[发明专利]一种基于多组学数据的疾病智能预测建模方法

权利要求书

1.一种基于多组学数据的疾病智能预测建模方法，其特征在于，以医学数据分布式存储平台里医疗数据本体的特征值与ID键值充当标准量，对医学数据分布式存储平台间的医疗数据本体执行全医疗数据往复满意度检测，包括客体等同性检测与特征值一致性检测两组分；所述的客体等同性检测关键检测医学数据分布式存储平台同一医疗数据本体的是不是意味着同一客体，经由医疗数据本体ID执行往复一个一个字码参照，运算出两边一样的字码个数，且送出医疗数据对准率，对准率太小的表示伴有相近客体有差别。

2.根据权利要求1所述的基于多组学数据的疾病智能预测建模方法，其特征在于，所述的特征值一致性检测为经意味着同一医疗数据本体的特征值着眼，参照特征值的医疗数据是不是一样，经由特征值一致性检测能够发现医学数据分布式存储平台间的医疗数据修复差异和医疗数据无损性，也就是客体满足的医疗数据本体大概率伴有特征值有差别的状态，须在原始医疗数据平台内修补对应的关联医疗数据，亦能够过渡的检索出一医疗数据本体意味着的客体是不是为同一个。

3.根据权利要求1所述的基于多组学数据的疾病智能预测建模方法，其特征在于，结合客体等同性检测和特征值一致性检测一对维数的结论依照优先级运算出各类医疗数据类别的医疗数据组合性能。

4.根据权利要求1所述的基于多组学数据的疾病智能预测建模方法，其特征在于，所述凭借不满足字码个数累计求和而推出不正确的间隔；凭借字码对准率与不正确的间隔一对参数来预测医疗数据本体的客体是不是一样。

5.根据权利要求1所述的基于多组学数据的疾病智能预测建模方法，其特征在于，所述参照特征值的医疗数据是不是一样，包括医疗数据体系内的血压级别、脉搏速度、心跳频率与肺活量。