【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本申請(qǐng)涉及糖尿病轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)的人工智能預(yù)測(cè)，具體而言涉及一種構(gòu)建非糖尿病分型模型及預(yù)測(cè)非糖尿病分型的方法和裝置。
技術(shù)介紹
1、糖尿病的患病率在近幾十年里迅速增加，成為日益嚴(yán)重的公共健康問(wèn)題。對(duì)非糖尿病人群的預(yù)警與分層管理對(duì)糖尿病的防控至關(guān)重要，特別是糖尿病前期人群，糖尿病前期屬于一種沒(méi)有癥狀的亞臨床狀態(tài)，全球患病率約為10%～30%。
2、然而，糖尿病前期可以轉(zhuǎn)化為2型糖尿病，年轉(zhuǎn)化率為5%～10%。2型糖尿病與發(fā)病率、死亡率相關(guān)，因此，對(duì)非糖尿病人群進(jìn)行分型，確定哪些個(gè)體有轉(zhuǎn)化為糖尿病的風(fēng)險(xiǎn)，并提供有針對(duì)性的、適當(dāng)?shù)娘嬍澈瓦\(yùn)動(dòng)干預(yù)建議非常重要。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、基于此，有必要提供一種構(gòu)建非糖尿病分型模型、預(yù)測(cè)非糖尿病分型的方法和裝置，以預(yù)測(cè)非糖尿病人群的糖尿病轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)。
2、本申請(qǐng)的第一目的在于提供一種構(gòu)建非糖尿病分型模型的方法，包括：
3、獲取目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)，基于目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)以無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到預(yù)訓(xùn)練模型；
4、獲取預(yù)訓(xùn)練模型輸出的多個(gè)非糖尿病樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)，對(duì)多個(gè)非糖尿病樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類得到非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)；
5、其中，非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)包括多個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇及其表示的非糖尿病分型；
6、目標(biāo)樣本包括多個(gè)非糖尿病樣本和多個(gè)糖尿病樣本，多個(gè)非糖尿病樣本包括多個(gè)正常糖耐量樣本和多個(gè)糖耐量受損樣本。
7、本申請(qǐng)中，經(jīng)過(guò)在大規(guī)
8、在其中一個(gè)實(shí)施方式中，基于目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)以無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到預(yù)訓(xùn)練模型包括：
9、對(duì)目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖序列數(shù)據(jù)；
10、將目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖序列數(shù)據(jù)輸入初始模型得到目標(biāo)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)；
11、對(duì)目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖序列數(shù)據(jù)進(jìn)行掩碼處理以獲取目標(biāo)樣本掩碼后的動(dòng)態(tài)血糖序列數(shù)據(jù)，將目標(biāo)樣本掩碼后的動(dòng)態(tài)血糖序列數(shù)據(jù)輸入初始模型得到目標(biāo)樣本掩碼后的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)；
12、根據(jù)目標(biāo)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)和目標(biāo)樣本掩碼后的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練損失，根據(jù)訓(xùn)練損失更新初始模型的參數(shù)，根據(jù)更新參數(shù)后的初始模型得到預(yù)訓(xùn)練模型。
13、在其中一個(gè)實(shí)施方式中，初始模型包括初始編碼層和初始預(yù)測(cè)層，初始預(yù)測(cè)層包括多頭自注意力機(jī)制層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。
14、在其中一個(gè)實(shí)施方式中，方法還包括：
15、獲取每個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇對(duì)應(yīng)的多個(gè)臨床特征，根據(jù)多個(gè)臨床特征和每個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇的血糖波動(dòng)特征確定每個(gè)非糖尿病分型的糖尿病風(fēng)險(xiǎn)。
16、本申請(qǐng)的第二目的在于提供一種預(yù)測(cè)非糖尿病分型的方法，包括：
17、獲取待測(cè)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)；
18、根據(jù)待測(cè)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)確定待測(cè)樣本的非糖尿病分型；
19、其中，方法基于非糖尿病分型模型實(shí)現(xiàn)，非糖尿病分型模型用于執(zhí)行以下步驟：
20、將待測(cè)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練模型得到待測(cè)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)；
21、基于待測(cè)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)和非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)確定待測(cè)樣本的非糖尿病分型；
22、預(yù)訓(xùn)練模型基于目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)以無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到，目標(biāo)樣本包括多個(gè)非糖尿病樣本和多個(gè)糖尿病樣本，多個(gè)非糖尿病樣本包括多個(gè)正常糖耐量樣本和多個(gè)糖耐量受損樣本；
23、非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)包括多個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇，多個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇根據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型輸出的多個(gè)非糖尿病樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)聚類得到。
24、在其中一個(gè)實(shí)施方式中，基于待測(cè)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)和非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)確定待測(cè)樣本的非糖尿病分型包括：
