<h1>本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)開發(fā)及數(shù)據(jù)人工智能領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于精準(zhǔn)健康管理的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng)。</h1> <h3>
<h1>背景技術(shù)：</h1><h1>心腦血管疾病是人類健康頭號(hào)殺手，我國已進(jìn)入心腦血管疾病高發(fā)時(shí)期。心腦血管疾病在我國的現(xiàn)狀主要有以下特點(diǎn)：①發(fā)現(xiàn)時(shí)基本是晚期，未能做到疾病的早發(fā)現(xiàn)，早治療；②臨床數(shù)據(jù)無法得到實(shí)時(shí)搜集與更新，治療效果沒有得到精準(zhǔn)有效評(píng)估；③臨床數(shù)據(jù)還未實(shí)現(xiàn)深層次的挖掘分析應(yīng)用，臨床治療未達(dá)到個(gè)體差異性和特異性及不同治療方法的效果比較；④對(duì)心腦血管疾病患者的異常狀況的綜合分析與及時(shí)預(yù)警，尚在滯后階段。在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代，結(jié)合智能可穿戴預(yù)警設(shè)備的成熟應(yīng)用，如何實(shí)現(xiàn)全面針對(duì)心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估、定期監(jiān)測(cè)、有效干預(yù)及防控、早期臨床診療等內(nèi)容，至關(guān)重要。</h1></h3> <h3>
<h1>技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：</h1><h1>本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術(shù)所述的至少一種缺陷，提供一種基于精準(zhǔn)健康管理的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng)，基于云平臺(tái)大數(shù)據(jù)采集，整合心腦血管疾病高危人群樣本信息，形成心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估量表，構(gòu)建心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；結(jié)合智能可穿戴心電儀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)心腦血管高危人群危險(xiǎn)因素的及時(shí)預(yù)警及監(jiān)測(cè)。</h1></h3><h3><br></h3> <h3><h1>技術(shù)特征：</h1><h1>1.一種基于精準(zhǔn)健康管理的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其特征在于，包括以下步驟：</h1><h1>S1：采用大量醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)篩選出心腦血管疾病危險(xiǎn)因素，生成心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估量表預(yù)量表；應(yīng)用醫(yī)療機(jī)構(gòu)心腦血管疾病高危人群樣本數(shù)據(jù)，通過高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)預(yù)量表危險(xiǎn)因素的篩選和分析，生成風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估量表。</h1><h1>S2：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估量表中相關(guān)危險(xiǎn)因素，采用大數(shù)據(jù)信息分析及挖掘算法，構(gòu)建自動(dòng)判斷心腦血管疾病情況的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；</h1></h3> <h3></h3><h1>S3：通過移動(dòng)終端輸出是否出現(xiàn)心腦血管疾病監(jiān)測(cè)的有效信息及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告。</h1><h1>2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于精準(zhǔn)健康管理的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其特征在于，步驟S1中所述的高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析方法包括logistic回歸分析法和因子分析法。</h1><h1>3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于精準(zhǔn)健康管理的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其特征在于，所述的風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估量表求因子分析結(jié)果因子負(fù)荷和結(jié)構(gòu)與風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估量表內(nèi)容基本吻合，指標(biāo)級(jí)別內(nèi)相關(guān)性強(qiáng)度強(qiáng)于指標(biāo)級(jí)別間相關(guān)性。</h1><h1>心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，其特征在于，步驟S2中所述的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型采用Cox回歸模型，Cox回歸模型預(yù)測(cè)方程如下:</h1> <h3><h1>技術(shù)總結(jié)</h1><h1>本發(fā)明公開一種基于精準(zhǔn)健康管理的心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法及系統(tǒng)，基于云平臺(tái)大數(shù)據(jù)采集，整合心腦血管疾病高危人群樣本信息，形成心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估量表，構(gòu)建心腦血管疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；結(jié)合智能可穿戴心電儀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)心腦血管高危人群危險(xiǎn)因素的及時(shí)預(yù)警及監(jiān)測(cè)，達(dá)到對(duì)高危人群的及時(shí)有效干預(yù)的目的。同時(shí)，隨著系統(tǒng)數(shù)據(jù)的不斷累積，自動(dòng)擬合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估量表和預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)心腦血管疾病評(píng)估的精準(zhǔn)性、時(shí)效性和特異性。</h1></h3> <h3>美篇編輯：</h3><h1>馬學(xué)林，回族，寧夏銀川市人，北京大學(xué)歷史系考古專業(yè)畢業(yè)。中國楹聯(lián)學(xué)會(huì)名譽(yù)理事、寧夏楹聯(lián)學(xué)會(huì)副會(huì)長、寧夏誠信企業(yè)聯(lián)合會(huì)常務(wù)副會(huì)長兼秘書長。作品詩詞、楹聯(lián)在省內(nèi)外多次獲得金獎(jiǎng)、一等獎(jiǎng)、特別獎(jiǎng)，被國家多種典籍收藏。并獲“新時(shí)代杰出文藝工作者”、“中國百強(qiáng)詩人”、“當(dāng)代詩詞精英人物”、“改革先鋒藝術(shù)家”、“禮贊新時(shí)代杰出文藝家”、“當(dāng)代詩壇杰出人”、“詩詞著作家”、共和國德藝雙馨詩人榮譽(yù)證書、共和國德藝雙馨詩人金牌等榮譽(yù)稱號(hào)。</h1> <h1><font color="#191919"> 公元2020年5月15日編于北京</font></h1>