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申请/专利权人：武汉科瓴智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种慢性疾病分析方法及系统。获取各人体体征数据和健康档案数据，再通过公式计算得到各当前人体体征数据与历史人体体征数据之间的关联系数；接着计算得到体征数据整体关联系数；再根据健康档案数据进行人群聚类，得到分类结果，从而将用户的慢性疾病及并发症发生风险进行聚类分析；最后将体征数据整体关联系数和分类结果输入到训练好的基于人工神经网络的决策支持模型中，输出周期性治疗方案，实现了提高了慢病管理的信息化程度和降低了医护人员的工作强度的技术效果。
主权项：1.一种慢性疾病分析方法，其特征在于，包括：获取各人体体征数据；通过公式计算得到各当前人体体征数据与历史人体体征数据之间的关联系数；其中，tj表示当前时刻，n表示获取的人体体征数据的种类数量，TPi表示当前人体体征数据，HPi表示历史同一时段体征值；通过公式H＝LevelBMI*WBMI+LevelBP*WBP+LevelBS*WBS计算得到体征数据整体关联系数；其中，LevelBMI、LevelBP和LevelBS分别表示BMI的关联系数、血压的关联系数和血糖的关联系数，WBMI、WBP和WBS分别表示BMI、血压和血糖的相应权重；获取健康档案数据；根据所述健康档案数据进行人群聚类，得到分类结果；将所述体征数据整体关联系数和所述分类结果输入到训练好的基于人工神经网络的决策支持模型中，输出周期性治疗方案；所述将所述体征数据整体关联系数和所述分类结果输入到训练好的基于人工神经网络的决策支持模型中，输出周期性治疗方案，包括：将所述体征数据整体关联系数、所述分类结果、人口统计学数据、临床数据、实验室数据、遗传学数据输入到所述基于人工神经网络的决策支持模型中，从预设的治疗方案数据库中自动抽取一组内容进行周期性定期展示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科瓴智能科技有限公司 一种慢性疾病分析方法及系统
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