[发明专利]儿童社区获得性肺炎病原学类型预测方法、装置、终端及介质

权利要求书

1.一种儿童社区获得性肺炎病原学类型预测方法，其特征在于，包括：

构建儿童社区获得性肺炎数据集，据以构建儿童社区获得性肺炎病原学类型预测模型；

训练所述病原学类型预测模型并进行准确性测试，并根据准确性测试结果选取最优预测模型；

将所述最优预测模型适配于医疗应用端中的临床辅助决策系统，并在待诊患者符合预设触发条件时，利用所述最优预测模型对所述待诊患者进行诊断，并输出至少包括儿童社区获得性肺炎类型信息的预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述儿童社区获得性肺炎病原学类型预测模型的构建方式包括：

根据预设条件选取样本人群并采集源数据；

从所述源数据中抽取病例组和对照组并进行预处理；

基于预处理后的数据，为每一类型病原体选取对应的入模特征变量并构建对应的病原学类型预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述病原体的类型包括：

支原体；所述支原体对应的入模特征变量包括：身高、体温、脉搏、收缩压、呼吸频率、舒张压、嗜酸性粒细胞占白细胞百分比、嗜碱性粒细胞计数、C-反应蛋白、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、红细胞计数、血小板计数、单核细胞计数、红细胞比容测定、平均红细胞Hb浓度、平均红细胞体积、平均血小板体积、红细胞体积分布-W、血小板体积分布-W、淋巴细胞占白细胞百分比、发热、哮鸣音、啰音、肺实变、模糊影、大环内酯类抗生素；

病毒；所述病毒对应的入模特征变量包括：呼吸频率、脉搏、收缩压、舒张压、呼吸频率、中性粒细胞计数、平均红细胞Hb浓度、红细胞体积分布-W、淋巴细胞占白细胞百分比、淋巴细胞计数、白细胞计数、嗜碱性粒细胞计数、平均红细胞Hb含量、平均红细胞Hb浓度、平均红细胞体积、单核细胞计数；

细菌；所述细菌对应的入模特征变量包括：年龄、收缩压、舒张压、体温、脉搏、白细胞计数、单核细胞计数、红细胞比容测定、红细胞体积分布-W、淋巴细胞计数、淋巴细胞占白细胞百分比、平均红细胞Hb含量、平均红细胞体积、嗜碱性粒细胞计数、血小板计数、中性粒细胞计数、发热、哮鸣音、肺实变、模糊影、青霉素类及其复方制剂抗生素；

百日咳；所述百日咳对应的入模特征变量包括：年龄、呼吸频率、脉搏、舒张压、体温、降钙素原、C-反应蛋白、白细胞计数、单核细胞计数、红细胞比容测定、红细胞计数、红细胞体积分布-W、淋巴细胞计数、淋巴细胞占白细胞百分比、平均红细胞Hb含量、平均红细胞Hb浓度、平均红细胞体积、平均血小板体积、嗜碱性粒细胞计数、嗜碱性粒细胞占白细胞百分比、嗜酸性粒细胞计数、嗜酸性粒细胞占白细胞百分比、血小板计数、血小板体积分布-W、中性粒细胞计数、青霉素类及其复方制剂抗生素、头孢菌素类抗生素、激素。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述入模特征变量有多个取值，所述方法还包括基于时间窗对所述入模特征变量进行聚合衍生处理，以获取单个入模特征变量的多个取值之间的关联关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述聚合衍生处理的方式包括：有无判断、计数、取最大值、取最小值、取平均值、取最末值、取最早值、取平均发展速度值、取标准差值、取最大增幅值中的任意一种或多种的组合。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述单个入模特征变量的多个取值之间的关联关系包括多个取值之间的变换、趋势、分布关系中的任意一种或多种的组合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对病原学类型预测模型进行准确性测试的方式包括：计算每个模型的AUC值，并取AUC值最大的预测模型作为所述最优预测模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设触发条件包括：患者被诊断为社区获得性肺炎，以及患者的年龄＞28天且≤18岁。