一种高危人群的肾内科疾病预防的系统及方法技术方案

本发明专利技术公开的属于肾疾病预防技术领域，具体为一种高危人群的肾内科疾病预防的系统及方法，包括中央处理单元、数据采集单元、风险评估单元、用药预警单元和预测单元，通过设置的由深层BP神经网络预测模型和预测模块组成的预测模块，将专家预测数据与深层BP神经网络预测进行结合，获得的预测结果更加准确，更好的规避单一预测存在的缺漏，提高肾疾病致病因子预测系统的全面性，且预测模块数据采集与疾控中心建立相互联系，便于预测数据的获取，以及通过设置的数据更新模块，能够对肾疾病发展过程中数据的更新，以便于实现肾疾病的动态预测，更好的预测疾病发展的趋势，并做出预测方案、措施调整，有利于疾病的预防控制和治疗。有利于疾病的预防控制和治疗。有利于疾病的预防控制和治疗。

【技术实现步骤摘要】
一种高危人群的肾内科疾病预防的系统及方法


[0001]本专利技术涉及肾疾病预防
，具体为一种高危人群的肾内科疾病预防的系统及方法。

技术介绍

[0002]肾脏病是常见病和多发病，如果恶化可以发展为尿毒症，严重危害人们健康。慢性肾脏病已成为继心脑血管病、肿瘤、糖尿病之后又一种威胁人类健康的重要疾病，成为全球性公共卫生问题。同时，由于身患心脏病、高血压等多重疾病的老年高危人群，更应警惕日常生活中的身体状态变化，预防肾内科疾病的发生。
[0003]现有的肾疾病预防系统无法基于多重影响因素对高危人群进行肾脏疾病的预防，使得高危人群的疾病抵抗能力逐渐降低。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]因此，本专利技术的目的是提供一种高危人群的肾内科疾病预防的系统及方法，能够通过收集、整理肾疾病事故案例，建立肾疾病样本分析数据库，并对每个样本包含的特征项进行记录，确定训练集和测试集并进行属性选择与神经元定义，构建准确率较好的肾疾病致病因子深层BP神经网络预测模型，并基于病情危险等级评估模型对病情的严重程度进行评估，以获得实际的用户综合病情危险等级。
[0006]为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了如下技术方案：
[0007]一种高危人群的肾内科疾病预防的系统及方法，其包括：
[0008]一种高危人群的肾内科疾病预防方法的，其中：包括以下方法步骤：
[0009]S1，通过收集、整理肾疾病事故案例，建立肾疾病样本分析数据库，并对每个样本包含的特征项进行记录，确定训练集和测试集并进行属性选择与神经元定义，构建准确率较好的肾疾病致病因子深层BP神经网络预测模型。
[0010]S2，通过与疾控中心之间的联系，获取肾疾病数据,疾病预防控制中心接收症状监测预警信息,并对该症状监测预警信号进行核实。
[0011]S3，疾病预防控制中心的联机应用服务器对症状监测信息和症状监测预警信息进行统计分析，并返回统计分析信息。
[0012]S4，对由疾控中心获取的数据进行处理，得到用于肾疾病致病因子深层BP神经网络预测模型的有效数据。
[0013]S5，建立肾疾病数据分析团队，根据肾疾病数据进行分析、预测，获得预测结果。
[0014]S6，根据肾疾病的最终预测结果及疾病发展趋势，对疾病风险进行评估，根据疾病
风险等级，建立预防方案跟预防措施。
[0015]S7，根据风险等级，判断所述综合病情危险等级是否满足预设病情危险等级，若所述综合病情危险等级满足所述预设病情危险等级，获得综合用药信息。
[0016]S8，系统判断综合用药信息是否对患者的肾脏产生损害，若所述综合用药信息对病患的肾脏产生损害，荻得用药预警信息，根据用药预警信息，对患者进行肾内科疾病的预防。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施方式的技术方案，下面将结合附图和详细实施方式对本专利技术进行详细说明，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0018]图1为本专利技术系统结构框图；
[0019]图2为本专利技术方法步骤结构图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。
[0021]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施方式的限制。