25、計(jì)算待測(cè)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)和每個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇的平均距離；
26、根據(jù)平均距離最小的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇表示的非糖尿病分型確定待測(cè)樣本的非糖尿病分型；
27、可選地，預(yù)訓(xùn)練模型包括預(yù)先訓(xùn)練的編碼層和預(yù)測(cè)層，預(yù)測(cè)層包括多頭自注意力機(jī)制層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。
28、本申請(qǐng)的第三目的在于提供一種構(gòu)建非糖尿病分型模型的裝置，包括：
29、預(yù)訓(xùn)練模塊：用于獲取目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)，基于目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)以無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到預(yù)訓(xùn)練模型；
30、聚類模塊：用于獲取預(yù)訓(xùn)練模型輸出的多個(gè)非糖尿病樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)，對(duì)多個(gè)非糖尿病樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類得到得到非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)；
31、其中，非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)包括多個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇及其表示的非糖尿病分型；
32、目標(biāo)樣本包括多個(gè)非糖尿病樣本和多個(gè)糖尿病樣本，多個(gè)非糖尿病樣本包括多個(gè)正常糖耐量樣本和多個(gè)糖耐量受損樣本。
33、本申請(qǐng)的第四目的在于提供一種預(yù)測(cè)非糖尿病分型的方法，包括：
34、數(shù)據(jù)獲取模塊：用于獲取待測(cè)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)；
35、非糖尿病分型模塊：用于根據(jù)待測(cè)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)確定待測(cè)樣本的非糖尿病分型；
36、其中，裝置基于非糖尿病分型模型實(shí)現(xiàn)，非糖尿病分型模型用于執(zhí)行以下步驟：
37、將待測(cè)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練模型得到待測(cè)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)；
38、基于待測(cè)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)和非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)確定待測(cè)樣本的非糖尿病分型；
39、預(yù)訓(xùn)練模型基于目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)以無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到，目標(biāo)樣本包括多個(gè)非糖尿病樣本和多個(gè)糖尿病樣本，多個(gè)非糖尿病樣本包括多個(gè)正常糖耐量樣本和多個(gè)糖耐量受損樣本；
40、非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)包括多個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇，多個(gè)血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)簇根據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型輸出的多個(gè)非糖尿病樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)聚類得到。
41、本申請(qǐng)的第五目的在于提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述方法的步驟。
42、本申請(qǐng)的第六目的在于提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述方法的步驟。
43、本申請(qǐng)的第七目的在于提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述方法的步驟。
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1.一種構(gòu)建非糖尿病分型模型的方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)以無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到預(yù)訓(xùn)練模型包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括初始編碼層和初始預(yù)測(cè)層，所述初始預(yù)測(cè)層包括多頭自注意力機(jī)制層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。
4.根據(jù)權(quán)利要求1~3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.一種預(yù)測(cè)非糖尿病分型的方法，其特征在于，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于待測(cè)樣本的血糖動(dòng)態(tài)特征數(shù)據(jù)和非糖尿病血糖動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)確定待測(cè)樣本的非糖尿病分型包括：
7.一種構(gòu)建非糖尿病分型模型的裝置，其特征在于，包括：
8.一種預(yù)測(cè)非糖尿病分型的方法，其特征在于，包括：
9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~6中任一項(xiàng)所述的方法的步驟。
10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種構(gòu)建非糖尿病分型模型的方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目標(biāo)樣本的動(dòng)態(tài)血糖濃度數(shù)據(jù)以無(wú)監(jiān)督的方式進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)得到預(yù)訓(xùn)練模型包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始模型包括初始編碼層和初始預(yù)測(cè)層，所述初始預(yù)測(cè)層包括多頭自注意力機(jī)制層和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。
4.根據(jù)權(quán)利要求1~3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
5.一種預(yù)測(cè)非糖尿病分型的方法，其特征在于，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：路雨潤(rùn)，王勇，李華婷，劉丹，梁中明，陳洛南，賈偉平，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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