特征数据；所述预测模型子单元使用特征选择子单元选出的特征数据来训练预测模型，并使用训练好...
【专利技术属性】
技术研发人员：任惠珠，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：
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