[发明专利]CAD预测模型建立方法、装置以及电子设备

说明书

本发明提供了一种CAD预测模型建立方法、装置以及电子设备，涉及建模技术领域，包括：获取样本对象的基因型数据以及身体状况数据；利用所述基因型数据进行计算，得到CAD多基因风险数值；基于所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据建立CAD预测模型，解决了现有技术中存在的目前进行CAD预测得到的数据准确度较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及建模技术领域，尤其是涉及一种CAD预测模型建立方法、装置以及电子设备。

背景技术

冠状动脉疾病(Coronary Artery Disease，简称CAD)又称冠心病，是世界范围内致病率和致死率极高的一种心血管疾病。

血液经由两条主要冠状动脉进入心脏，并经由心脏肌肉表面上的一个血管网络，使心脏得到养分。如果胆固醇、脂肪沉积在动脉中形成，使通道变窄，这种情况被称之为动脉粥样硬化。在动脉流动的血液会形成一种血栓，将动脉阻塞起来。在生理或心理受到压力时，心脏会跳得快一些，需要更多的氧气及养分，这是冠状动脉在严重变窄或被阻塞时所无法应付的一种状况。结果造成了冠状动脉供血不足导致心绞痛或心痛。流向心肌的血液由于血栓阻塞了一条冠状动脉而突然大量减少，就会心脏病发作，称为冠状动脉硬化性心脏病。

对于现有技术而言，CAD预测是对CAD前期预防的第一步，但是，通过目前的方法进行CAD预测得到的数据准确度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种CAD预测模型建立方法、装置以及电子设备，以解决现有技术中存在的目前进行CAD预测得到的数据准确度较低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种冠心病CAD预测模型建立方法，包括：

获取样本对象的基因型数据以及身体状况数据；

利用所述基因型数据进行计算，得到CAD多基因风险数值；

基于所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据建立CAD预测模型。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述利用所述基因型数据进行计算，得到CAD多基因风险数值，包括：

利用所述基因型数据中的CAD基因关联数据进行计算，得到CAD基因变异的权重；

将所述权重进行加权计算，得到CAD多基因风险数值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述基于所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据建立CAD预测模型，包括：

基于输入至初始模型中的所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据，通过机器学习算法对所述初始模型进行训练，得到CAD预测模型。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述基于输入至初始模型中的所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据，通过机器学习算法对所述初始模型进行训练，得到CAD预测模型，包括：

将带有患病标签的样本对象的目标数据作为训练集，并将所述训练集输入至初始模型中，其中，所述目标数据包括：所述CAD多基因风险数值以及所述身体状况数据；

基于所述训练集通过机器学习算法对所述初始模型进行训练，得到多个待选择模型；

利用测试集从所述多个待选择模型中进行选择，得到CAD预测模型，其中，所述测试集为带有未患病标签的样本对象的目标数据。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述机器学习算法包括：随机森林算法、支持向量机算法以及决策树算法中的至少一种。

第二方面，本发明实施例还提供一种CAD预测模型建立装置，包括：