基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法，其特征在于，包括如下步驟：以病種作為集合，一大類病集合包含若干子類病為其元素，子類病集合中元素是該病的需要檢查的必要項目和補充項目；建立矩陣，某一病患的實際檢查的各項值與矩陣中各行的正態(tài)向量求差,得到的值與閾值比較，給出檢測的結(jié)果，和進一步準確的診斷，根據(jù)具體值推斷病情程度。通過本發(fā)明的方法，在人們進行初步自診后，能夠針對相關(guān)疾病系統(tǒng)為人們推薦后續(xù)需要檢查的必要項目和補充項目，并在人們進行相關(guān)項目的檢查后，根據(jù)檢查結(jié)果，利用本發(fā)明提供的算法進行加權(quán)計算、分析、評價，以便得出進一步準確的自診判斷。
【專利說明】基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計算機信息領(lǐng)域，特別是涉及到一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗 項目的自我分析方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)階段人們的生活節(jié)奏很快，生活壓力也很大，這就為人們的身體健康帶來了很 多隱憂。人們一旦身體健康出現(xiàn)問題，首選是去醫(yī)院，但是醫(yī)院里看病的人又似乎永遠是非 常多，哪怕是一些小病征，整個看病的流程走下來會花費很多時間；而如果人們覺得耽誤時 間，不愿意去醫(yī)院，只是依據(jù)自己的經(jīng)驗買些藥服用，這樣又有可能錯過最佳治療時間，耽 誤病情。
[0003] 基于這種現(xiàn)象，如果能夠有一個幫助人們進行疾病自診的信息平臺，將會對人們 產(chǎn)生巨大的幫助，人們可以通過信息平臺的內(nèi)容，結(jié)合自身的狀況，先對自己的病患進行初 期的判斷，病征輕微的，可以根據(jù)信息平臺的內(nèi)容進行自我簡單的治療，病征有危險的發(fā)展 趨勢時，再去醫(yī)院治療。
[0004] 要建立一個這樣的幫助人們進行疾病自診的信息平臺，需要有一個完善的醫(yī)學(xué)信 息數(shù)據(jù)庫，才能保證自診的準確性，既能幫助人們節(jié)省時間，又不會耽誤疾病的最佳治療時 間。
[0005] 在有了完善的醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫之后，還要有基于醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)庫的疾病自我分析 方法，才能準確的完成自診。
[0006] 而在完成自診之后，還需要有一套完善的方法，能夠針對相關(guān)疾病系統(tǒng)為人們推 薦后續(xù)需要檢驗的必要項目和補充項目，然后進行加權(quán)計算、分析、評價檢測的結(jié)果，以便 得出進一步準確的自診判斷。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明要解決的問題是設(shè)計一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分 析方法，能夠針對相關(guān)疾病系統(tǒng)為人們推薦后續(xù)需要檢驗的必要項目和補充項目，然后進 行加權(quán)計算、分析、評價檢測的結(jié)果，以便得出進一步準確的自診判斷。
[0008] 需要說明的是，本發(fā)明基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法，是 信息學(xué)的一種應(yīng)用，通過信息分析得到適用于自身的輔助保持健康的方法，并非屬于疾病 的診斷和治療方法，因此不違反專利法第二十五條的相關(guān)規(guī)定。
[0009] 為了達到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及 檢驗項目的自我分析方法，其特征在于，包括如下步驟：
[0010](一）以病種作為集合，一大類病集合包含若干子類病為其元素，子類病集合中元 素是該病的需要檢查的必要項目和補充項目；
[0011](二）根據(jù)步驟（1)的集合建立矩陣，大類病是矩陣名稱，矩陣的各行為該大類中 的一子類病，各列向量的各值是對應(yīng)各項檢查的正態(tài)區(qū)間值；
[0012] (三）某一病患的實際檢查的各項值與矩陣中各行的正態(tài)向量求差，因為向量元 素是區(qū)間值，所以分別得到差1和差2,然后根據(jù)權(quán)重值做加權(quán)求和；
[0013] (四）根據(jù)步驟（3)得到的值與閾值比較，給出檢測的結(jié)果，和進一步準確的診斷， 根據(jù)具體值推斷病情程度。
[0014] 優(yōu)選的，所述步驟（二）中，檢查項目的正態(tài)區(qū)間值是值該項目的正常值區(qū)間。如 果某項檢查項目不是區(qū)間值，則區(qū)間的兩端值相等；若某項檢查只是是否有病變，則該項正 常值為0。當(dāng)被會員有病變時相應(yīng)值為1。對于某項未做檢查，相應(yīng)值賦值為0。
[0015] 優(yōu)選的，所述步驟（三）中加權(quán)求和的公式為：
[0016] Cll=XiLi ci I xi - bi I/ Cbi - ai) (1)
[0017] d2=Ef=1ei I ai - xi I/ (bi - ai) (2)
[0018] 其中i為各檢查項目的序號，ai和bi為各檢查的正態(tài)區(qū)間值，xi為各檢查項目 的實際檢查值，ci為公式（1)的各檢查項目的權(quán)重值，ei為公式（2)的各檢查項目的權(quán)重 值；
[0019] 其中，公式（1)的各權(quán)重值之和為1，即SSl1Ci = 1，〇 < ci < 1 ;
[0020] 公式⑵的各權(quán)重值之和為1，即Ei1=Iei = i，0 < ei < 1 ;
[0021] 優(yōu)選的，步驟（三）中所述權(quán)重值與步驟（四）中所述的閾值的初始值為專家給 出，按會員病歷值更新調(diào)整。
