申请/专利权人：成都中医药大学

申请日：2024-03-26

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118197623A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G16H50/70;G06F18/15;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.14#公开

摘要：本发明涉及医疗健康数据信息处理技术领域，公开了一种基于真实世界数据的糖尿病动态趋势预测方法，所述方法基于动态数据采集与预处理、数据数字化与无量纲化以及多特征刻画构建了与糖尿病患者每个时刻下的稳定功能数据，以所述稳定功能数据和糖尿病患者的空腹血糖值均值、随机血糖值均值以及口服葡萄糖耐量试验2小时后的血糖值均值为基础，构建了时间序列预测模型，实现了糖尿病患者基于稳定功能数据的基于真实世界数据的糖尿病动态趋势预测方法。

主权项：1.一种基于真实世界数据的糖尿病动态趋势预测方法，其特征在于，其包括以下步骤：获取若干糖尿病患者的第一动态数据；将第一动态数据基于手工法对数据进行去重、筛选和逻辑错误处理；根据预定规则对第一动态数据进行数字化，并对数字化后的数据基于均值法进行无量纲化处理得到第二动态数据；将第二动态数据基于EM分析法完成数据的缺失值填补得到第三动态数据；对第三动态数据进行分类处理，获得每个糖尿病类型下每个糖尿病级别的糖尿病数据；计算每个级别下每个时刻的每条糖尿病数据的多特征几何均值；计算该些多特征几何均值中的最大定量差异；对每一条糖尿病数据中的每一个数据逐个进行求倒，每完成一个数据的求倒，重新计算所有多特征几何均值的最大定量差异，当定量差异变小时，则将该次进行求倒的数据更新为求倒值，循环该步骤直到所有数据更新完；计算更新后每条糖尿病数据的多特征几何均值，计算该些多特征几何均值与多特征几何均值标准差的定量差异以判断是否满足稳定一致性，按时间序列计算该些多特征几何均值之间的定量差异以判断该些多特征几何均值是否满足稳定连续性，将同时满足稳定一致性和稳定连续性的多特征几何均值对应的糖尿病数据标定为稳定功能数据；计算每个级别中每个时刻下的多条糖尿病数据中的空腹血糖值均值、随机血糖值均值以及口服葡萄糖耐量试验2小时后的血糖值均值；将所述稳定功能数据、空腹血糖值均值、随机血糖值均值以及口服葡萄糖耐量试验2小时后的血糖值均值作为训练集输入至时间序列预测模型中进行训练；获取待预测糖尿病患者的稳定功能数据，将所述待预测糖尿病患者的稳定功能数据输入至所述时间序列预测模型预测所述待预测糖尿病患者未来的空腹血糖值、随机血糖值以及口服葡萄糖耐量试验2小时后的血糖值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都中医药大学 一种基于真实世界数据的糖尿病动态趋势预测方法

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