【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于多量表的老年共病预警方法，属于老年共病预测。
技术介绍
1、共病现象即同时患有多种长期且需要持续性多样化治疗的健康问题。与单一慢性病相比，共病不仅会降低患者健康相关生活质量，增加患者医疗保健支出外，还增加了患者健康状况评估和管理难度。老年患者作为特殊群体之一，身体代谢能力下降的更容易受多种疾病困扰，并且多种慢性病之间的关系复杂且相互影响，因此，一旦老年人出现某种疾病，就需要警惕是否存在其他慢性病或其发展倾向。2018年《中国老年疾病临床多中心报告》显示，近年来我国老年住院患者慢性病和共病现象尤为突出，人均患病4.68种，共病率高达91.36％。因此针对于老年人的共病预警系统是非常必要的。
2、共病不仅具有各自特定的风险因素，而且还共享许多共同的风险因素，包括不健康的生活方式(如不良饮食习惯、缺乏运动等)、肥胖、吸烟、饮酒、年龄增长等。这些风险因素的信息可以通过评估量表和crfs量表等多种方式获取，为基于量表的共病分析提供了可行性。
3、传统的医疗预警往往依赖于医生的经验和专业知识，以及一些基...
【技术保护点】
1.一种基于多量表的老年共病预警方法，将提取出的与老年共病相关的特征输入神经网络模型，进行训练，得到训练好的神经网络模型；通过训练好的神经网络模型和患者量表数据，对患者进行老年共病预警，其特征在于，提取与老年共病相关的特征包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多量表的老年共病预警方法，其特征在于，所述数据清洗包括缺失值处理，异常值处理，数据类型转换和去重。
3.根据权利要求1所述基于多量表的老年共病预警方法，其特征在于，所述剔除所述量表数据中不具有区分度的特征，具体为：
4.根据权利要求1所述基于多量表的老年共病预警方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于多量表的老年共病预警方法，将提取出的与老年共病相关的特征输入神经网络模型，进行训练，得到训练好的神经网络模型；通过训练好的神经网络模型和患者量表数据，对患者进行老年共病预警，其特征在于，提取与老年共病相关的特征包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多量表的老年共病预警方法，其特征在于，所述数据清洗包括缺失值处理，异常值处理，数据类型转换和去重。
3.根据权利要求1所述基于多量表的老年共病预警方法，其特征在于，所述剔除所述量表数据中不具有区分度的特征，具体为：
4.根据权利要求1所述基于多量表的老年共病预警方法，其特征在于，通过相关性分析评估所述量表数据的各特征与目标变量之间的相关性强度，剔除相关性强度低于预设值的特征，具体为：
5.根据权利要求1所述基于多量表的老年共病预警方法，其特征在于，通过随机森林对多量表数据分别进行重要性分析，并根据特征重要性进行加权平均融合，得到处理后...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁真，熊丽娇，康林，杨书，宋李斌，叶晓燕，
申请(专利权)人：深圳市人民医院，
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。