[发明专利]基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法在审

专利信息
申请号: 201710758822.X 申请日: 2017-08-29
公开(公告)号: CN107301326A 公开(公告)日: 2017-10-27
发明(设计)人: 姜涵予 申请(专利权)人: 北斗云谷(北京)科技有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 北京晟睿智杰知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11603 代理人: 于淼
地址: 100000 北京市丰台区南四环西路18*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 常规 因子 个性化 疾病 风险 等级 分析 方法
【权利要求书】:

1.一种基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,包括:

根据医学信息和大数据信息,建立常规因子逻辑表,所述常规因子逻辑表,包括:疾病名称、常规因子和所述常规因子的阈值,将一种所述疾病名称与至少一种常规因子进行关联,所述直接关联分为直接1级关联、直接2级关联和直接3级关联,所述间接关联分为间接1级关联、间接2级关联和间接3级关联,且1级关联的关联等级高于二级关联的关联等级高于三级关联的关联等级;

其中,所述常规因子逻辑表根据所述医学信息和/或所述大数据信息的更新进行实时调整;

获取个人信息,所述个人信息,包括:所述常规因子和所述常规因子临床值和/或主诉值,其中,所述临床值优于所述主诉值作为所述常规因子的实际值;

将所述个人信息与所述常规因子逻辑表进行对比,筛选出所述实际值偏离所述阈值的所述常规因子作为个性化因子,按照与所述疾病名称直接关联大于与所述疾病名称间接关联、高级关联大于低级关联以及所述实际值偏离所述阈值越多则权值越大的原则,设置所述个性化因子的权值,并根据所述权值对所述个性化因子进行排序,获得个人标签,所述个人标签,包括:初始疾病组,所述初始疾病组包括至少一种所述疾病名称和所述疾病名称对应的风险等级,所述风险等级根据所述个性化因子的权值之和进行判断,所述个性化因子的权值之和m≥0.65,判定为高级风险;所述个性化因子的权值之和的范围是0.65<m<0.3,判定为中级风险;所述个性化因子的权值之和m≤0.3,判定为低风险;

其中,所述个人标签,根据所述常规因子逻辑表和/或所述个人信息的更新而更新,更新后的所述个人标签,包括:更新疾病组,所述更新疾病组包括至少一种所述疾病名称和所述疾病名称对应的风险等级,所述风险等级,包括:高级风险、中级风险和低级风险;

所述更新疾病组与所述初始疾病组包括同一种所述疾病名称时,所述更新疾病组,包括:该同一种所述疾病名称的变化趋势。

2.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,所述个人信息,还包括:所述疾病名称,

所述初始疾病组,包括:所述个人信息中的所述疾病名称。

3.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,所述医学信息,包括:佛明翰心血管事件风险评估模型、TIMI评分模型、汉密尔顿抑郁量表、中国糖尿病防治指南。

4.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,所述大数据信息,包括:更新的所述个人信息。

5.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,所述大数据信息,包括:新增用户的个人信息。

6.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,所述常规因子,包括:性别、年龄、身高、体重、生活习惯、饮食习惯、症状、运动习惯、既往病史、家族史、体征、实验室指标。

7.根据权利要求6所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,所述常规因子,还包括:基因信息。

8.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,所述常规因子,包括:长期因子和短期因子,所述长期因子的权值大于所述短期因子的权值。

9.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,还包括:对所述个性化因子进行组合获得个性化因子组,将所述个性化因子组按照由高到低的风险等级进行排序。

10.根据权利要求1所述的基于常规因子的个性化疾病风险等级分析方法,其特征在于,还包括:对所述疾病名称建立关联,将至少一种所述疾病名称与另一所述疾病名称进行关联,至少一种所述疾病名称与另一所述疾病名称的关联度越高,则至少一种所述疾病名称引发另一所述疾病名称的风险越高。

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