[发明专利]急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质。其中，所述的急性加重的预测方法，包括：获取多个患者在第一时间及第二时间对应的急性加重次数、在所述第一时间的临床文本数据以及/或肺图像；根据所述第一时间及第二时间对应的急性加重次数，确定训练标签；利用所述临床文本数据以及/或所述肺图像及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练；基于训练的所述预设分类器，利用待预测患者在第一时间的临床文本数据以及/或肺图像，完成所述待预测患者在第二时间的急性加重预测。本公开实施例可实现急性加重的预测。

技术领域

本公开涉及急性加重的预测技术领域，尤其涉及一种急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

慢阻肺急性加重(AECOPD)是慢阻肺临床过程中的重要事件，也是慢阻肺患者健康状况和预后的主要决定因素。慢阻肺患者的肺功能会随着时间不断下降，而每一次急性发作则会加速这一过程，导致肺功能进一步下降，生活质量变差，死亡率变高。

临床上AECOPD是一种急性起病的过程，慢阻肺患者呼吸系统症状出现急性加重(典型表现为呼吸困难加重、咳嗽加剧、痰量增多和/或痰液呈脓性)，超出日常的变异，并且导致需要改变药物治疗。AECOPD是一种临床除外诊断，临床和/或实验室检查没有发现其他可以解释的特异疾病(例如：肺炎、充血性心力衰竭、气胸、胸腔积液、肺栓塞和心律失常等)。通过治疗，呼吸系统症状的恶化可能改善，但也许不能改善，典型的症状将在几天至几周内缓解。

发明内容

本公开提出了一种急性加重的预测方法及装置、电子设备和存储介质技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种急性加重的预测方法，包括：

获取多个患者在第一时间及第二时间对应的急性加重次数、在所述第一时间的临床文本数据以及/或肺图像；

根据所述第一时间及第二时间对应的急性加重次数，确定训练标签；

利用所述临床文本数据以及/或所述肺图像及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练；

基于训练的所述预设分类器，利用待预测患者在第一时间的临床文本数据以及/或肺图像，完成所述待预测患者在第二时间的急性加重预测。

优选地，所述根据所述第一时间及第二时间对应的急性加重次数，确定训练标签的方法，包括：

若所述第二时间对应的急性加重次数大于所述第一时间对应的急性加重次数，则所述训练标签为急性加重；否则，所述训练标签为非急性加重。

优选地，所述利用所述临床文本数据以及/或所述肺图像及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练的方法，包括：

分别根据所述临床文本数据以及/或所述肺图像得到对应的第一局部特征及第一全局特征；

利用所述第一局部特征及第一全局特征及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练；

以及/或，

所述基于训练的所述预设分类器，利用待预测患者在第一时间的临床文本数据以及/或肺图像，完成所述待预测患者在第二时间的急性加重预测的方法，包括：

根据所述待预测患者在第一时间的临床文本数据以及/或肺图像得到对应的第二局部特征及第二全局特征；

基于训练的所述预设分类器，利用所述第二局部特征及第二全局特征，完成所述待预测患者在第二时间的急性加重预测。

优选地，所述利用所述第一局部特征及第一全局特征及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练的方法，包括：

对所述第一局部特征及第一全局特征进行融合操作，得到第一融合特征；

利用所述第一融合特征及对应的所述训练标签对预设分类器进行训练；