[发明专利]空气污染物对呼吸道疾病病患人数影响的评估方法

说明书

本发明公开空气污染物对呼吸道疾病病患人数影响的评估方法，首先统计呼吸道疾病住院人数以及空气污染物指标数据，然后根据不同的时间粒度对人数和污染物指标数据进行聚合，得出强相关性。再对聚合后的染物指标序列遍历不同时延与人数之间的相关系数，得到最强影响周期。根据贝叶斯岭回归模型预测未来呼吸道疾病住院人数序列，将预测序列和真实序列之间计算相关性，得到不同空气污染物指标和呼吸道疾病住院人数之间的相关程度。本发明结合不同聚合粒度和时延天数计算多种空气污染物与呼吸道疾病住院人数的复相关系数，利用贝叶斯岭回归方法替代传统多元线性回归分析方法，有效发现不同空气污染物指标和呼吸道疾病住院人数之间的相关程度。

技术领域

本发明属于互联网技术领域，具体地讲，涉及空气污染物对呼吸道疾病病患人数影响的评估方法。

背景技术

随着空气污染如雾霾等因素的加剧，人们的健康状况受越来越受到影响。呼吸道疾病是严重影响人类健康的常见病，发病率、死亡率在逐年升高，并导致了严重的、持续增长的经济负担与社会负担。常见的呼吸道疾病有慢性阻塞性肺疾病、支气管炎、哮喘等。

传统的相关性分析方法是分析自变量与因变量之间的相关系数，典型代表是计算基于多元线性回归的复相关系数。

现有的方法存在着如下缺点：1、无法准确拟合数据的发展趋势2、空气污染物存在着延时效应，无法找出潜在的相关性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种空气污染物对呼吸道疾病病患人数影响的评估方法，可准确找出空气污染物与呼吸道疾病的潜在关联。

它通过以下技术方案实现，主要包括如下步骤：S1.数据标准化处理，S2.聚合处理，S3.时延处理，S4.回归模型预测，S5.多因子相关性计算。

S1.数据标准化处理——根据电子病历记录统计出每日呼吸道疾病住院人数以及空气污染物指标数据,其具体步骤如下：

S11.电子病历根据ICD-10疾病编码挑选出所研究的呼吸道疾病类型；

S12.统计每日该呼吸道疾病的住院人数；

S13.通过网络爬虫爬取空气污染物数据。

S2.聚合处理——根据不同的时间粒度对每日呼吸道疾病住院人数以及空气污染物指标数据进行聚合，寻找变量间的强相关性，并得出最佳聚合天数，其具体步骤如下：

S21.根据不同的时间粒度m对每日呼吸道疾病住院人数Y^t以及单一的空气污染物指标数据X^t进行聚合:

S22.为了寻找变量间的强相关性，使用皮尔森相关系数衡量每日呼吸道疾病住院人数Y^t以及空气污染物指标数据X^t之间的相关性，皮尔森相关系数r公式如下：

其中，为某种聚合后的空气污染物指标数据的历史均值，为呼吸道疾病住院人数均值，n为序列总长度；

S23.通过r确定最佳聚合天数M：

S24.依次寻找出不同空气污染物的最佳聚合天数进行聚合操作。

S3.时延处理——考虑到空气污染物对人体健康影响的滞后性，通常需要一定的积累，持续作用于人体，在一段时期后，打破人体的抵抗力，诱发病因导致呼吸道疾病加重，才会引起呼吸道疾病的复发。因此，对聚合后不同的空气污染物指标序列遍历不同时延下与呼吸道疾病住院人数之间的相关系数，从而得到不同空气污染物对呼吸道疾病住院人数的影响周期：

S31.对聚合后单一的空气污染物指标序列X^t进行移位处理，形成时延：