【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療數據處理，尤其涉及一種基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統。
技術介紹
1、早期糖尿病是指糖尿病發展過程中的初始階段，通常包括糖尿病前期和早期確診的2型糖尿病。在這一階段，患者的血糖水平已高于正常范圍但尚未達到嚴重糖尿病的診斷標準，通常表現為空腹血糖輕度升高或糖耐量異常。早期糖尿病的典型特征包括胰島素抵抗增強和胰島β細胞功能的輕微受損，但這些病理變化尚處于可逆的階段。利用先進的人工智能技術和數據分析方法對早期糖尿病逆轉治療進行評估，對患者的健康數據進行多維度分析和動態監測，從而評估其糖尿病逆轉治療的效果和進展，結合機器學習模型和大數據技術，對治療效果的精準量化和風險預警，從而提升治療的效率與成功率。然而，現有的早期糖尿病逆轉治療評估技術難以全面評估早期糖尿病患者的糖尿病狀態，缺乏對患者個體的糖尿病指標的深度建模，評估結果具有一定的片面性，無法適應個體化治療需求，并且難以捕捉糖尿病狀態的動態演變規律和長期趨勢，無法為實現準確的早期糖尿病逆轉治療評估以及制定優化干預策略提供可靠依據。
技術實現思路
1、基于此，本專利技術提供一種基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，包括以下模塊：
3、糖尿病指標解析賦權模塊，用于獲取患者的早期糖尿病醫療檔案數據；對患者早期糖尿病醫療檔案數據進行多源糖尿病指標解析處理，生成多源糖尿病指標解析數據；基于多源糖尿病
4、糖尿病狀態趨勢分析模塊，用于根據賦權糖尿病指標特征矩陣進行糖尿病狀態分析，生成糖尿病狀態數據；基于糖尿病狀態數據進行個性化糖尿病狀態趨勢分析，生成個性化糖尿病狀態趨勢數據；
5、糖尿病逆轉潛力評估模塊，用于基于預設的糖尿病逆轉因素以及賦權糖尿病指標特征矩陣進行指標的糖尿病逆轉影響量化分析，生成指標糖尿病逆轉影響量化數據；根據指標糖尿病逆轉影響量化數據進行糖尿病逆轉潛力評估建模處理，生成糖尿病逆轉潛力評估模型；
6、早期糖尿病逆轉治療評估模塊，用于獲取早期糖尿病逆轉治療干預策略；利用糖尿病逆轉潛力評估模型對早期糖尿病逆轉治療干預策略進行早期糖尿病逆轉治療干預效益仿真分析，生成早期糖尿病逆轉治療干預效益仿真數據；根據個性化糖尿病狀態趨勢數據對早期糖尿病逆轉治療干預效益仿真數據進行早期糖尿病逆轉治療評估處理，生成早期糖尿病逆轉治療評估數據；基于個性化糖尿病狀態趨勢數據以及早期糖尿病逆轉治療評估數據對早期糖尿病逆轉治療干預策略進行逆轉治療干預策略反饋優化處理，生成優化早期糖尿病逆轉治療干預策略。
7、進一步的，糖尿病指標解析賦權模塊包括以下功能：
8、獲取患者的早期糖尿病醫療檔案數據；
9、對患者早期糖尿病醫療檔案數據進行多源糖尿病指標解析處理，生成多源糖尿病指標解析數據；
10、對多源糖尿病指標解析數據進行多源糖尿病指標特征篩選處理，生成多源糖尿病指標特征數據；
11、基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標特征的賦權矩陣分析，生成賦權糖尿病指標特征矩陣。
12、進一步的，所述基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標特征的賦權矩陣分析包括：
13、基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標的狀態影響表征能力分析，生成糖尿病指標的狀態影響表征能力數據；
14、根據糖尿病指標的狀態影響表征能力數據進行糖尿病指標特征的權重參數分析，以得到糖尿病指標特征權重參數；
15、通過多源糖尿病指標特征數據以及對應的糖尿病指標特征權重參數進行糖尿病指標特征的賦權矩陣設計，生成賦權糖尿病指標特征矩陣。
16、進一步的，所述基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標的狀態影響表征能力分析包括：
17、利用預設的糖尿病指標干擾參數對多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標特征擾動處理，生成擾動糖尿病指標特征數據；
18、基于擾動糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標擾動的糖尿病狀態變化分析，生成糖尿病指標擾動狀態變化數據；
19、根據糖尿病指標擾動狀態變化數據進行糖尿病指標的狀態影響表征能力分析，生成糖尿病指標的狀態影響表征能力數據。
20、進一步的，所述基于擾動糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標擾動的糖尿病狀態變化分析包括：
21、根據擾動糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標特征的擾動變化分析，生成糖尿病指標特征擾動變化數據；
22、獲取患者的歷史糖尿病指標狀態評估數據；
23、基于預設的xgboost算法以及歷史糖尿病指標狀態評估數據建立指標擾動與糖尿病狀態變化的映射關系，以得到指標擾動糖尿病狀態評估模型；
24、利用指標擾動糖尿病狀態評估模型對糖尿病指標特征擾動變化數據進行糖尿病指標擾動的糖尿病狀態變化分析，生成糖尿病指標擾動狀態變化數據。
25、進一步的，糖尿病狀態趨勢分析模塊包括以下功能：
26、根據賦權糖尿病指標特征矩陣進行糖尿病狀態分析，生成糖尿病狀態數據；
