1.一種糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，包括：
獲取預(yù)定數(shù)量的樣本患者的糖尿病歷史數(shù)據(jù)；
對(duì)預(yù)定數(shù)量的樣本患者的糖尿病歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取醫(yī)療特征數(shù)據(jù)；
建立所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)與視網(wǎng)膜病變發(fā)生的關(guān)聯(lián)關(guān)系；
根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系，得到未曾出現(xiàn)過(guò)視網(wǎng)膜病變的患者是否發(fā)生視網(wǎng)膜病變的預(yù)警信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，所述糖尿病歷史數(shù)據(jù)包括：糖尿病確診時(shí)間，視網(wǎng)膜檢查歷史和血壓、血糖、糖化血紅蛋白HbA1c及血脂的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)包括：糖尿病病程、血壓異常比例、血糖異常比例、HbA1c異常比例及血脂異常比例；所述異常比例由患者的個(gè)性化控制目標(biāo)確定。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，對(duì)預(yù)定數(shù)量的患者的糖尿病歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取醫(yī)療特征數(shù)據(jù)的步驟，包括：
根據(jù)所述視網(wǎng)膜檢查歷史確定所述樣本患者的患者類別；
按照所述患者類別對(duì)所述糖尿病歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取醫(yī)療特征數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，根據(jù)所述視網(wǎng)膜檢查歷史確定所述樣本患者的患者類別的步驟，包括：
將所述視網(wǎng)膜檢查歷史中始終未出現(xiàn)過(guò)視網(wǎng)膜病變的樣本患者確定為第一類患者；中途出現(xiàn)視網(wǎng)膜病變的樣本患者確定為第二類患者。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，按照所述患者類別對(duì)所述糖尿病歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取醫(yī)療特征數(shù)據(jù)的步驟，包括：
根據(jù)所述第一類患者的視網(wǎng)膜檢查歷史中最后一次檢查的時(shí)間，確定所述第一類患者的糖尿病病程；
獲取所述視網(wǎng)膜檢查歷史中最后兩次檢查之間的間隔時(shí)間內(nèi)所有的血壓、 血糖、HbA1c及血脂的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常比例。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，按照所述患者類別對(duì)所述糖尿病歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取醫(yī)療特征數(shù)據(jù)的步驟，還包括：
根據(jù)所述第二類患者的視網(wǎng)膜檢查歷史中第一次檢查出視網(wǎng)膜病變的時(shí)間，確定所述第二類患者的糖尿病病程；
獲取所述視網(wǎng)膜檢查歷史中最后一次檢查出無(wú)病變與第一次檢查出病變之間的時(shí)間間隔內(nèi)的所有的血壓、血糖、HbA1c及血脂的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常比例。
8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，建立所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)與視網(wǎng)膜病變發(fā)生的關(guān)聯(lián)關(guān)系的步驟，包括：
將所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)通過(guò)一支持向量機(jī)SVM算法得到分類模型參數(shù)；
根據(jù)所述分類模型參數(shù)建立所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)與視網(wǎng)膜病變發(fā)生的關(guān)聯(lián)關(guān)系的SVM分類模型。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警方法，其特征在于，根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系，得到未曾出現(xiàn)過(guò)視網(wǎng)膜病變的患者是否發(fā)生視網(wǎng)膜病變的預(yù)警信息的步驟，包括：
將所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)輸入到所述SVM分類模型中，生成所述未曾出現(xiàn)過(guò)視網(wǎng)膜病變的患者是否發(fā)生視網(wǎng)膜病變的預(yù)警預(yù)測(cè)結(jié)果。
10.一種糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取預(yù)定數(shù)量的樣本患者的糖尿病歷史數(shù)據(jù)；
