[发明专利]基于人工智能的脑卒中筛查方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于人工智能的脑卒中筛查方法及方法，包括：数据预处理步骤：选取历史数据，对历史数据进行预处理，得到预处理数据集；特征选择步骤：基于预处理数据集，采用遗传算法来进行特征选择，得到特征选择数据集；特征优化步骤：对特征选择数据集进行特征优化，得到特征优化数据集；筛查步骤：对特征优化数据集进行预测，得到目标人群患脑卒中的风险概率。本发明将人工智能中的一系列方法引入，通过数据预处理、特征选择、特征优化，得到的数据特征更有效。采用XGBoost方法自动生成目标人群患脑卒中的风险概率，可以更高效便捷地进行社区健康普查，同时，可以帮助医生更简单快捷地对目标人群患脑卒中风险进行评估。

技术领域

本发明涉及脑卒中筛查和医疗领域，具体地，涉及一种基于人工智能的脑卒中筛查方法及系统。

背景技术

“脑卒中”(cerebral stroke)又称“中风”、“脑血管意外”，是一种急性脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病，包括缺血性和出血性卒中。不同类型的脑卒中，其治疗方式不同。由于一直缺乏有效的治疗手段，目前认为预防是最好的措施，为有效预防，进行脑卒中筛查是最有效的方法。

刘芹等人(刘芹等.社区脑卒中筛查的意义及规范化管理效果分析.中国初级卫生保健,2013.)探讨了社区脑卒中筛查的意义及规范化管理后的效果。对1091例社区居民进行问卷调查，并对颈动脉彩超检查进行筛查和分析；对440例居民规范化管理1年后,按照危险因素的控制情况进行效果评价，通过社区脑卒中筛查发现：1091例参与者中,876例(80.29％)为脑卒中高危人群；排在前三位的可变的危险因素为超重或肥胖(61.96％)、高血压(45.73％)和血脂异常(28.69％)；颈动脉彩超检查大部分颈动脉异常；对高危人群进行社区规范化管理后,60.44％的居民危险因素控制优良。得出，社区脑卒中筛查是早期发现脑卒中高危人群的有效方法,对高危人群实施社区规范化管理,能够有效地控制和减少危险因素,降低脑卒中的发生。

许颖玲等人(许颖玲等.不同脑卒中类型患者血脂情况.中国慢性病预防与控制,2008.)对不同脑卒中类型患者血脂情况进行了研究，以为临床治疗及膳食营养提供参考意见。对全部样本进行血脂指标(甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇)检测，将120例脑血管疾病患者分为脑梗死组(60例)和脑出血组(60例),并选择50例非脑血管疾病患者作为对照。结果显示，脑梗死组甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇和高密度脂蛋白胆固醇分别为(1.65±0.98)、(4.89±1.23)、(2.96±0.21)和(1.36±1.20)mmol/L，脑出血组分别为(1.01±0.26)、(4.23±0.85)、(2.24±1.25)和(1.12±0.36)mmol/L，对照组分别为(1.02±0.25)、(3.96±2.01)、(2.18±0.54)和(1.13±0.75)mmol/L，可见，脑梗死组甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇均高于脑出血组和对照组，差别有统计学意义(P<0.05)。得出，脑梗死患者血脂代谢紊乱，未发现脑出血患者血脂明显异常。