【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学数据分析领域，特别是涉及一种预测患者病况组别的方法。
技术介绍
1、慢性乙型肝炎是公共卫生的重要问题，其治疗反应和疾病进展的预测对于患者的治疗和护理具有关键意义。特别是hbsag(乙型肝炎表面抗原)的水平变化，已成为评估疾病进程和治疗效果的重要指标。然而，现有的预测方法没有考虑对患者进行分组，以预测其治疗反应和疾病进展。因此，急需一种预测患者病况组别的方法。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对现有的预测方法没有对患者进行分组，以预测其治疗反应和疾病进展的问题，提供一种预测患者病况组别的方法。
2、一种预测患者病况组别的方法，具体步骤如下：
3、s1、收集患者的基本信息和时序检测数据；
4、s2、对患者的数据进行预处理，包括数据清洗和缺失值处理，获得分析数据；
5、s3、计算患者在各检测时刻的hbsag水平相对基线的下降率；
6、s4、基于计算结果预测患者所属的潜在类别组别；
7、s5、输出预测结果。
8、本申请公开了一种预测患者病况组别的方法，通过对患者数据的预处理，包括数据清洗和缺失值处理，可以大大提高数据质量，确保数据的准确性和完整性，为后续的分析和预测提供可靠的数据基础。计算患者在各检测时刻的hbsag水平相对基线的下降率，可以更准确地了解患者的病况变化，精确的计算方式有助于更准确地评估患者的状况。基于上述步骤收集和处理的数据以及hbsag水平下降率的计算结果，能够准确地预
9、在上述任一技术方案中，所述步骤s4包括以下步骤：
10、s41、从预处理后的数据中选择与治疗反应和疾病进展相关的第一特征，所述第一特征包括hbsag水平下降率；
11、s42、利用数理统计算法，建立预测模型，将分析数据分为训练数据集和测试数据集；
12、s43、使用训练数据集对模型进行训练，优化模型参数；
13、s44、使用测试数据集对模型进行评估，评估模型的预测性能；
14、s45、将患者的信息输入预测模型，患者的信息包括hbsag水平下降率；
15、s46、根据模型输出的预测结果，选择预测结果中后验概率最大的组别作为患者的所属的潜在类别组别。
16、通过使用数理统计算法建立预测模型，可以提高预测的准确性和可靠性，有助于提高患者的治疗效果和生存率，利用训练数据集对模型进行训练和优化，以及使用测试数据集对模型进行评估，可以验证模型的预测性能，确保模型的可靠性，将计算得到的hbsag水平下降率和其他关键信息输入预测模型，可以快速、准确地预测患者所属的病况组别，有助于及时采取相应的治疗措施。根据模型输出的预测结果，选择后验概率最大的组别作为患者的所属的潜在类别组别，可以提高预测的准确性和可信度，有助于指导医生进行个性化治疗。
17、在上述任一技术方案中，令yi＝{yi,t}表示患者i在t个检测时刻的hbsag水平相对基线的下降率向量，则该患者属于第j组的后验概率由下式计算：
18、
19、其中，t为需要预测的该患者目前已检测的最大周数；j＝1,2,3；
20、各组患者比例π＝{πj}由下式给定：
21、
22、其中，各组参数θ＝(θ1,θ2,θ3)＝(0.2021791,0,-0.373173)，e为自然常数，也被称为欧拉数，其值为2.71828。
23、其中，对实际响应变量进行截尾，因此pj(yi,t)由下式给出：
24、
25、其中，ymin＝-2,ymax＝1，方差σ＝(σ1,σ2,σ3)＝(0.17052475,0.28058448,0.30667541)，φ(x)为标准正态累积分布函数，其计算公式为yi,t表示患者i在第t个检测时刻时hbsag水平相对基线的下降率，为患者i在第t个检测时刻时属于轨迹组j时hbsag水平相对基线的预测下降率，由下式给出：
26、
27、其中，wi,t表示该患者在基线检测后第t个检测时刻周数。
28、通过利用预测模型计算患者所属组别的后验概率，能够准确地预测患者所属的病况组别，该方法考虑了患者在各检测时刻的hbsag水平相对基线的下降率，以及其他相关因素，从而提高了预测的精准度。利用预测模型计算后验概率，充分考虑了患者的个体差异，包括其病情发的速度和模式等，这使得预测结果更加个性化，更能反映患者的实际情况。通过引入轨迹组的患者在第t个检测时刻周hbsag水平相对基线的预测下降率，能够处理实际因变量的限制，有助于更准确地评估患者的病况变化，并据此进行更准确的组别预测。采用特定的计算公式和参数，简化了预测过程，使得预测操作更为捷和高效，有助于医生快速做出诊断，为患者提供及时的治疗方案。通过利用数理统计算法建立预测模型，可以实现智能医疗决策支持，有助于医生更快速地分析患者数据，提高诊断的准确性。
29、在上述任一技术方案中，所述步骤s42中，利用数理统计算法，建立预测模型，包括以下步骤：