27、基于糖尿病狀態數據進行糖尿病狀態空間定義處理，生成糖尿病狀態空間數據；
28、對糖尿病狀態數據進行糖尿病時序狀態數據分析，生成糖尿病時序狀態數據；
29、基于糖尿病狀態空間數據以及糖尿病時序狀態數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征趨勢分析，生成糖尿病時序狀態轉移特征趨勢數據；
30、根據糖尿病時序狀態數據進行糖尿病時序狀態周期變化模式分析，生成糖尿病狀態周期變化模式數據；
31、基于糖尿病時序狀態轉移特征趨勢數據以及糖尿病狀態周期變化模式數據進行個性化糖尿病狀態趨勢分析，生成個性化糖尿病狀態趨勢數據。
32、進一步的，所述基于糖尿病狀態空間數據以及糖尿病時序狀態數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征趨勢分析：
33、通過糖尿病狀態空間數據對糖尿病時序狀態數據進行糖尿病時序狀態的特征頻率分布分析，生成糖尿病時序狀態特征頻率分布數據；
34、根據糖尿病時序狀態特征頻率分布數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征趨勢分析，生成糖尿病時序狀態轉移特征趨勢數據。
35、進一步的，所述根據糖尿病時序狀態特征頻率分布數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征趨勢分析包括：
36、根據糖尿病時序狀態特征頻率分布數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征分析，生成糖尿病時序狀態轉移特征數據；
37、利用預設的馬爾科夫鏈模型對糖尿病時序狀態轉移特征數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征趨勢分析，生成糖尿病時序狀態轉移特征趨勢數據。
38、進一步的，糖尿病逆轉潛力評估模塊包括以下功能：
39、根據預設的糖尿病逆轉因素以及賦權糖尿病指標特征矩陣的多源糖尿病指標解析數據進行各指標與本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，包括以下模塊：
2.根據權利要求1所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，糖尿病指標解析賦權模塊包括以下功能：
3.根據權利要求2所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標特征的賦權矩陣分析包括：
4.根據權利要求3所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標的狀態影響表征能力分析包括：
5.根據權利要求4所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述基于擾動糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標擾動的糖尿病狀態變化分析包括：
6.根據權利要求1所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，糖尿病狀態趨勢分析模塊包括以下功能：
7.根據權利要求6所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述基于糖尿病狀態空間數據以及糖尿病時序狀態數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征趨勢
8.根據權利要求7所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述根據糖尿病時序狀態特征頻率分布數據進行糖尿病時序狀態的轉移特征趨勢分析包括：
9.根據權利要求3所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，糖尿病逆轉潛力評估模塊包括以下功能：
10.根據權利要求1所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，早期糖尿病逆轉治療評估模塊包括以下功能：
...【技術特征摘要】
1.一種基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，包括以下模塊：
2.根據權利要求1所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，糖尿病指標解析賦權模塊包括以下功能：
3.根據權利要求2所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標特征的賦權矩陣分析包括：
4.根據權利要求3所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述基于多源糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標的狀態影響表征能力分析包括：
5.根據權利要求4所述的基于機器學習的早期糖尿病逆轉治療評估系統，其特征在于，所述基于擾動糖尿病指標特征數據進行糖尿病指標擾動的糖尿病狀態變化分析包括：
6.根據權...
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