[发明专利]一种基于Cox回归模型的老人健康数据分析方法

摘要

本发明属于大数据分析技术领域，涉及一种基于Cox回归模型的老人健康数据分析方法。本发明的主要方法是收集多个老人的健康数据作为样本，估算出危险因子的回归系数；所述危险因子为影响老人健康的因素；根据步骤a中获得的回归系数估计值，分析危险因子的相对危险系数RR；根据步骤b中获得的相对危险系数，获取与老人健康数据相关联的危险因子的集合；使用Cox生存函数对个体老人的发病率进行预测。本发明的有益效果为，从老人的身体健康数据入手，通过大数据分析老人自身因素与发生疾病之间的关系并建立起判定疾病发生的模型，最终通过监控老人的生命体征，实现对疾病的预测，实现智能养老。

主权项

一种基于Cox回归模型的老人健康数据分析方法，其特征在于，设定Cox回归模型为：h(t,X)＝h₀(t)exp(β₁x₁+β₂x₂+...+β_nx_n)其中，X＝(x₁,x₂,...,x_n)'是n维向量，它表示一个个体的n个变量的观测值，也是风险函数的n个协变量；h(t,X)表示具有协向量X在时刻t的风险率函数，h₀(t)表示t时刻的基准风险率函数，即t时刻协变量X的取值为0时的风险率函数，可以看出h₀(t)仅与时间有关；X＝(x₁,x₂,...,x_n)'表示相应协变量回归系数向量；β为回归系数向量；设定Cox回归模型对应的生存函数为：S(t；X)＝S₀(t)^exp(X′β)其中，S₀(t)是t时刻的平均生存函数，即在危险因素处在平均水平时的生存函数；则分析方法包括以下步骤：a.收集多个老人的健康数据作为样本，估算出危险因子的回归系数，所述危险因子为影响老人健康的因素；b.根据步骤a中获得的回归系数估计值，分析危险因子的相对危险系数RR；c.根据步骤b中获得的相对危险系数，获取与老人健康数据相关联的危险因子的集合；d.使用Cox生态函数对个体老人的发病率进行预测。