[0022] 進一步的，所述權(quán)重值和閾值的更新方法為：
[0023] 新 ci =原 ci+di/ΙΟ, 新 ei =原 ei+di/10, (3)
[0024] 新 C=原 c+d/10, 新 e=原 e+d/10, (4)
[0025] 其中，ci為公式（1)的各檢查項目的權(quán)重值，ei為公式⑵的各檢查項目的權(quán) 重值，c為公式⑴的閾值，e為公式⑵的閾值，di是因某病患的數(shù)據(jù)改變的相應(yīng)權(quán)值增 量，-1 < di < 1，d是因某病患的數(shù)據(jù)改變的相應(yīng)閾值增量，-1 < d < 1。
[0026] 進一步的，所述權(quán)重值和閾值的更新方法為采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練權(quán)重參數(shù)。
[0027] 本發(fā)明的有益效果為：通過本發(fā)明的方法，在人們進行初步自診后，能夠針對相關(guān) 疾病系統(tǒng)為人們推薦后續(xù)需要檢查的必要項目和補充項目，并在人們進行相關(guān)項目的檢查 后，根據(jù)檢查結(jié)果，利用本發(fā)明提供的算法進行加權(quán)計算、分析、評價，以便得出進一步準確 的自診判斷。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0028] 圖1是本發(fā)明中疾病需檢項目的編碼樹結(jié)構(gòu)圖。

【具體實施方式】
[0029] 下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明做進一步說明。
[0030] 人們對疾病自診后，針對相關(guān)疾病系統(tǒng)推薦的后續(xù)需要檢驗的必要項目和補充項 目，進行檢查，然后用SIV(Sets&Interval Vector,集合與區(qū)間向量）方法進行加權(quán)計算、 分析、評價檢測的結(jié)果，其中權(quán)值基于平臺用戶數(shù)據(jù)不斷更新，以便給出進一步準確的診 斷。
[0031] 算法前提：平臺上有支持的各種疾病需要檢驗的必要項目和補充項目對應(yīng)數(shù)據(jù) 庫，以及各種檢查的正態(tài)值區(qū)間表。表的結(jié)構(gòu)如下表1 :
[0032] 表1 :各種疾病需要檢測項目的對應(yīng)表

【權(quán)利要求】
1. 一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法，其特征在于，包括如下 步驟： (一） 以病種作為集合，一大類病集合包含若干子類病為其元素，子類病集合中元素是 該病的需要檢查的必要項目和補充項目； (二） 根據(jù)步驟（1)的集合建立矩陣，大類病是矩陣名稱，矩陣的各行為該大類中的一 子類病，各列向量的各值是對應(yīng)各項檢查的正態(tài)區(qū)間值； (三） 某一病患的實際檢查的各項值與矩陣中各行的正態(tài)向量求差，因為向量元素是 區(qū)間值，所以分別得到差1和差2,然后根據(jù)權(quán)重值做加權(quán)求和； (四） 根據(jù)步驟（3)得到的值與閾值比較，給出檢測的結(jié)果，和進一步準確的診斷，根據(jù) 具體值推斷病情程度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法， 其特征在于，所述步驟（二）中，檢查項目的正態(tài)區(qū)間值是該項目的正常值區(qū)間。如果某項 檢查項目不是區(qū)間值，則區(qū)間的兩端值相等；若某項檢查只是是否有病變，則該項正常值為 0。當(dāng)會員有病變時相應(yīng)值為1。對于某項未做檢查，相應(yīng)值賦值為0。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法， 其特征在于，所述步驟（三）中加權(quán)求和的公式為：
(1) C2) 其中i為各檢查項目的序號，ai和bi為各檢查的正態(tài)區(qū)間值，xi為各檢查項目的實際 檢查值，ci為公式（1)的各檢查項目的權(quán)重值，ei為公式（2)的各檢查項目的權(quán)重值； 其中，公式（1)的各權(quán)重值之和為1，即2；11(^ = 1，0<(^<1; 公式（2)的各權(quán)重值之和為1，即
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法， 其特征在于，步驟（三）中所述權(quán)重值與步驟（四）中所述的閾值的初始值為專家給出，按 會員病歷值更新調(diào)整。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法， 其特征在于，所述權(quán)重值和閾值的更新方法為： 新ci=原ci+di/ΙΟ,新ei=原ei+di/10，（3) 新c=原c+d/10, 新e=原e+d/10, (4) 其中，ci為公式（1)的各檢查項目的權(quán)重值，ei為公式（2)的各檢查項目的權(quán)重值，c為公式⑴的閾值，e為公式（2)的閾值，di是因某病患的數(shù)據(jù)改變的相應(yīng)權(quán)值增量，-1 <di< 1，d是因某病患的數(shù)據(jù)改變的相應(yīng)閾值增量，-1 <d< 1。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于矩陣的疾病程度區(qū)分及檢驗項目的自我分析方法， 其特征在于，所述權(quán)重值和閾值的更新方法為采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練權(quán)重參數(shù)。
【文檔編號】G06F19/00GK104462857SQ201410847778
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月30日
【發(fā)明者】趙欣, 張桂蕓 申請人:天津邁沃醫(yī)藥技術(shù)有限公司