【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療輔助診斷，具體涉及一種基于nmosd一站式自我管理方法及系統、計算設備。
技術介紹
1、nmosd，即視神經脊髓炎譜系疾病，是一種罕見的、高復發、高致殘的中樞神經系統自身免疫性疾病,諸多因素與nmosd患者復發相關，目前所擁有的社會資源較少，醫護人員、患者及照護者對于治療、護理、自我管理相關內容缺乏了解，相應的研究也較少，缺乏相應自我管理的體制和模式。
2、為解決上述問題，本專利技術提出一種基于nmosd一站式自我管理方法，以提高患者自我風險評估的準確性和效率，進而提高患者自我管理的水平。
技術實現思路
1、(一)解決的技術問題
2、本專利技術提供一種提高患者自我風險評估和患者自我管理水平的nmosd一站式自我管理方法及系統、計算設備。
3、(二)技術方案
4、根據本專利技術的一個方面，提供了一種基于nmosd一站式自我管理方法，包括：
5、獲取患者數據集，其包括患者的個人信息、臨床特征、影像學表現、實驗室指標以及用藥記錄；
6、根據所述患者數據集和復發風險因素，得到患者的復發風險指數及相應的風險等級；
7、根據所述復發風險指數及相應的風險等級和nmosd治療指南，確定患者的個性化藥物治療與隨訪計劃；
8、將所述個性化藥物治療與隨訪計劃以可視化的方式進行展示。
9、在一種可選的方式中，所述個人信息包括年齡、性別、脊髓受累長度、aqp4抗體狀態、血清il-6水
10、在一種可選的方式中，根據所述患者數據集和復發風險因素，得到患者的復發風險指數及相應的風險等級進一步包括：
11、將風險規則集添加至c4.5決策樹中，其中，在選擇分裂節點時，根據基尼不純度減少以及所述風險規則集對所述患者數據集的特征值進行優先排序；如果某規則直接決定風險等級，則對應的葉子節點不再分裂；
12、在所述葉子節點上根據路徑上累積的特征值和風險規則集的規則影響結果，計算復發風險指數及相應的風險等級。
13、在一種可選的方式中，所述基尼不純度的計算公式為：
14、
15、其中，d為當前節點所包含的所有樣本組成的集合；fi為分割數據集；t為分割點；dleft為根據fi和分割點t劃分后位于左側子集的數據集；dright為根據fi和分割點t劃分后位于右側子集的數據集；|dleft|為左側子集dleft的樣本數量；|dright|為右側子集dright的樣本數量；|d|原始數據集d中的樣本數量；gini(dleft)為左側子集dleft的基尼不純度；gini(dright)為右側子集dright的基尼不純度。
16、在一種可選的方式中，所述左側子集dleft的基尼不純度的計算公式為：
17、
18、所述右側子集dright的基尼不純度的計算公式為：
19、
20、其中，nk,left為dleft中第k類樣本的數量；nk,right為dright中第k類樣本的數量。
21、在一種可選的方式中，所述復發風險指數的計算公式為：
22、
23、其中，wi為特征i的權重；ri(fi)為特征i的實際值對應的規則影響值。
24、在一種可選的方式中，根據基尼不純度減少以及所述風險規則集對所述患者數據集的特征值進行優先排序進一步包括：
25、優先選擇基尼不純度小于預設閾值的特征，若所述特征直接由風險規則集定義為高風險因素，則將所述特征放入優先考慮隊列。
26、在一種可選的方式中，將所述個性化藥物治療與隨訪計劃以可視化的方式進行展示進一步包括：
27、將治療和隨訪的包括藥物服用時間表、隨訪日期的時間安排，以時間線軸和日歷的方式進行展示；以及，
28、用顏色編碼的圓形或條形圖顯示患者的復發風險等級，其中，綠色代表低風險、黃色代表中等風險、紅色代表高風險。
29、根據本專利技術的又一方面，提供了一種基于中風癥狀快速識別系統，包括：
30、患者數據集獲取模塊，用于獲取患者數據集，其包括患者的個人信息、臨床特征、影像學表現、實驗室指標以及用藥記錄；
31、風險指數與等級計算模塊，用于根據所述患者數據集和復發風險因素，得到患者的復發風險指數及相應的風險等級；
