[发明专利]一种高原疾病预测方法、系统、介质及电子设备

说明书

本发明公开了一种高原疾病预测方法、系统、介质和电子设备。包括：获取多个体检人员的身份信息数据，对上述数据进行聚合分组；计算得到每组所述体检人员的体检指标数据均值向量u_b和协方差矩阵S_b；计算得到每组所述体检人员的面部数据均值向量u_f和协方差矩阵S_f；计算得到每组所述体检人员进入高原后患某种高原病概率P_gmn；确定待预测人员所在分组，计算所述待预测人员患某种高原病的概率P_ixy。同时还公开了相应的系统、介质和电子设备。本发明首次提出了高原疾病预测方法，采用海量数据进行多层次的聚类，同时引入面部器官数据为参照，极大提高了高原病预测的可行性和准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是一种高原疾病预测方法、系统、介质和电子设备。

背景技术

每年有大批驻藏军人入驻西藏，为了适应高海拔对身体可能带来的影响，入驻之前会安排进行统一体检，体检合格的标准基于平原地区健康标准进行判断，合格后会允许入驻，但高原地区的特殊环境会随着时间给身体带来相应的高原疾病，因此是否能够对这些即将入驻高原的健康军人进行有效准确的疾病预测，尽早发现及预防高原病，以提高驻藏军人的战斗力，是一个亟待解决的问题。

尽管现有技术公开了一些疾病预测方法，如现有专利CN107658023A公开了一种疾病预测方法，通过获取多个用户的与健康相关的数据，基于该数据对多个用户进行聚类分析，确定已确诊患者所在的目标类，并将所述目标类中的其他用户预测为患病的高危人群。该专利的技术方案虽然能够对可能患病的人群进行预测，但是该预测疾病方法的环境是日常平原环境，未考虑高原环境对人体健康的影响。

另外，“迪乔治综合症”是一种由人类22号染色体缺陷引起的疾病，它造成的一系列并发症和病理信息使其难以诊断，但发病前期可以在不同人种中通过面部特征进行甄别。通过对101位来自非洲、亚洲和拉丁美洲的罕见疾病患者的面部照片进行了研究，开发了一种面部识别技术，在试验过程中准确率达96.6％。由此我们认识到，面部特征可以用于疾病的预测，但是如何利用面部特征数据，尚未有具体的算法。

由此可见，目前尚未存在高原地区人体健康判断指标标准，也无相似的高原病预测技术方案，本发明的技术方案首次提出高原病预测方法，通过对驻藏军人各项指标的采集和长时间的追踪，采用海量数据进行多层次的聚类，同时配合人体体检数据和面部识别诊断，极大提高了高原病预测的可行性和准确性。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明提出了一种高原疾病预测方法，其特征在于，包括：

步骤S1：获取多个体检人员的身份信息数据，对上述数据进行聚合分组；

步骤S2：计算得到每组所述体检人员的体检指标数据均值向量u_b和协方差矩阵S_b；

步骤S3：计算得到每组所述体检人员的面部数据均值向量u_f和协方差矩阵S_f；

步骤S4：计算得到每组所述体检人员进入高原后患某种高原病概率P_gmn；

步骤S5：确定待预测人员所在分组，计算所述待预测人员患某种高原病的概率P_ixy；

进一步地，所述体检人员的身份信息数据包括性别、年龄、身高、体重、籍贯。

进一步地，所述步骤s1中对上述数据进行聚合分组包括：K均值聚类、均值漂移聚类、基于密度的聚类(DBSCAN)、用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类、凝聚层次聚类、图团体检测(Graph Community Detection)或简单分类分组方法。