[发明专利]一种自适应性认知功能评估方法及系统在审
申请号: | 201711430461.2 | 申请日: | 2017-12-22 |
公开(公告)号: | CN108133736A | 公开(公告)日: | 2018-06-08 |
发明(设计)人: | 谢海群;吕泽平;龙腾云;黄淑云;章成国;王玉凯;黄荣 | 申请(专利权)人: | 谢海群 |
主分类号: | G16H10/20 | 分类号: | G16H10/20 |
代理公司: | 东莞市神州众达专利商标事务所(普通合伙) 44251 | 代理人: | 刘汉民 |
地址: | 528000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 认知功能 自适应性 基础数据库 评估 认知能力 认知障碍 特征参数 题库 即时反馈 计算机化 认知测验 认知评估 自动选择 自我测试 构建 筛查 应答 信息量 采集 社区 应用 调查 分析 | ||
本发明公开了一种自适应性认知功能评估方法及系统。本发明通过采集调查对象的认知功能数据,建立基础数据库,并基于基础数据库分析单项认知测验的特征参数并构建认知评估项目题库,进一步基于题库及特征参数,根据被试者已完成项目的应答情况,即时计算当前的认知能力值和信息量,并基于这些数据即时反馈,自动选择最适合被试能力的项目施测,直到被试的认知能力被精确估计。本发明的方法能够实现自适应性计算机化认知障碍筛查和评估,可以应用于社区机构、居家自我测试。自适应性因人施测,快捷、客观和精确评估认知功能水平和认知障碍的程度。
技术领域
本发明涉及医学技术领域,具体涉及一种自适应性认知功能评估方法及系统。
背景技术
认知障碍筛查和功能评估是协助诊断老年痴呆的关键方法。目前在国内外广泛应用的方式为:
1、用纸-笔方式操作为主,需要专业的评估师和受试者面对面评估,测试场地局限在医疗机构,完成测试依赖受培训的专业人员;
2、基层医护人员缺乏如何选择和操作量表的技能;
3、结果的判断依赖标准化的常模和受培训的神经心理评估师或专家解读;
4、现行的评测方式复杂耗时,依赖的常模过时(10年前制定)或部分量表缺乏常模,只凭简单的分数阈值界定是否痴呆,准确性、敏感性和效率性低,专业化依赖性强;
5、认知障碍的社区筛查是早期识别认知障碍的重要手段,由于上述认知障碍筛查和评估方法的局限性,目前缺乏适用于社区非专业机构(如养老机构和社工机构)和社区居民自我评测的有效手段,导致认知障碍筛查和评估无法在社区和基层卫生机构普及和推广,严重阻碍了早期识别老年痴呆;
6、目前已有些技术将常用的认知评估量表提升为计算机化测试,但只简单地把纸-笔方式的版本转为电子化方式,结果输出为原始分为主,部分技术即使建立了标准化分数的转换方法,但由于缺乏大样本的健康人群基础数据,无法实现精确、标准量化认知功能的水平及认知障碍程度;
7、现行的纸-笔或电子化的认知量表无法提供反应测试潜在特征的难度和区分度等特征参数,多种量表间存在交叉重复,导致测试负担重、效率和精度低;
上述的测评方式需执行某个特定量表的全部题目,甚至多个量表,评估过程复杂耗时。而且,在准确、客观地评价被试能力方面存在不足,无法根据个人能力和测评过程实现自适应性的“因人施测”。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是认知评估专业化依赖性强、社区应用性难、测量精度低、复杂耗时的问题。
为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是:提供一种自适应性认知功能评估方法,所述方法包括:采集调查对象的认知功能和健康数据,构建基础数据库;基于所述基础数据库,分析单项认知测验的特征参数并构建认知评估项目题库,所述认知评估项目题库至少包括认知功能自测量表、简易精神状态量表、蒙特利尔认知功能评估量表以及各维度认知功能表;接收测试者单项测验并计算测试参数,基于所述测试参数自动反馈出题;基于所述测试者所有测验结果计算得到所述测试者的认知能力评估结果;基于认知结果和健康数据输出认知诊断报告。
其中,所述接收测试者单项测验并计算测试参数,基于所述测试参数调整应答分数和下一项选题包括:首先接受测试者初始能力评估11道题测验并通过以下公式计算得到测试参数:其中,x为答对的题数,当所有都答对或者所有都答错时,θ分别取能力初始值为+3或-3;采用最大信息量法选择能力精估阶段测验选题。
其中,所述采用最大信息法选择能力精估阶段测验选题包括:Ii为题目第i题的信息量计算值,θ代表测试者的认知能力值,bi代表第i题的难度系数,表示题目的难度,e为自然对数,约等于2.718。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于谢海群,未经谢海群许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711430461.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。