(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210689715.7 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 神州医疗科技股份有限公司 地址 100080 北京市海淀区北四环西路6 6 号16层1901室 (72)发明人 乔文琼　杨帅毅　文金豪　柴政　 李云峰　陈一超　 (74)专利代理 机构 北京星通盈泰知识产权代理 有限公司 1 1952 专利代理师 夏晶 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于预测模型的疾病预测方法和系统 (57)摘要 本申请公开了一种基于预测模型的疾病预 测方法， 涉及疾病预测领域， 包括以下步骤： 基于 疾病预测目的选择专病数据库构建疾病预测模 型； 对疾病预测模型进行模型训练； 对训练后的 疾病预测模 型进行模型验证； 利用验证后的疾病 预测模型进行疾病预测。 本申请通过构建疾病预 测模型并对模 型进行训练验证后进行疾病预测， 帮助了医疗科研人员进行专病的研究、 统计、 管 理和分析， 提高了利用模型对疾病进行预测的准 确率， 并拓 宽了疾病预测模型的适用范围。 权利要求书1页 说明书8页 附图2页 CN 114999634 A 2022.09.02 CN 114999634 A 1.一种基于预测模型的疾病预测方法， 其特 征在于， 包括： 基于疾病预测目的选择专病数据库构建疾病预测模型； 对所述疾病预测模型进行模型训练； 对训练后的疾病预测模型进行模型验证； 利用验证后的疾病预测模型进行疾病预测。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于疾病预测目的选择专病数据库构建 疾病预测模型， 包括： 基于疾病预测目的在病历数据库中选取对应的专病数据库； 对所述专病数据库的数据进行 预处理获取专病数据队列； 基于预置的模型类型库选择疾病预测模型的模型类型； 构建变量推荐知识图谱； 基于所述变量推荐知识图谱从所述专病数据队列中筛选所述疾病预测模型的自变量 和因变量； 基于所述模型类型、 所述自变量和所述因变量构建疾病预测模型。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述构建构建变量推荐知识图谱， 具体包括： 从专病知识库中进行知识抽取， 获取实体 ‑关系‑实体三元组信息， 基于抽取的三元组 信息构建知识图谱。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述变量推荐知识图谱从所述专病 数据队列中筛 选所述疾病预测模型的自变量和因变量， 包括： 对所述专病数据队列进行实体抽取， 获取专病数据实体； 基于疾病预测目的从所述变量推荐知识图谱中获取初始自变量和初始因变量； 基于所述专病数据实体与 所述初始自变量和初始 因变量进行匹配度计算， 当匹配度达 到阈值时， 确定自变量和因变量。 5.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 还包括， 基于变量推荐知识图谱获取所述疾 病预测模型的协变量。 6.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述模型类型包括线性回归疾病预测模型、 逻辑回归 疾病预测模型和朴素贝叶斯疾病预测模型。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述疾病预测模型为逻辑回归疾病预测模 型。 8.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述逻辑 回归疾病预测模型构建后通过逻辑 函数进行优化。 9.如权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述逻辑 回归疾病预测模型通过交叉验证的 方式进行验证。 10.一种基于预测模型的疾病预测系统， 其特 征在于， 包括： 模型构建模块， 用于基于疾病预测目的选择专病数据库构建疾病预测模型； 模型训练模块， 用于对所述疾病预测模型进行模型训练； 模型验证模块， 用于对训练后的疾病预测模型进行模型验证； 疾病预测模块， 用于利用验证后的疾病预测模型进行疾病预测。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114999634 A 2基于预测模型的疾病预测方 法和系统 技术领域 [0001]本申请涉及疾病预测领域， 特别涉及一种基于预测模型的疾病预测方法和系统。 背景技术 [0002]随着医学的发展和进步， 对于疾病的预测技术开始发展起来， 基于疾病对应 的数 据库建立模型， 并基于所述模型进行疾病的预测已经成为相对成熟 的技术， 但现有的疾病 预测模型过于简单， 精度不高， 且过于单一， 仅针对具体一种预测目的， 因此， 亟需一种能够 帮助医疗科研人员进行专病的研究并具 备高准确率的自定义的疾病预测模型。 发明内容 [0003](一)申请目的 [0004]基于此， 为了帮助 医疗科研人员进行专病研究、 统计、 管理和分析， 提高利用模型 对疾病进行 预测的准确率并拓 宽疾病预测模型的适用范围， 本申请公开了以下技 术方案。 [0005](二)技术方案 [0006]本申请公开了一种基于预测模型的疾病预测方法， 其特 征在于， 包括： [0007]基于疾病预测目的选择专病数据库构建疾病预测模型； [0008]对所述疾病预测模型进行模型训练； [0009]对训练后的疾病预测模型进行模型验证； [0010]利用验证后的疾病预测模型进行疾病预测。 [0011]在一种可能的实施方式中， 所述基于疾病预测目的选择专病数据库构建疾病预测 模型， 包括： [0012]基于疾病预测目的在病历数据库中选取对应的专病数据库； [0013]对所述专病数据库的数据进行 预处理获取专病数据队列； [0014]基于预置的模型类型库选择疾病预测模型的模型类型； [0015]构建变量推荐知识图谱； [0016]基于所述变量推荐知识图谱从所述专病数据队列中筛选所述疾病预测模型的自 变量和因变量； [0017]基于所述模型类型、 所述自变量和所述因变量构建疾病预测模型。 [0018]所述构建构建变量推荐知识图谱， 具体包括： [0019]在一种可能的实施方式中， 从专病知识库 中进行知识抽取， 获取实体 ‑关系‑实体 三元组信息， 基于抽取的三元组信息构建知识图谱。 [0020]在一种可能的实施方式中， 所述基于所述变量推荐知识图谱 从所述专病数据队列 中筛选所述疾病预测模型的自变量和因变量， 包括： [0021]对所述专病数据队列进行实体抽取， 获取专病数据实体； [0022]基于疾病预测目的从所述变量推荐知识图谱中获取初始自变量和初始因变量； [0023]基于所述专病数据实体与所述初始自变量和初始因变量进行匹配度计算， 当匹配说　明　书 1/8 页 3 CN 114999634 A 3