32、藥物治療與隨訪計劃確定模塊，用于根據所述復發風險指數及相應的風險等級和nmosd治療指南，確定患者的個性化藥物治療與隨訪計劃；
33、可視化展示模塊，用于將所述個性化藥物治療與隨訪計劃以可視化的方式進行展示。
34、根據本專利技術的再一方面，提供了一種計算設備，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
35、所述存儲器用于存放至少一可執行指令，所述可執行指令使所述處理器執行上述基于nmosd一站式自我管理方法對應的操作。
36、(三)有益效果
37、(1)通過收集患者的個人信息、臨床特征、影像學表現、實驗室指標以及用藥記錄等多維度數據，能夠全面評估患者的疾病狀態。
38、(2)基于患者數據集和復發風險因素，利用c4.5決策樹算法計算患者的復發風險指數及風險等級，實現疾病的早期預警和干預。
39、(3)根據復發風險指數及風險等級，結合nmosd治療指南，為患者制定個性化的藥物治療與隨訪計劃，提高治療的針對性和有效性。
40、(4)將個性化藥物治療與隨訪計劃以時間線軸、日歷及顏色編碼的圖形等方式進行可視化展示，使患者能夠直觀了解治療流程和隨訪安排，增強患者的參與度和自我管理能力。
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1.一種基于NMOSD一站式自我管理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于NMOSD一站式自我管理方法，其特征在于，所述個人信息包括年齡、性別、脊髓受累長度、AQP4抗體狀態、血清IL-6水平以及既往復發次數；所述臨床特征包括癥狀描述、既往病史以及家族病史；所述影像學表現包括MRI以及CT掃描結果；所述實驗室指標包括AQP4抗體檢測結果以及血清IL-6水平；所述用藥記錄包括當前用藥和既往用藥信息。
3.根據權利要求1或2所述的基于NMOSD一站式自我管理方法，其特征在于，根據所述患者數據集和復發風險因素，得到患者的復發風險指數及相應的風險等級進一步包括：
4.根據權利要求3所述的基于NMOSD一站式自我管理方法，其特征在于，所述基尼不純度的計算公式為：
5.根據權利要求4所述的基于NMOSD一站式自我管理方法，其特征在于，所述左側子集Dleft的基尼不純度的計算公式為：
6.根據權利要求1所述的基于NMOSD一站式自我管理方法，其特征在于，所述復發風險指數的計算公式為：
7.根據權利要求3所述
8.根據權利要求1所述的基于NMOSD一站式自我管理方法，其特征在于，將所述個性化藥物治療與隨訪計劃以可視化的方式進行展示進一步包括：
9.一種基于NMOSD一站式自我管理系統，包括：
10.一種計算設備，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
...【技術特征摘要】
1.一種基于nmosd一站式自我管理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于nmosd一站式自我管理方法，其特征在于，所述個人信息包括年齡、性別、脊髓受累長度、aqp4抗體狀態、血清il-6水平以及既往復發次數；所述臨床特征包括癥狀描述、既往病史以及家族病史；所述影像學表現包括mri以及ct掃描結果；所述實驗室指標包括aqp4抗體檢測結果以及血清il-6水平；所述用藥記錄包括當前用藥和既往用藥信息。
3.根據權利要求1或2所述的基于nmosd一站式自我管理方法，其特征在于，根據所述患者數據集和復發風險因素，得到患者的復發風險指數及相應的風險等級進一步包括：
4.根據權利要求3所述的基于nmosd一站式自我管理方法，其特征在于，所述基尼不純度的計算公式為：
5.根據權利要求...
【專利技術屬性】
技術研發人員：許艷梅，陳黛琪，李芳芳，
申請(專利權)人：華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院，
類型：發明
國別省市：
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