[发明专利]一种妊娠期糖尿病预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种妊娠期糖尿病预测系统及方法，涉及妊娠期糖尿病。包括：数据获取模块，获取临床指标和临床诊断结果；第一指标提取模块，用于提取得到关联临床指标；第二指标提取模块，将关联临床指标进行随机组合并计算相关系数最高的组合作为有效临床指标；训练模块包括，根据有效临床指标分别训练得到逻辑斯特回归模型、支持向量机模型、K最近邻分类模型、深度神经网络模型；预测模块，用于将待预测孕妇的有效临床指标分别输入到上述四个模型中得到相应的预测结果，并对预测结果进行预测得到待预测孕妇的发病风险。具有以下有益效果：通过预测妊娠期糖尿病的发病风险，方便孕妇及时采取提前预防或干预措施。

技术领域

本发明涉及妊娠期糖尿病，尤其涉及一种妊娠期糖尿病预测系统及方法。

背景技术

妊娠期糖尿病(GDM)是常见的妊娠期并发症之一，在全世界各个地区的发病率在1.5％至25％不等，并存在种族易感性差异。东亚人群属于高危种族人群，中国孕妇GDM发病率可达15％左右，GDM可导致巨大儿、早产、宫内生长受限、死胎、羊水过多、新生儿低血糖、新生儿高胰岛素血症等影响母婴健康安全的不良事件；从长期看，胎儿宫内高糖环境暴露还将增加后代成年后罹患非传染性疾病(如糖尿病、肥胖、冠心病等)的风险。

然而目前包括中国在内的众多国家采用的GDM诊断指南采用的是IADPSG(国际糖尿病与妊娠研究组)以及ADA(美国糖尿病协会)的诊断标准，即在孕晚期(孕24-28周)采用75g口服糖耐量检测(75g OGTT)来诊断是否患有GDM。也有机构针对孕早期制定检测标准，例如IADPSG对孕早期GDM的诊断标准为空腹血糖大于等于5.1mmol/L，然而该标准的特异性导致误诊率较高，未被主流医学界采纳，因此在孕早期，目前尚缺乏有效可靠的诊断标准。而有研究表明，在孕晚期诊断出GDM并给予胰岛素治疗，即使血糖控制平稳也不能完全逆转怀孕中期宫内高糖环境带来的表观遗传学改变。这提示我们对GDM进行早期识别并进行早期干预或许比孕晚期亡羊补牢的治疗意义更大。

为了解决诊断标准的滞后性主要有三种解决思路。第一种：重新寻找孕早期诊断GDM的血糖阈值，北京大学的研究团队通过开展大样本的前瞻性研究发现，若将GDM孕早期的诊断标准提升至6.1mmol/l,则该群孕妇在孕晚期采用75g OGTT金标准诊断为GDM的概率为100％，但该诊断标准敏感性只有1％。第二种方法则是在孕早期寻找新的血液生化指标，来诊断GDM。比如瘦素、脂联素等一些脂肪因子，TNF等炎症因子被证实与GDM发病有关，这些血液学生化指标被认为具备孕早期诊断或者预测GDM发病的潜力。但尚未被临床证实，并且这些指标并非医院常规检查项目，无法在实际临床工作中广泛应用。第三种方法，利用研究对象的人口学特征建立孕早期GDM预测模型，对孕妇日后罹患GDM进行风险预测，风险高者为GDM高危人群，并进行早期干预；九十年代后期于新英格兰医学杂志首次采用这种方法，开辟了孕早期利用预测模型对GDM进行预测的先河。而近年来随着人工智能的兴起和发展，为迫切解决孕早期通过预测妊娠期糖尿病的发病风险，便于做到及时观察或干预提供了新的方向。

发明内容

本发明为了解决上述问题，现提出一种妊娠期糖尿病预测系统，包括：

数据获取模块，连接一医院数据库，用于由所述医院数据库中获取若干孕妇的临床病历数据；

每个所述临床病历数据包括若干临床指标和对应的临床诊断结果；

第一指标提取模块，连接所述数据获取模块，用于根据各所述临床病历数据和预先生成的指标提取模型提取得到关联于所述临床诊断结果的若干关联临床指标；

第二指标提取模块，连接所述第一指标提取模块，用于将各所述关联临床指标进行随机组合得到若干组合指标，分别计算各所述组合指标与对应的所述临床诊断结果之间的相关系数，并提取所述相关系数最高的所述组合指标中的各所述关联临床指标作为有效临床指标；

训练模块，连接所述第二指标提取模块，所述训练模块包括：