數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)預(yù)定數(shù)量的樣本患者的糖尿病歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取醫(yī)療特征數(shù)據(jù)；
關(guān)系建立模塊，用于建立所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)與視網(wǎng)膜病變發(fā)生的關(guān)聯(lián)關(guān)系；
病變預(yù)警模塊，用于根據(jù)所述關(guān)聯(lián)關(guān)系，得到未曾出現(xiàn)過(guò)視網(wǎng)膜病變的患者是否發(fā)生視網(wǎng)膜病變的預(yù)警信息。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，所述糖尿病歷史數(shù)據(jù)包括：糖尿病確診時(shí)間，視網(wǎng)膜檢查歷史和血壓、血糖、糖化血紅蛋白HbA1c及血脂的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求10所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，
所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)包括：糖尿病病程、血壓異常比例、血糖異常比例、HbA1c異常比例及血脂異常比例；所述異常比例由患者的個(gè)性化控制目標(biāo)確定。
13.根據(jù)權(quán)利要求11或12所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包括：
類別確定子模塊，用于根據(jù)所述視網(wǎng)膜檢查歷史確定所述樣本患者的患者類別；
數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊，用于按照所述患者類別對(duì)所述糖尿病歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲取醫(yī)療特征數(shù)據(jù)。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，所述類別確定子模塊包括：
類別確定單元，用于將所述視網(wǎng)膜檢查歷史中始終未出現(xiàn)過(guò)視網(wǎng)膜病變的樣本患者確定為第一類患者；中途出現(xiàn)視網(wǎng)膜病變的樣本患者確定為第二類患者。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊包括：
第一數(shù)據(jù)確定單元，用于根據(jù)所述第一類患者的視網(wǎng)膜檢查歷史中最后一次檢查的時(shí)間，確定所述第一類患者的糖尿病病程；
第一數(shù)據(jù)獲取處理單元，用于獲取所述視網(wǎng)膜檢查歷史中最后兩次檢查之間的間隔時(shí)間內(nèi)所有的血壓、血糖、HbA1c及血脂的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常比例。
16.根據(jù)權(quán)利要求14所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，
所述數(shù)據(jù)預(yù)處理子模塊還包括：
第二數(shù)據(jù)確定單元，用于根據(jù)所述第二類患者的視網(wǎng)膜檢查歷史中第一次檢查出視網(wǎng)膜病變的時(shí)間，確定所述第二類患者的糖尿病病程；
第二數(shù)據(jù)獲取處理單元，用于獲取所述視網(wǎng)膜檢查歷史中最后一次檢查出無(wú)病變與第一次檢查出病變之間的時(shí)間間隔內(nèi)的所有的血壓、血糖、HbA1c及血脂的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，確定所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的異常比例。
17.根據(jù)權(quán)利要求15或16所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，所述關(guān)系建立模塊包括：
模型參數(shù)確定子模塊，用于將所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)通過(guò)一支持向量機(jī)SVM算法得到分類模型參數(shù)；
分類模型建立模塊，用于根據(jù)所述分類模型參數(shù)建立所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)與視網(wǎng)膜病變發(fā)生的關(guān)聯(lián)關(guān)系的SVM分類模型。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置，其特征在于，所述病變預(yù)警模塊包括：
預(yù)警生成子模塊，用于將所述醫(yī)療特征數(shù)據(jù)輸入到所述SVM分類模型中，生成所述未曾出現(xiàn)過(guò)視網(wǎng)膜病變的患者是否發(fā)生視網(wǎng)膜病變的預(yù)警預(yù)測(cè)結(jié)果。
19.一種糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，包括糖尿病后臺(tái)自我管理系統(tǒng)及移動(dòng)終端；其中，
所述糖尿病后臺(tái)自我管理系統(tǒng)包括如權(quán)利要求10-18任一項(xiàng)所述的糖尿病視網(wǎng)膜病變的預(yù)警裝置；
所述移動(dòng)終端用于采集患者的糖尿病歷史數(shù)據(jù)，接收糖尿病后臺(tái)自我管理系統(tǒng)返回的視網(wǎng)膜病變的預(yù)警信息。