[发明专利]一种判别哮喘的设备

权利要求书

1.一种判别哮喘的设备，其特征在于，包括：

输入模块，用于输入患者的就诊信息；

预处理模块，用于从所述就诊信息中提取所述患者的多个预设特征的特征值；

分类模块，用于根据所述多个预设特征的特征值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；

输出模块，用于输出所述患者的类别。

2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述多个预设特征包括下述特征任意组合：

性别、年龄、体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、诱因、是否有不发热的喘息、是否夜间憋醒、是否活动受限、是否气促、是否突然发作、是否有气源过敏史、是否有鼻炎史、是否有皮炎/湿疹史、哮喘家族史、鼻炎家族史、皮炎家族史、是否饲养宠物。

3.如权利要求1所述的设备，其特征在于，所述分类模块中包括分类模型，所述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。

4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述分类模型为逻辑回归模型，所述逻辑回归模型中包括逻辑回归函数；

所述分类模块具体用于：

根据所述患者的多个预设特征的特征值和所述逻辑回归模型的逻辑回归函数，确定所述患者的哮喘概率；

根据所述患者的哮喘概率确定所述患者的类别。

5.如权利要求4所述的设备，其特征在于，所述多个预设特征为：

体重、首次喘息年龄、喘息频率、是否有哮鸣音、诱因、是否有不发热的喘息、是否活动受限、是否气促、是否饲养宠物。

6.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述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；

所述分类模块具体用于：

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，获得所述随机森林中每个决策数据输出的分类结果；

根据所述随机森林中每个决策树输出的分类结果确定所述患者的类别。

7.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述分类模型为Adaboost分类模型，所述Adaboost分类模型包括多个弱分类器；

所述分类模块具体用于：

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。

8.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述分类模型为神经网络模型；

所述分类模块具体用于：

采用所述神经网络模型对所述患者的多个预设特征的特征值进行处理，确定所述患者对应的置信度；

根据所述患者对应的置信度查询对照表，确定所述患者的哮喘概率，所述对照表中保存了置信度的各分数段与哮喘概率的对应关系；

根据所述患者的哮喘概率确定所述患者的类别。

9.如权利要求3所述的设备，其特征在于，所述输入模块还用于，输入分类模型更新指令；

所述分类模块还用于，根据所述分类模型更新指令更新所述分类模型。

10.如权利要求1所述的设备，其特征在于，还包括存储模块；

所述存储模块，用于存储所述患者的就诊信息、所述患者的多个预设特征的特征值以及所述患者的类别。