【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能医疗，具体是涉及基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法及系统。
技术介绍
1、体检是用医学手段和方法进行身体检查，这里包括临床各科室的基本检查，包括超声、心电、放射等医疗设备检查，还包括围绕人体的血液、尿便的化验检查。健康体检是以健康为中心的身体检查。
2、现有技术中，对于体检数据的分析仅仅只能实现通过体检数据明确有无异常体征，是否存在健康风险，缺乏对于体检数据的综合化预测分析，难以根据患者的体检数据进行智能化的预估患者的疾病风险，不能实现根据患者体检数据决策树针对性的调整患者体检方案。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，提供基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法及系统，本技术方案解决了上述的现有技术中，对于体检数据的分析仅仅只能实现通过体检数据明确有无异常体征，是否存在健康风险，缺乏对于体检数据的综合化预测分析，难以根据患者的体检数据进行智能化的预估患者的疾病风险，不能实现根据患者体检数据决策树针对性的调整患者体检方案的问题。
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【技术保护点】
1.一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，所述基于历史医疗数据，建立与各种疾病一一对应的风险预估模型具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，所述获取患者当前体检的体检数据，并将患者当前体检的体检数据代入风险预估模型，获取患者患有各种疾病的当前风险指标具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，所述基于患者患...
【技术特征摘要】
1.一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，所述基于历史医疗数据，建立与各种疾病一一对应的风险预估模型具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，所述获取患者当前体检的体检数据，并将患者当前体检的体检数据代入风险预估模型，获取患者患有各种疾病的当前风险指标具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，所述基于患者患有疾病的若干历史风险指标和患者患有疾病的当前风险指标，分析患者患有疾病的风险趋势具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于患者体检数据决策树分析的疾病风险预估方法，其特征在于，所述基于患者患有疾病的风险趋...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志岩，王欣，
申请(专利权)人：哈尔滨海吉雅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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