[发明专利]一种判别哮喘的方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种判别哮喘的方法及装置，涉及数据处理技术领域，该方法包括：从就诊信息中提取患者的多个预设特征的特征值，然后将患者的多个预设特征的特征值输入非线性分类模型，确定患者的类别，患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘，非线性分类模型是以多个患者的预设特征的特征值以及多个患者对应的类别为训练样本训练获得，相较于现有技术中仅仅按照症状或病程诊断患者是否患有哮喘来说，准确性更高。其次，非线性分类模型充分考虑到非线性影响因素对哮喘诊断的影响，故相较于传统分类模型来说，拟合效果更好，鲁棒性更佳。再者，可以根据患者的多个特征自动确定患者是否患有哮喘，受医生主观影响较小，同时提高了判别哮喘的效率。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种判别哮喘的方法及装置。

背景技术

小儿哮喘(infantile asthma)是小儿常见的肺部疾患，是一种表现反复发作性咳嗽，喘鸣和呼吸困难，并伴有气道高反应性的可逆性、梗阻性呼吸道疾病。哮喘是一种严重危害儿童身体健康的常见慢性呼吸道疾病，其发病率高，常表现为反复发作的慢性病程，严重影响了患儿的学习、生活及活动，影响儿童的生长发育。不少哮喘患儿由于治疗不及时或治疗不当最终发展为成人哮喘而迁延不愈，肺功能受损，部分患儿甚至完全丧失体力活动能力。严重哮喘发作，若未得到及时有效治疗，可以致命。

医生在诊断小儿哮喘时，往往是通过询问病史，这种诊断方法由于存在缺乏临床指标，不同的医生会出现不同的诊断结果，具有非常大的限制性，无法进行推广。而对于各种工具对儿童的肺功能进行检测的诊断方法，会出现儿童不配合的问题，并且检测的结果的准确度也不是很高。此外，还有依据一些组织公布的儿童哮喘诊断指标体系，采用打分策略进行诊断的方法，这种方式准确性不高，而且非常的繁琐，也不适合推广。

发明内容

本发明实施例提供一种判别哮喘的方法及装置，用以基于全面获得的诊断信息实现哮喘诊断，提高哮喘诊断的准确性。

一方面，本申请实施例提供了一种判别哮喘的方法，包括：

提取患者的多个预设特征的特征值；

将所述患者的多个预设特征的特征值输入非线性分类模型，确定所述患者的类别，所述患者的类别包括患有哮喘和不患哮喘，所述非线性分类模型是以多个患者的预设特征的特征值以及所述多个患者对应的类别为训练样本训练获得。

可选地，所述非线性分类模型为随机森林模型，所述随机森林模型包括多个决策树；

所述将所述患者的多个预设特征的特征值输入非线性分类模型，确定所述患者的类别，包括：

将所述患者的多个预设特征的特征值输入所述随机森林模型中的每个决策树，获得所述随机森林模型中每个决策数据输出的分类结果；

根据所述随机森林模型中每个决策树输出的分类结果确定所述患者的类别。

可选地，所述非线性分类模型为Adaboost分类模型，所述Adaboost分类模型包括多个弱分类器；

所述将所述患者的多个预设特征的特征值输入非线性分类模型，确定所述患者的类别，包括：

将所述患者的多个预设特征的特征值输入所述Adaboost分类模型中的每个弱分类器，获得所述Adaboost分类模型中每个弱分类器输出的分类结果；

根据所述Adaboost分类模型中每个弱分类器输出的分类结果以及所述Adaboost分类模型中每个弱分类器的权重确定所述患者的类别。

可选地，所述多个预设特征包括下述特征任意组合：