[发明专利]用于预测急性脑血管病发生风险的方法

权利要求书

1.用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：数据采集：对大量患者的数据进行采集，同时对患有急性脑血管病患者直系亲属的身体数据进行采集；

步骤二：数据处理：对采集的到的数据进行处理，将其中每一种类的数据进行并列，同时剔除掉其中的非正常数据；

步骤三：对于数据处理后数据之间的关系进行分级处理，同时对家族之间的关联性进行分析；

步骤四：深度学习：依据数据处理后的信息建立急性脑血管病的发病模型，同时对发病的年份以及程度进行分段建模；

步骤五：数据比对：将需要进行预测患者的数据与模型中的数据进行比对，同时将直系亲属中的急性脑血管病史进行输入；

步骤六：预测结果：从模型比对中得出患者身体状况所对应的发病几率，同时根据直系亲属患者的身体数据，来对患者的发病风险进行调整；

步骤七：通过预测的结果以及患者自身的身体数据来对患者今后需要进行治疗以及控制的方面进行建议。

2.根据权利要求1所述的用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，所述数据采集中采集的数据有年龄、性别、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、血压、是否患有糖尿病、是否吸烟以及家族病史。

3.根据权利要求1所述的用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，所述数据处理中需要通过年龄来进行划分，考虑到身体机能将年龄划分成25-45岁、46-65岁以及66-85岁之间。

4.根据权利要求3所述的用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，所述深度学习中对25-45岁、46-65岁以及66-85岁之间三个年龄划分的时间段进行分别的建模。

5.根据权利要求4所述的用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，通过对25-45岁身体数据的分析得出10内部患有急性脑血管病风险的概率模型，以及20年内患有急性脑血管病风险的概率模型。

6.根据权利要求4所述的用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，通过对46-65岁身体数据的分析得出10内部患有急性脑血管病风险的概率模型，以及20年内患有急性脑血管病风险的概率模型。

7.根据权利要求4所述的用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，通过对66-85岁身体数据的分析得出10内部患有急性脑血管病风险的概率模型，以及20年内患有急性脑血管病风险的概率模型。

8.根据权利要求1所述的用于预测急性脑血管病发生风险的方法，其特征在于，所述数据处理中剔除的数据需要与实际情况相比对，同时计算该数据对于整组数据的相关性。