[发明专利]一种脑卒中筛查方法、装置、存储介质及设备在审
| 申请号: | 201910756885.0 | 申请日: | 2019-08-16 |
| 公开(公告)号: | CN110619957A | 公开(公告)日: | 2019-12-27 |
| 发明(设计)人: | 任力杰;李维平;胡诗雨;李俊;张猛;蔡婧婧 | 申请(专利权)人: | 深圳市第二人民医院 |
| 主分类号: | G16H50/30 | 分类号: | G16H50/30;G16H50/70;G16H50/20 |
| 代理公司: | 44528 深圳中细软知识产权代理有限公司 | 代理人: | 孙凯乐 |
| 地址: | 518029 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 影响因素 预处理数据集 脑卒中 病历档案 风险率 预处理 患者基本信息 人工智能技术 病理档案 病历数据 存储介质 筛查 自动化 干预 发现 | ||
1.一种脑卒中筛查方法,所述方法包括:
获取病历档案,所述病历档案包括患者基本信息、病历数据,所述患者基本信息包括患者标识、患者个人信息、生活习惯数据;
根据所述病历档案进行预处理,得到预处理数据集,所述预处理数据集包括影响脑卒中发病的影响因素及影响因素实际值;
获取影响因素候选值与风险数值之间的对应关系;
根据所述预处理数据集、所述影响因素候选值与风险数值之间的对应关系得到每个所述影响因素实际值对应的因素风险值;
根据所有所述影响因素实际值对应的因素风险值进行计算,得到发病风险值;
根据所述发病风险值得到与所述预处理数据集对应的脑卒中发病风险率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述病历档案进行预处理,得到预处理数据集,所述预处理数据集包括影响脑卒中发病的影响因素及影响因素实际值,具体包括:
根据所述患者个人信息确定患者的性别、年龄;
根据所述生活习惯数据确定患者的吸烟史;
根据所述病历数据确定患者的糖尿病患病史、心血管疾病患病史、心房纤颤患病史、左心室肥厚患病史;
根据所述病历数据获取最后更新的患者的未治疗收缩压、治疗后收缩压;
根据所述患者的性别、年龄、吸烟史、未治疗收缩压、治疗后收缩压、糖尿病患病史、心血管疾病患病史、心房纤颤患病史、左心室肥厚患病史得到所述预处理数据集。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所有所述影响因素实际值对应的因素风险值进行计算,得到发病风险值,具体包括:把所有所述影响因素实际值对应的因素风险值进行加权求和得到发病风险值。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述发病风险值得到与所述预处理数据集对应的脑卒中发病风险率之后,还包括:
获取预设的脑卒中发病风险率阀值;
当所述预处理数据集对应的脑卒中发病风险率超过所述预设的脑卒中发病风险率阀值时,把所述病历档案添加到高危患者列表。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述高危患者列表;
获取预设的提醒数据;
根据所述高危患者列表、所述预设的提醒数据提醒患者就医。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述高危患者列表;
发送所述高危患者列表给临床救治中心;
获取所述临床救治中心反馈的治疗指导意见;
根据所述临床救治中心反馈的治疗指导意见更新所述病历档案的治疗指导意见。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述发病风险值得到与所述预处理数据集对应的脑卒中发病风险率之后,还包括:
获取预设的治疗有效阀值;
获取所述患者标识对应的脑卒中发病风险率列表;
当所述预处理数据集对应的脑卒中发病风险率低于所述患者标识对应的脑卒中发病风险列表中的最高值时,所述患者标识对应的脑卒中发病风险列表中的最高值减去所述预处理数据集对应的脑卒中发病风险率得到发病风险率降低值,所述发病风险率降低值高于所述预设的治疗有效阀值则把所述病历档案添加到待分析的有效治疗案例列表;
发送所述待分析的有效治疗案例列表给专家研究中心;
获取所述专家研究中心的分析结果;
根据所述专家研究中心的分析结果更新有效治疗案例库。
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