[发明专利]基于评分模型对二型糖尿病进行风险评分的方法及装置

权利要求书

1.一种基于评分模型对二型糖尿病进行风险评分的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户的基因检测结果和外部致病特征数据；

根据所述基因检测结果、外部致病特征数据和预先训练的评分模型，确定所述用户的二型糖尿病的风险评分；

根据所述风险评分获取对应的建议信息，并将所述风险评分以及对应的建议信息提供给所述用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练评分模型，包括：

获取样本用户的样本基因检测结果和样本外部致病特征数据；

获取与所述样本基因检测结果和样本外部致病特征数据对应的评分标注数据；

对所述样本基因检测结果、样本外部致病特征数据和所述评分标注数据进行训练，以得到所述评分模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述样本基因检测结果、样本外部致病特征数据和所述评分标注数据进行训练，以得到所述评分模型，包括：

基于随机森林算法，对所述样本基因检测结果、样本外部致病特征数据和所述评分标注数据进行训练，以得到所述评分模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险评分获取对应的建议信息，包括：

判断所述风险评分是否超过预设阈值；

若判断所述风险评分超过预设阈值，则向所述用户提供所述风险评分和进一步检查的建议信息；

若判断所述风险评分未超过预设阈值，则向所述用户提供所述风险评分和预防二型糖尿病的建议信息。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述外部致病特征数据包括生活方式数据、家族病史数据、药物史数据和身体特征数据。

6.一种基于评分模型对二型糖尿病进行风险评分的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户的基因检测结果和外部致病特征数据；

确定模块，用于根据所述基因检测结果、外部致病特征数据和预先训练的评分模型，确定所述用户的二型糖尿病的风险评分；

处理模块，用于根据所述风险评分获取对应的建议信息，并将所述风险评分以及对应的建议信息提供给所述用户。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，用于获取样本用户的样本基因检测结果和样本外部致病特征数据，并获取与所述样本基因检测结果和样本外部致病特征数据对应的评分标注数据，以及对所述样本基因检测结果、样本外部致病特征数据和所述评分标注数据进行训练，以得到所述评分模型。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述训练模块，具体用于：

基于随机森林算法，对所述样本基因检测结果、样本外部致病特征数据和所述评分标注数据进行训练，以得到所述评分模型。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：

判断单元，用于判断所述风险评分是否超过预设阈值；

第一提供单元，用于在判断所述风险评分超过预设阈值时，向所述用户提供所述风险评分和进一步检查的建议信息；

第二提供单元，用于在判断所述风险评分未超过预设阈值时，向所述用户提供所述风险评分和预防二型糖尿病的建议信息。

10.如权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述外部致病特征数据包括生活方式数据、家族病史数据、药物史数据和身体特征数据。