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公开(公告)号:CN111816310A
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN202010687329.5
申请日:2020-07-16
申请人: 山东大学 , 阳光保险集团股份有限公司 , 康评医疗健康有限公司
摘要: 本发明公开了一种骨髓血液疾病危险因素贡献率计算及风险预测系统,包括危险因素筛选模块,基于获取的骨髓血液疾病相关变量,通过逐步筛选方法得到危险因素;患病概率预测请求模块,接收用户的患病概率预测请求,调取所述用户危险因素相应的取值,基于骨髓血液疾病患病概率预测模型进行求解;危险因素贡献率计算模块,针对各个危险因素,依次计算不具有该危险因素时的骨髓血液疾病发病概率,结合患病概率预测请求模块得到的患病概率,得到每个危险因素对患骨髓血液疾病事件的贡献率。本发明不仅能够实现骨髓血液疾病发病概率的预测,还能对影响患病概率的危险因素的影响程度进行分析,能够更好的为用户健康提供引导。
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公开(公告)号:CN111883253A
公开(公告)日:2020-11-03
申请号:CN202010687427.9
申请日:2020-07-16
申请人: 山东大学 , 阳光保险集团股份有限公司 , 康评医疗健康有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于医学知识库的疾病数据分析方法及肺癌风险预测系统,所述方法包括:根据医学词典,从分布式医疗信息数据库获取疾病大数据队列;根据疾病分类标准,对疾病大数据队列进行数据标准化;基于疾病大数据队列,建立肺癌疾病队列;根据肺癌疾病队列,基于相关分析筛选与肺癌相关的危险指标。基于危险指标能够进行风险预测模型的构建。本发明基于医学知识库,实现了疾病数据、肺癌相关数据的数据提取和结构化,为后续肺癌风险预测提供了数据保障。
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公开(公告)号:CN111816316A
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN202010687115.8
申请日:2020-07-16
申请人: 山东大学 , 阳光保险集团股份有限公司 , 康评医疗健康有限公司
摘要: 本发明公开了一种疾病数据调度管理方法和骨癌风险预测系统,应用于云平台,包括以下步骤:从分布式医疗信息数据库获取疾病大数据队列,其中,所述疾病大数据队列包括身份信息、疾病信息和数据来源;根据疾病编码标准,对疾病大数据队列进行数据标准化;接收工作终端发送的骨癌疾病队列构建请求,基于标准化后的疾病大数据队列,建立骨癌疾病队列,并为其分配存储空间,同时,向所述工作终端发送隐私设置提醒。还基于骨癌疾病队列建立了骨癌风险预测模型。本发明基于大数据进行疾病队列的提取和危险因素的挖掘,通过存储空间的调度保证了原始数据不被污染以及专项研究的保密性。
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公开(公告)号:CN111899888A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010687315.3
申请日:2020-07-16
申请人: 山东大学 , 阳光保险集团股份有限公司 , 康评医疗健康有限公司
摘要: 本发明公开了一种妇科肿瘤疾病风险预测可视化系统,包括风险预测模型构建模块,在妇科病例中获取妇科相关疾病变量,与患妇科事件进行相关性分析,基于筛选的危险因素构建妇科风险预测模型;妇科概率预测模块,接收发病风险预测请求,调取相关历史疾病数据队列,基于妇科预测模型获取妇科发病概率预测结果;健康报告生成模块,根据妇科发病概率预测结果、获取的用户生理指标信息、与该用户相关的危险因素及危险因素的贡献率生成可视化报告。根据被测者的生理指标,预测患妇科的概率,并且能够直观了解该概率值由哪几项指标决定的,同时结合对诊断报告结果的可视化,直观显示各个指标之间的数据关系。
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公开(公告)号:CN111816319A
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN202010688359.8
申请日:2020-07-16
申请人: 山东大学 , 阳光保险集团股份有限公司 , 康评医疗健康有限公司
摘要: 本发明公开了一种逐步筛选的泌尿系统重疾指标确定方法及风险预测系统,所述方法包括:获取泌尿系统疾病队列;根据病例纳入标准,从泌尿系统疾病队列中获取泌尿系统疾病病例;从泌尿系统疾病病例中提取与泌尿系统疾病相关的疾病变量,基于相关性分析筛选得到危险指标;基于危险指标构建泌尿系统疾病风险预测模型,构建过程包括:对模型进行多次构建,每次多引入一个新的危险指标,并评价模型的预测性能,直至预测模型的性能不再增强,得到最终的危险指标。本发明能够从已有的大数据资源中,筛选与泌尿系统疾病有关的指标数据,并进行了多级筛选,保障了后续风险预测的准确性。
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公开(公告)号:CN111816317A
公开(公告)日:2020-10-23
申请号:CN202010687300.7
申请日:2020-07-16
申请人: 山东大学 , 阳光保险集团股份有限公司 , 康评医疗健康有限公司
摘要: 本发明公开了一种疾病数据结构化方法和甲状腺癌风险预测系统,所述方法包括:根据医学词典,从分布式医疗信息数据库获取疾病大数据队列;所述疾病大数据队列包括身份信息、疾病信息和数据来源;基于疾病大数据队列抽取样本数据集,根据疾病分类标准对样本数据集进行结构化;基于结构化后的样本数据集,对疾病大数据队列中的剩余数据进行结构化。此外,基于结构化后的疾病大数据队列,还抽取了甲状腺癌数据队列,进行了发病风险预测模型,本发明实现了海量医疗大数据的结构化,且能够实现甲状腺癌发病概率的预测。
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