[0022]其次，本专利技术结合示意图进行详细描述，在详述本专利技术实施方式时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本专利技术保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
[0023]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的实施方式作进一步地详细描述。
[0024]本专利技术提供一种高危人群的肾内科疾病预防的系统及方法，通过设置的由深层BP神经网络预测模型和预测模块组成的预测模块，将专家预测数据与深层BP神经网络预测进行结合，获得的预测结果更加准确，更好的规避单一预测存在的缺漏，提高肾疾病致病因子预测系统的全面性，且预测模块数据采集与疾控中心建立相互联系，便于预测数据的获取，以及通过设置的数据更新模块，能够对肾疾病发展过程中数据的更新，以便于实现肾疾病的动态预测，更好的预测疾病发展的趋势，并做出预测方案、措施调整，有利于疾病的预防控制和治疗，请参阅图1
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2，包括，中央处理单元、数据采集单元、风险评估单元、用药预警单元和预测单元；
[0025]中央处理单元，用于执行作为系统的运算核心和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元；
[0026]数据采集单元，与中央处理单元连接，用于执行通过与疾控中心之间的联系，获取肾疾病数据；
[0027]风险评估单元，与中央处理单元连接，用于执行根据肾疾病数据进行分析、预测，
获得预测结果，然后根据预测结果及疾病发展趋势，对疾病风险进行评估，根据疾病风险等级，建立预防方案跟预防措施；
[0028]用药预警单元，与中央处理单元连接，用于执行判断综合用药信息是否对患者的肾脏产生损害，若所述综合用药信息对病患的肾脏产生损害，荻得用药预警信息，根据用药预警信息，对患者进行肾内科疾病的预防；
[0029]预测单元，与中央处理单元连接，用于执行疾病预防控制中心的联机应用服务器对症状监测信息和症状监测预警信息进行统计分析，并返回统计分析信息，并对由疾控中心获取的数据进行处理，得到用于肾疾病致病因子深层BP神经网络预测模型的有效数据。
[0030]高危人群的肾内科疾病预防方法，包括以下方法步骤：
[0031]S1，通过收集、整理肾疾病事故案例，建立肾疾病样本分析数据库，并对每个样本包含的特征项进行记录，确定训练集和测试集并进行属性选择与神经元定义，构建准确率较好的肾疾病致病因子深层BP神经网络预测模型。
[0032]S2，通过与疾控中心之间的联系，获取肾疾病数据,疾病预防控制中心接收症状监测预警信息,并对该症状监测预警信号进行核实。
[0033]S3，疾病预防控制中心的联机应用服务器对症状监测信息和症状监测预警信息进行统计分析，并返回统计分析信息。
[0034]S4，对由疾控中心获取的数据进行处理，得到用于肾疾病致病因子深层BP神经网络预测模型的有效数据。
[0035]S5，建立肾疾本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高危人群的肾内科疾病预防的系统，其特征在于，包括：中央处理单元、数据采集单元、风险评估单元、用药预警单元和预测单元；中央处理单元，用于执行作为系统的运算核心和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元；数据采集单元，与中央处理单元连接，用于执行通过与疾控中心之间的联系，获取肾疾病数据；风险评估单元，与中央处理单元连接，用于执行根据肾疾病数据进行分析、预测，获得预测结果，然后根据预测结果及疾病发展趋势，对疾病风险进行评估，根据疾病风险等级，建立预防方案跟预防措施；用药预警单元，与中央处理单元连接，用于执行判断综合用药信息是否对患者的肾脏产生损害，若所述综合用药信息对病患的肾脏产生损害，荻得用药预警信息，根据用药预警信息，对患者进行肾内科疾病的预防；预测单元，与中央处理单元连接，用于执行疾病预防控制中心的联机应用服务器对症状监测信息和症状监测预警信息进行统计分析，并返回统计分析信息，并对由疾控中心获取的数据进行处理，得到用于肾疾病致病因子深层BP神经网络预测模型的有效数据。2.一种高危人群的肾内科疾病预防方法，其特征在于，包括以下方法步骤：S1，通过收集、整理肾...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵蕾，
申请(专利权)人：赵蕾，
类型：发明
国别省市：