[发明专利]基于DSS的妊娠期糖尿病患者管理方法、系统、终端及介质

权利要求书

1.基于DSS的妊娠期糖尿病患者管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.构建与对象关联的指标信息集，所述指标信息集中各指标信息均包含有多个特征指标；

S2.获取若干个历史对象各特征指标的第一数据，得到第一数据集；

S3.对第一数据集中的第一数据进行第一清洗处理，得到清洗后的第一数据集；

S4.获取第一决策方案，并利用深度确定性策略梯度训练所述第一决策方案、指标信息集和清洗后的第一数据集，得到指标模型；

S5.获取目标对象任意个特征指标的第二数据，得到第二数据集；

S6.将所述第二数据集中的第二数据输入指标模型进行第二清洗处理后，得到第二决策方案和清洗后的第二数据集；

S7.获取目标对象采用所述第二决策方案后，反馈的关于指标信息集中各特征指标的第三数据，得到第三数据集；

S8.将所述第三数据集、第二决策方案和清洗后的第二数据集，用于优化指标模型。

2.根据权利要求1所述的基于DSS的妊娠期糖尿病患者管理方法，其特征在于，S3中，所述第一清洗处理，包括：

S31.利用SPSS对第一数据集中的第一数据进行分布处理，得到各历史对象的特征指标数据组；

S32.分别对各历史对象特征数据组中，缺失第一数据的特征指标数量进行判断；

若历史对象特征数据组中，缺失第一数据的特征指标数量不大于第一阈值，执行S33；若历史对象特征数据组中，缺失第一数据的特征指标数量大于第二阈值，执行S34；若历史对象特征数据组中，缺失第一数据的特征指标数量大于第一阈值，不超过第二阈值，执行S35；

S33.对历史对象特征数据组中缺失的第一数据进行填充；

S34.清除历史对象及其特征数据组；

S35.对缺失的特征指标进行相关性判断，若相关性小于预设值，则清除该历史对象及其特征数据组。

3.根据权利要求2所述的基于DSS的妊娠期糖尿病患者管理方法，其特征在于，所述S33，包括：

S331.利用广义线性模型对历史对象特征数据组中第一数据的联合分布进行建模；

S332.采用数据增强技术结合马尔可夫链蒙特卡洛方法，从后验分布中获取历史对象特征数据组中缺失的第一数据。

4.根据权利要求1所述的基于DSS的妊娠期糖尿病患者管理方法，其特征在于，S4中，所述指标模型的得到过程，包括：

S41.对指标信息集中各指标信息进行训练，得到一级深度确定性策略梯度模型；

S42.利用所述一级深度确定性策略梯度模型对第一决策方案进行训练，得到二级深度确定性策略梯度模型；

S43.利用二级深度确定性策略梯度模型对清洗后的第一数据集中各特征指标的第一数据进行训练，得到指标模型。

5.根据权利要求1所述的基于DSS的妊娠期糖尿病患者管理方法，其特征在于，S6中，所述第二清洗处理，包括：

S61.利用指标模型对输入的第二数据进行误差检测；

若检测到输入的第二数据存在误差，执行S62；若未检测到输入的第二数据存在误差，执行S63；

S62.发出告警信息，并对存在误差的第二数据进行更正；

S63.利用指标模型检测是否存在第二数据缺失的特征指标，并对该特征指标的第二数据进行预测填充。