[发明专利]老年人日常生活自理能力受损的风险预测方法

说明书

本发明公开了一种老年人日常生活自理能力受损的风险预测方法、设备及计算机可读存储介质，该老年人日常生活自理能力受损的风险预测方法包括：从预设的数据库中筛选出符合预设筛选条件的有效数据集；基于预设的文献集获取日常生活自理能力影响因素集合；从日常生活自理能力影响因素集合中筛选出符合预设训练规则的影响因素，并组成预测影响因素集合；基于预测影响因素集合中的影响因素建立日常生活自理能力受损风险预测的Cox此例风险模型；基于预测影响因素集合及有效数据集训练Cox此例风险模型，直至Cox此例风险模型训练完成。本申请的方法具有预测要求低、预测准确性高的优点。

技术领域

本发明涉及日常生活自理能力受损风险预测技术领域，尤其涉及一种老年人日常生活自理能力受损的风险预测方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

日常生活自理能力(activities of daily living，ADL)失能是指失去在生活中自己照料的自己的行为能力。

目前，国内普遍缺乏对ADL失能的预测，而国外关于ADL受损风险预测研究则需要复杂的预测参数，如脑部核磁共振、CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)等检测结果，而不便于实际应用。

发明内容

本申请实施例通过提供一种老年人日常生活自理能力受损的风险预测方法，旨在提供一种简单且便于检测的老年人日常生活自理能力受损的风险预测方法。

为实现上述目的，本申请实施例提供了一种老年人日常生活自理能力受损的风险预测方法，包括：

从预设的数据库中筛选出符合预设筛选条件的有效数据集；

基于预设的文献集获取日常生活自理能力影响因素集合；

从所述日常生活自理能力影响因素集合中筛选出符合预设训练规则的影响因素，并组成预测影响因素集合；

基于所述预测影响因素集合中的影响因素建立日常生活自理能力受损风险预测的Cox此例风险模型；

基于所述预测影响因素集合及所述有效数据集训练所述Cox此例风险模型，直至所述Cox此例风险模型训练完成；

将受试者与训练完成的Cox此例风险模型所需的信息导人训练完成的Cox此例风险模型训练，以得到受试者日常生活自理能力受损的风险。

在一实施例中，从所述日常生活自理能力影响因素集合中筛选出符合预设训练规则的影响因素，并组成预测影响因素集合，包括：

基于所述有效数据集及预设的lasso算法计算所述日常生活自理能力影响因素集合中各个影响因素的第一影响系数；

基于所述第一影响系数对所述日常生活自理能力影响因素集合中的各个影响因素进行降序排序，得到排序后的影响因素集合；

从排序后的影响因素集合中选取排序在前预设位数的影响因素组成所述预测影响因素集合。

在一实施例中，在从排序后的影响因素集合中选取排序在前预设位数的影响因素组成所述预测影响因素集合之后，所述从所述日常生活自理能力影响因素集合中筛选出符合预设训练规则的影响因素，并组成预测影响因素集合还包括：

基于所述预设的文献集合确定日常生活自理能力影响因素集合中各个影响因素的第二影响系数；

基于所述第二影响系数对所述日常生活自理能力影响因素集合中的各个影响因素进行降序排序，得到排序后的第二影响因素集合；

此对所述预测影响因素集合与所述预测影响因素集合，并将实际影响因素集合中含有而预测影响因素集合中未含有的影响因素添加至所述预测影响因素集合中。