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申请/专利权人：大连玖柒医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及风险预测技术领域，具体为心脑血管疾病风险预测方法及系统，包括以下步骤，基于现有临床研究和医疗指南，进行文本挖掘和关键信息提取，对心脑血管疾病的风险因素进行识别，并进行关系映射表构建，得到风险因素数据库。本发明，通过使用递归特征消除和自适应增强学习，在权重调整模型中进行风险因素的加权计算，并结合梯度提升树对风险等级进行划分，实现了更准确的风险评估，通过结合长短期记忆网络对时间序列数据进行分析，优化了风险等级判断模型，使得风险预测更加贴近患者的实际健康状况，以在早期阶段准确识别高风险人群，提供针对性预防措施，从而有效降低心脑血管疾病的发生率和死亡率。

主权项：1.心脑血管疾病风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于现有临床研究和医疗指南，进行文本挖掘和关键信息提取，对心脑血管疾病的风险因素进行识别，并进行关系映射表构建，得到风险因素数据库；基于所述风险因素数据库，进行定期数据分析，更新风险因素的权重，包括评估临床研究对现有模型的影响，并根据评估结果调整权重，生成权重调整模型；基于所述权重调整模型，使用递归特征消除和自适应增强学习，对患者的风险因素进行加权计算，并根据患者的历史健康数据，计算每个患者的风险评分，得到个体风险评分数据；基于所述个体风险评分数据，收集患者生物标志物的时间序列数据，选择关键时间点进行分析，识别潜在的风险变化趋势，获取风险发展趋势信息；基于所述风险发展趋势信息，利用长短期记忆网络，进行多时间点数据的对比分析，结合临床研究成果，确定患者的风险等级，并对预测模型进行优化，建立风险等级判断模型；基于所述风险等级判断模型，分析患者的健康状况和生活背景，制定针对性的措施，包括生活习惯的调整和医疗措施的提议，生成风险预防提议措施；对所述风险预防提议措施，进行跟踪和效果评估，记录措施执行后患者健康状态的变化趋势，并对预防措施的预期效果进行评估，得到预防效果评估记录；基于所述权重调整模型，使用递归特征消除和自适应增强学习，对患者的风险因素进行加权计算，并根据患者的历史健康数据，计算每个患者的风险评分，得到个体风险评分数据的步骤具体为：基于所述权重调整模型，使用递归特征消除和自适应增强学习，遍历患者历史健康数据，对每项风险因素进行加权计算，若患者数据中缺少风险因素信息，则采用模型中的默认值填充，得到加权风险因素得分；所述递归特征消除，按照公式： ；计算特征权重，生成特征的重要性排名；其中，表示第个特征的权重，是第个特征在第次迭代的值，是特征在模型中的系数，是历史健康状况分级，是生活方式稳定性指数，代表特征集中特征的总数；所述自适应增强算法，按照公式： ；优化权重调整，得到加权风险因素得分；其中，是第轮中第个样本的权重，是第轮中第个样本的权重，是第轮分类器的权重，是样本的真实标签，是第轮分类器的预测结果，是环境适应系数，是医疗资源获取度，是归一化因子，exp表示自然指数函数e的指数幂；对所述加权风险因素得分进行汇总，应用梯度提升树，通过累加每个风险因素的得分，计算总得分，并根据总得分进行风险等级划分，得到风险等级分配结果；根据所述风险等级分配结果，对每个患者进行风险评分分配，反映患者心脑血管疾病的发生风险，得到个体风险评分数据。

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