30、s421、对数理统计算法进行参数调优，以提高模型的预测性能；
31、s422、进行交叉验证，以评估模型的泛化能力；
32、s423、进行模型选择，以选择最适合患者数据的预测模型。
33、通过对数理统计算法进行参数调优，能够更精确地匹配数据特征，从而提高预测模型的性能，有助于更准确地预测患者的状况或行为，为医疗决策提供有力支持。通过交叉验证，可以评估预测模型在未知数据上的表现，从而判断模型的化能力，有助于确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性，降低过拟合和欠拟合的风险。进行模型选择，可以从多个模型中找到最适合特定患者数据的预测模型，有助于确保所选择的模型能够最大程度地利用患者数据的特点，提高预测的准确性。
34、在上述任一技术方案中，所述步骤s5中，所述预测结果包括：
35、不同预测周的hbsag水平相对于基线下的降率趋势图；
36、患者所属的潜在类别组别。
37、通过图形化展示不同预测周的hbsag水平相对于基线的下降率趋势图，医生可以更直观、准确地了解患者的病情变化趋势，从而为患者提供更个性化的治疗方案。通过预测患者所属的潜在类别组别(分别为快速高清除组、延时高清除组和缓慢低清除组)，医生可以更快地识别出治疗效果较好的患者，从而优化资源分配，提高整体治疗效率，或更早地发现本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种预测患者病况组别的方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，令Yi＝{yi,t}表示患者i在t个检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率向量，则该患者属于第j组的后验概率由下式计算：
4.根据权利要求2所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤S42中，利用数理统计算法，建立预测模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述预测结果包括：
6.根据权利要求5所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，基于患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率数据，通过图形化展示不同预测周的HBsAg水平相对于基线的变化趋势，并通过后验概率量化展示不同预测周时患者所属的潜在类别组别。
7.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述基本信息包括性别、年龄和BMI，所述时序检测数据
8.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述基本信息和所述时序检测数据通过医疗信息系统收集，并进行预处理，预处理包括数据清洗和缺失值处理。
9.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤S3中，下降率由以下公式计算：
10.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述预测结果还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种预测患者病况组别的方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤s4包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，令yi＝{yi,t}表示患者i在t个检测时刻的hbsag水平相对基线的下降率向量，则该患者属于第j组的后验概率由下式计算：
4.根据权利要求2所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤s42中，利用数理统计算法，建立预测模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，所述步骤s5中，所述预测结果包括：
6.根据权利要求5所述的预测患者病况组别的方法，其特征在于，基于患者在各检测时刻的hbsag水平相对基线的下降率数据，通过图形化展示不同预...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄广宇，王开发，
申请(专利权)人：中山大学附属第七医院深圳，
类型：发明
国别省市：
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