[发明专利]一种基于气象数据的疾病预测模型的构建方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于气象数据的疾病预测模型的构建方法及系统，其方法包括如下步骤：获取待预测地区的气象数据库、与气象变化有关的疾病知识库、待预测地区的患病数据库；将所述气象数据库、疾病知识库、患病数据库依次进行预处理、归一化、特征提取，构建分层级的气象与疾病关系特征库；根据所述气象与疾病关系特征库建立多元线性回归决策树模型，训练所述多元线性回归决策树模型直至其预测误差低于阈值。本发明将气象数据真正引入到疾病科学预测和管理之中，以科学的方法预测区域发病趋势，引导社会采取积极主动的防病措施，合理分配医疗资源；对个人疾病预防和健康管理是一个有效的提醒和预警。

技术领域

本发明涉及医疗信息领域，涉及一种疾病预测模型构建方法及系统，尤其涉及一种基于气象数据的疾病预测模型的构建方法及系统。

背景技术

“气象”，用通俗的话来说，它是指发生在天空中的风、云、雨、雪、霜、露、虹、晕、闪电、打雷等一切大气的物理现象；“天气”，是指影响人类活动瞬间气象特点的综合状况。例如，我们可以说：“今天天气很好，风和日丽，晴空万里；昨天天气很差，风雨交加”等，而不能把这种天气说成是气象；“气候”，是指整个地球或其中某一个地区一年或一段时期的气象状况的多年特点。例如，昆明四季如春；长江流域的大部分地区，春、秋温和，盛夏炎热，冬季寒冷，我们就称这里是“四季分明的温带气候”；每年的7月下旬和8月上旬是北京的雨季等。

如公元前5世纪前后，人们就观察到四季有不同疾病的流行。战国时《周礼》记载，“春时有痟首疾，夏时有痒疥疾，秋时有疟寒疾，冬时有嗽上气疾。”还认识到传染病与气候的关系，如“孟春行秋令则民大疫，季春行夏令则民多疾病，孟秋行夏令则多疟疾”等。科学研究证明，气象因子与疾病的发生存在着一定的内在联系。外界气候条件周期性渐变，比如四季更替，昼夜轮换，或者非周期性巨变，如，大风、霜、雨雪等天气)作用于人体，并在机体内引起各种复杂的反应，当气候条件出现较大变化或者超出人体适应，能力时候，便会直接影响人的机体、行为、与心理、工作效率、和反应时间，同时，可以诱发某种疾病或让某种疾病恶化。一类与季节有关。季节变化会引起或者加重某些疾病；另一类与天气变化有关。这些随季节和天气变化而出现某种疾病增加的气象要素包括：温、湿、风、压等的日际月变化加大的结果。具体说，天气变化常引起或者加重某些疾病。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于气象数据的疾病预测模型的构建方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明的第一方面目的在于提供了一种基于气象数据的疾病预测模型的构建方法，包括如下步骤：获取待预测地区的气象数据库、与气象变化有关的疾病知识库、待预测地区的患病数据库；将所述气象数据库、疾病知识库、患病数据库依次进行预处理、归一化、特征提取，构建分层级的气象与疾病关系特征库；根据所述气象与疾病关系特征库建立多元线性回归决策树模型，训练所述多元线性回归决策树模型直至其预测误差低于阈值。

为了提高数据库的准确性和可靠性，在本发明的一些实施例中，所述将所述气象数据库、疾病知识库、患病数据库依次进行预处理、归一化、特征提取，构建分层级的气象与疾病关系特征库包括如下步骤：根据所述疾病知识库剔除不易导致疾病的气象数据、非气象因素导致的疾病数据，得到第一气象数据库、第一患病数据库；将所述第一气象数据库中的气象数据、第一患病数据库的患者数据分别进行归一化、特征提取，得到第二气象数据库、第二患病数据库；按照所述疾病知识库中的不同的疾病分类对所述第二气象数据库、第二患病数据库进行聚类，得到气象与疾病关系特征库。

进一步的，所述按照所述疾病知识库中的不同的疾病分类对所述第二气象数据库、第二患病数据库进行聚类，得到气象与疾病关系特征库包括如下步骤：根据所述疾病知识库将与单一气象要素相关的疾病数据进行聚类，得到第一气象与疾病关系特征库；根据所述疾病知识库将与单一疾病相关的气象要素进行聚类，得到第二气象与疾病关系特征库；将第一气象与疾病关系特征库与所述二气象与疾病关系特征库进行合并、去重得到气象与疾病关系特征库。