[发明专利]育龄夫妇妊娠概率的智能预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种育龄夫妇妊娠概率的智能预测方法及系统，所述方法包括：采集影响育龄夫妇生育力的多个数据信息并进行数据标准化处理，建立育龄夫妇一年妊娠概率与影响因素的关联数据库；提取部分数据集进行训练，筛选各因素指标并与育龄夫妇一年妊娠概率构建多因素回归预测模型；将所述预测模型可视化，绘制Nomogram图，为每一个预测的风险因素计算风险评分，并根据各风险因素的评分相加得到总评分；根据总评分与结局事件发生概率之间的关系，计算出某个体发生妊娠事件的概率预测值。本发明解决了现有的育龄夫妇无法自助对妊娠概率进行较为准确的预测的问题。

技术领域

本发明属于医学生殖健康领域，具体涉及一种育龄夫妇妊娠概率的智能预测方法及系统。

背景技术

育龄人群生殖健康对人口素质与经济社会发展具有深远的影响，受到国际社会的普遍关注。生育力是一个复杂的公共卫生问题，人口学家和社会学家将人群繁衍后代的能力定义为生育力，它直接对人口的增长或下降有影响。最近的一项研究报道，随着人群健康需求的提高和健康管理措施的提前，人们关注的不仅仅是能否成功受孕，更关注能否按计划和意愿有准备的受孕，过长的备孕时间会给夫妻双方带来心理压力，甚至会影响正常生活与工作节奏。目前WHO临床指南中将一对夫妻至少一年未避孕但未妊娠诊断为不育不孕。有研究报道，我国育龄夫妇的不孕不育率高达25.0％，平均为15％左右，并呈现年轻化及上升趋势。据WHO统计，不孕不育将成为仅次于心脑血管病和肿瘤等严重危害人类健康的第三大疾病。不孕不育症以及采用辅助生育技术不仅给家庭带来沉重的经济负担，也给夫妇带来心理负担，进而影响家庭生活、社会稳定。

国内外研究显示不孕不育是多重因素作用的结果，包括生理因素(卵子、精子的形成)、社会因素(经济收入、精神压力等)、生活行为因素(吸烟、饮酒等)和生物因素(药物、感染等)。目前，生育力评估主要针对不孕不育、特殊疾病(如肿瘤)、高危环境作业的人群开展，大多需要在生殖健康专科医院或综合医院的辅助生殖门诊通过专门的医学检查后由专业医师给出建议。大多数育龄夫妇认为备孕过程涉及个人隐私，备孕困难又会带来巨大的心理压力，辅助生殖门诊检查繁琐且需要多次频繁就诊，因此常常自行购买排卵试纸进行检测以确定最佳同房时间，但是却忽略了自身健康状况对生育力的影响。如何设计出一种基于综合因素考量，并适用于普通育龄夫妇自我测评且无需依赖专业医学检查的生育力预测系统变成了目前亟待解决的问题。

发明内容

基于现有技术的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种育龄夫妇妊娠概率的智能预测方法及系统，以解决现有的育龄夫妇无法自助对妊娠概率进行较为准确的预测的问题。

为解决上述技术问题，本发明的第一方面提供了一种育龄夫妇妊娠概率的智能预测方法，该方法包括：

采集影响育龄夫妇生育力的多个数据信息并进行数据标准化处理，建立育龄夫妇一年妊娠概率与影响因素的关联数据库；

提取部分数据集进行训练，筛选各因素指标并与育龄夫妇一年妊娠概率构建多因素回归预测模型；

将所述预测模型可视化，绘制Nomogram图，为每一个预测的风险因素计算风险评分，并根据各风险因素的评分相加得到总评分；

根据总评分与结局事件发生概率之间的关系，计算出某个体发生妊娠事件的概率预测值。

进一步地，通过剩余的数据集对构建的所述多元回归模型进行内部验证和外部验证，并校准受试者工作特征曲线。

进一步地，构建多因素回归预测模型包括：采用最大似然估计法，构建样本似然函数，分别拟合妊娠概率与各因素指标的关联函数，筛选其中的变量与育龄夫妇一年妊娠概率建立Logistic多因素回归预测模型。

进一步地，从多个因素指标中筛选出通过检验统计方法计算的概率值小于预设阈值的指标纳入模型的变量中，并对纳入的所有多分类变量进行哑变量转换。