[发明专利]风险预测方法及系统

权利要求书

1.一种风险预测方法，其特征在于，该方法包括步骤：

从地区医疗信息系统中收集与心脑血管相关的基础数据；

基于所述基础数据建立广义线性逻辑回归模型；及

根据所述广义线性逻辑回归模型预测个人心脑血管发生概率。

2.根据权利要求1所述的风险预测方法，其特征在于，所述基础数据包括所述地区内满足预设年龄且排除当年本身患有心脑血管疾病的人群在预设历史时间段内的个人疾病史和用药史信息。

3.根据权利要求1所述的风险预测方法，其特征在于，所述基于所述基础数据建立广义线性逻辑回归模型的步骤具体包括：

根据心脑血管疾病的主要疾病因子构建初始模型；

尝试添加其他特征作为变量并进行降维处理，以对所述初始模型进行优化；

根据优化结果生成最终模型。

4.根据权利要求3所述的风险预测方法，其特征在于，所述初始模型以性别、年龄、住院次数、门诊次数、糖尿病、高血压、头晕头痛症状、胸闷胸痛症状、慢性阻塞性肺疾病、心律失常作为变量。

5.根据权利要求3所述的风险预测方法，其特征在于，所述降维处理采用主成分分析法进行降维。

6.根据权利要求3所述的风险预测方法，其特征在于，所述最终模型以年龄、性别、门诊就诊次数、高血压、糖尿病、头晕头痛眩晕，以及多个机构就诊次数特征、科室就诊次数特征、药物/诊疗项目使用次数特征作为变量。

7.根据权利要求1所述的风险预测方法，其特征在于，所述根据所述广义线性逻辑回归模型预测个人心脑血管发生概率的步骤具体包括：

输入用户在预设历史时间段内对应的预测变量；

采用所述广义线性逻辑回归模型根据所输入的预测变量进行评估，得到在预设未来时间段内对应的心脑血管疾病发生概率；

输出评估得到的所述心脑血管疾病发生概率。

8.一种风险预测系统，其特征在于，该系统包括：

收集模块，用于从地区医疗信息系统中收集与心脑血管相关的基础数据；

建立模块，用于基于所述基础数据建立广义线性逻辑回归模型；及

预测模块，用于根据所述广义线性逻辑回归模型预测个人心脑血管发生概率。

9.根据权利要求8所述的风险预测系统，其特征在于，所述建立模块还用于：

根据心脑血管疾病的主要疾病因子构建初始模型；

尝试添加其他特征作为变量并进行降维处理，以对所述初始模型进行优化；

根据优化结果生成最终模型。

10.根据权利要求8所述的风险预测系统，其特征在于，所述预测模块还用于：

输入用户在预设历史时间段内对应的预测变量；

采用所述广义线性逻辑回归模型根据所输入的预测变量进行评估，得到在预设未来时间段内对应的心脑血管疾病发生概率；

输出评估得到的所述心脑血管疾病发生概率。