[发明专利]糖尿病早期风险评估方法、装置、计算机设备及介质

说明书

本发明涉及糖尿病早期风险评估方法、装置、计算机设备及介质，该方法包括获取医疗数据，以得到初始数据；对所述初始数据进行预处理，以得到中间数据；将所述中间数据输入GDM预测模型内进行妊娠期糖尿病早期风险预测，以得到预测结果；发送所述预测结果至终端，以供终端持有者进行预警和干预；其中，所述GDM预测模型是通过若干个预处理后的医疗数据作为样本集训练神经网络所得的。本发明实现提高GDM早期风险评估的准确性，且可做到GDM早发现、早干预、早治疗，以减少其发病率和不良后果，同时为医院节省大量人力资料。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，更具体地说是指针对妊娠期的糖尿病早期风险评估方法、装置、计算机设备及介质。

背景技术

GDM(妊娠期糖尿病，gestational diabetes mellitus)是指妊娠期间发生的不同程度的糖代谢异常，不包含孕前存在的糖尿病或糖尿病前期，患病率为9.5％～25.5％，且随年龄增加而上升。GDM可能会导致严重的并发症，常见有产后出血、胎膜早破、胎盘早剥、羊水过多等，远期还可使心血管疾病和2型糖尿病发病风险明显增高对于子代来说，孕期胎儿暴露于高血糖、高血脂等不良宫内环境，对胚胎各器官功能产生长期影响，导致胎儿生长受限、巨大儿、胎儿宫内窘迫、胎死宫内、新生儿低血糖、新生儿窒息等，影响子代体格发育，成年后发生代谢综合征和心血管疾病的几率也明显增加。早期识别GDM高危人群，早期干预对降低GDM发生风险、减轻疾病负担意义重大。GDM发生与胎盘功能密切相关，且根据专家共识，血糖在妊娠早期呈生理性下降，因此当前筛查与诊断选择胎盘功能相对成熟的孕24～28周，而此时已无法阻止GDM的病理生理进程。

临床上GDM的诊断应综合考虑影响糖代谢的因素为减少GDM发病率，目前大致分为两类GDM的早期评估方法。一类是采用人口学数据，如Linda和Van的研究则基于患者特征和病史早期预测GDM，各研究结果的AUC集中在0.70～0.75；此类方法多依靠产前数据和一些固定资料，忽略了孕产在妊娠期的一些病理状态，因此往往准确率较低。另一类是基于生物指标的GDM预测，如苗志荣等人探讨早孕期空腹血糖、血脂、血压等常用临床指标对不同孕前体重的GDM预测价值，其中在肥胖人群中ROC曲线下面积达0.793；Abell等人结合12～15周的空腹血糖和血清生物标志物预测GDM，AUC(受试者工作特征曲线下的面积，Area UnderCurve)可达0.85；而此类研究目前多采用固定时间段的化验指标或者体检指标，未考虑到生理参数的时序关系，评估的准确率不高。

因此，有必要设计一种新的方法，实现提高GDM早期风险评估的准确性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供糖尿病早期风险评估方法、装置、计算机设备及介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：糖尿病早期风险评估方法，包括：

获取医疗数据，以得到初始数据；

对所述初始数据进行预处理，以得到中间数据；

将所述中间数据输入GDM预测模型内进行妊娠期糖尿病早期风险预测，以得到预测结果；

发送所述预测结果至终端，以供终端持有者进行预警和干预；

其中，所述GDM预测模型是通过若干个预处理后的医疗数据作为样本集训练神经网络所得的。

其进一步技术方案为：所述医疗数据包括门诊病历、实验室检验、超声影像检查、住院病历病程记录中至少一种。

其进一步技术方案为：所述对所述初始数据进行预处理，以得到中间数据，包括：

对所述初始数据中的临床病例资料进行筛选和汇总，以得到汇总后的数据；

对汇总后的数据进行数据转换和特征提取，以得到关键特征；

对所述关键特征进行缺失值填补，以得到填补结果；