[发明专利]一种脑卒中发病的自动检测方法

说明书

本发明公开了一种脑卒中发病的自动检测方法，包括以下步骤：获取脑卒中患者的病理数据集合，病理数据集合包括多种与患者相关联的病理参数；从每个脑卒中患者的病理数据集合中，筛选出与脑卒中复发具有显著相关的参数并确定为病理数据子集合；基于每个脑卒中患者的住院登记记录、体检、门诊复查等方式更新其病理数据子集合；实时对每个脑卒中患者的病理数据子集合与复发预测模型进行对比分析，得出相应危险等级，并基于危险等级来告知脑卒中患者及时前来复诊。本发明具有以下优点和效果：能预测患者的脑卒中的危险系数，并通过患者及时进来复诊、治疗。

技术领域

本发明涉及健康管理技术领域，特别涉及一种脑卒中发病的自动检测方法。

背景技术

脑卒中是世界范围内人口死亡的大三位病因和成人残疾的首要原因，也是老年人认知功能障碍和情感障碍的重要病因之一。我国是脑血管病的高发国家，2/3的脑卒中患者死亡或者遗留不同程度的残疾，给国家和家庭造成巨大的经济负担。

脑卒中不仅具有高发病率、高死亡率和高致残率，也具有高复发率，脑卒中复发所导致的死亡率远远高于新发卒中的死亡率。

现有技术中，往往是基于病人的临床表现来判断病人是否发病，这样容易错过脑卒中的最佳防范时机，因此，能够有效的预测脑卒中的复发，从而采取措施对脑卒中的复发进行预防就显得尤为重要。

但是，现有技术中无法对脑卒中患者的复发进行预测，从而导致无法及时治疗和预防。

发明内容

本发明的目的是提供一种脑卒中发病的自动检测方法，能预测患者的脑卒中的危险系数，并通过患者及时进来复诊、治疗。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种脑卒中发病的自动检测方法，包括以下步骤：

步骤S1、获取脑卒中患者的病理数据集合，病理数据集合包括多种与患者相关联的病理参数；

步骤S2、从每个脑卒中患者的病理数据集合中，筛选出与脑卒中复发具有显著相关的参数并确定为病理数据子集合；

步骤S3、基于每个脑卒中患者的住院登记记录、体检、门诊复查等方式更新其病理数据子集合；

步骤S4、实时对每个脑卒中患者的病理数据子集合与复发预测模型进行对比分析，得出相应危险等级，并基于危险等级来告知脑卒中患者及时前来复诊。

进一步设置是在所述的步骤S2中，病理数据子集合包括有可预见性特征和不可预见性特征，可预防性特征包括有性别、年龄及遗传，不可预见性特征包括高血压、糖尿病、高同型半胱氨酸、颈动脉斑块形成、饮酒及吸烟。

进一步设置是在所述的步骤S4中，复发预测模型的建立过程如下：

步骤S41、从至今一年以前所有具有病理数据子集合的脑卒中患者中抽取若干名患者作为样本；

步骤S42、从样本中进行筛选，剔除年龄未满18周岁、具有恶性肿瘤病史、非脑卒中所致的神经功能损坏的疾病、妊娠以及入院期间感染严重、发病时间少于2周的急性期患者；

步骤S43、进行单因素分析，将数字1和0作为因变量，并对每个患者的病理数据子集合进行赋值，经过卡方检验，在α＝0.05的水平下，一次筛选出具有统计学意义的临床表征变量；

步骤S44、进行多因素分析，以临床表现作为因变量，对每个患者的病理数据子集合采用二项Logistic回归分析方法，二次筛选出具有统计学意义的临床表征变量；

步骤S45、建立复发预测模型。

本发明的有益效果在于：