用于预测急性脑血管病发生风险的方法

    公开(公告)号:CN113488174A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110898556.7

    申请日:2021-08-05

    Abstract: 本发明公开了用于预测急性脑血管病发生风险的方法,涉及急性脑血管病领域,其技术方案包括以下步骤:步骤一:数据采集:对大量患者的数据进行采集,同时对患有急性脑血管病患者直系亲属的身体数据进行采集;步骤二:数据处理:对采集的到的数据进行处理,将其中每一种类的数据进行并列,同时剔除掉其中的非正常数据;步骤三:对于数据处理后数据之间的关系进行分级处理,同时对家族之间的关联性进行分析;在进行数据统计时对患者自身的数据进行统计,同时还对患者直系亲属中急性脑血管病患者的数据进行统计,分析患者与患有急性脑血管病直系亲属之间的数据关联,从而能够增加数据之间的关联性,保证预测的准确性。

    一种脑卒中高危人群筛选方法和系统

    公开(公告)号:CN113611428A

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202110938596.X

    申请日:2021-08-16

    Abstract: 本发明公开了一种脑卒中高危人群筛选方法和系统,涉及医疗技术领域,其技术方案包括以下步骤:步骤一:数据收集:对各个医院中病人的数据进行收集;步骤二:数据处理:对收集到的数据进行处理,保留其中最近日期的数据,再对同一患者的相同的数据进行合并;步骤三:数据比对:将收集到的数据与正常数据进行比对;步骤四:结果判断:判断检测人员的数据中是否超过三项,同时判断其是否患有慢性病,对检测人员处于高危、中危还是低危人群进行判断;步骤五:深度学习:对于收集数据中发病患者从开始检测到开始发病的时间进行统计,通过脑卒中发病概率‑时间模型可以根据患者的具体身体情况来对患者未来的发病几率以及发病时间进行预测。

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