一种医院体检数据分析方法及系统

本发明属于医学数据分析，尤其是涉及一种医院体检数据分析方法及系统。

背景技术：

1、随着医院体检业务的持续发展，医疗机构积累了大量受检者在不同时间节点形成的体检数据，这些体检数据通常包括血压、血糖、血脂、尿液检测指标等多种指标信息，相较于单次门诊检测数据，医院体检数据通常具有周期性、多指标、长期积累等特点，因而在慢性疾病风险识别、亚健康状态评估、健康趋势跟踪以及个体化健康管理等方面具有较高应用价值。

2、现有体检数据分析方式中，一种常见方式是将单次体检结果与对应医学参考范围进行对比，以判断相关体检指标是否异常，另一种方式是对同一受检者不同体检周期的检测结果进行纵向对比，以识别体检指标的升高、降低或波动情况。

3、上述现有方式虽然能够在一定程度上反映受检者当前健康状态及部分指标变化趋势，但是依旧存在不足之处：

4、1.现有体检数据分析方法仅依据单次体检结果与医学参考范围进行判断，主要反映的是体检指标在当前时点是否超过通用阈值，难以体现不同受检者之间的个体差异，也难以识别虽然尚处于医学参考范围内、但相对于该受检者历史稳定水平已经发生明显偏离的变化情况，因此对于部分早期、隐性或渐进性的风险变化识别能力有限。

5、2.现有纵向对比方式通常仅对不同周期的检测值进行简单比较，虽然能够反映指标的升降趋势，但对于不同体检周期之间时间间隔不一致的情况缺乏针对性处理，容易影响对指标真实波动程度和变化速度的判断，从而影响连续性风险评估的准确性和稳定性。

6、3.人体健康风险的形成往往涉及多个关联体检指标的共同变化，而现有分析方式多以单一指标为中心进行判断，较少同时结合多个指标之间的变化方向、先后顺序及关联关系进行综合分析，因此难以识别疾病风险由局部指标偏移逐步演变为多指标协同异常的迁移过程，也难以对受检者的健康风险进行更精细的分层评估和分级提示。

7、4.在实际体检场景中，除血糖、血脂、肾功能等数值型指标外，还存在超声检查结果、影像检查结论、尿蛋白定性结果等非数值型体检指标，现有分析方法通常对该类指标利用不足，难以将其有效纳入连续风险分析过程。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对上述背景技术中提出的问题，提供一种医院体检数据分析方法及系统。

2、为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：一种医院体检数据分析方法，包括以下步骤：

3、s1、获取同一受检者在至少两个体检周期内的体检数据，体检数据包括多个体检指标的检测值以及对应的检测时间；

4、s2、对体检数据进行标准化处理，标准化处理至少包括体检指标名称统一、计量单位换算、按检测时间排序以及医学参考边界匹配；

5、s3、针对数值型体检指标，基于该受检者对应体检指标的历史检测值构建个体健康稳定域，个体健康稳定域由历史中心值、历史波动参数和时间间隔修正参数共同确定，时间间隔修正参数用于修正不同体检周期之间时间间隔差异对个体健康稳定域宽度的影响；

6、s4、根据当前体检周期的体检指标值相对于个体健康稳定域以及医学参考边界的位置关系，确定该体检指标的稳定域脱离等级和稳定域脱离评分；

7、s5、根据稳定域脱离等级、体检指标沿预设风险方向的连续变化趋势以及接近医学参考边界的程度，确定该体检指标的指标风险状态；

8、s6、针对属于同一疾病风险链的多个体检指标，根据各体检指标的指标风险状态、偏移方向和发生时间顺序，确定疾病风险链匹配度；

9、s7、根据稳定域脱离评分、指标风险状态对应的状态评分、接近医学参考边界程度对应的边界接近评分、疾病风险链匹配度以及隐性偏移指标数量占比，确定对应疾病风险类别的风险迁移分值；

10、s8、根据风险迁移分值生成分级预警结果，并输出受检者的体检数据分析结果。

11、进一步，当受检者对应体检指标的历史检测值数量达到预设数量时，构建该体检指标的个体健康稳定域；当受检者对应体检指标的历史检测值数量未达到预设数量时，基于预设人群基准范围、医学参考范围、按年龄和/或性别划分的人群统计区间中的至少一种，构建该体检指标的初始健康稳定域，并基于当前体检指标值相对于初始健康稳定域的位置关系确定初始稳定域脱离等级和初始稳定域脱离评分。

12、进一步，个体健康稳定域的下边界和上边界分别按照如下方式确定：

13、

14、

15、式中，为第i项体检指标的个体健康稳定域下边界，为第i项体检指标的个体健康稳定域上边界，表示第i项体检指标的历史中心值，表示波动调节系数，表示第i项体检指标的历史波动参数，表示时间间隔修正系数，表示相邻体检周期之间的时间跨度修正因子；

16、其中，历史中心值由历史检测值的均值、中位数或加权均值确定，历史波动参数由历史检测值的标准差、四分位距、平均绝对偏差或经开方处理后的方差确定，时间跨度修正因子依据相邻体检周期之间的实际时间间隔与预设参考间隔之间的差异确定。

17、进一步，稳定域脱离等级包括稳定等级、隐性偏移等级和医学异常等级，稳定域脱离等级的判定方式如下：

18、在当前体检指标值位于个体健康稳定域内时，确定为稳定等级；

19、在当前体检指标值脱离个体健康稳定域但未越过其风险方向对应的医学参考边界时，确定为隐性偏移等级；

20、在当前体检指标值越过其风险方向对应的医学参考边界，或者超出医学参考范围时，确定为医学异常等级；

21、指标风险状态包括稳定状态、隐性偏移状态、迁移预警状态和高风险提示状态，指标风险状态的判定方式如下：

22、当体检指标处于稳定等级且未沿预设风险方向持续变化时，确定为稳定状态；

23、当体检指标脱离个体健康稳定域但未越过医学参考边界时，确定为隐性偏移状态；

24、当体检指标在多个体检周期内沿预设风险方向持续变化且接近其风险方向对应的医学参考边界时，确定为迁移预警状态；

25、当同一体检指标同时满足多个指标风险状态的判定条件时，按照高风险提示状态、迁移预警状态、隐性偏移状态、稳定状态的优先级确定该体检指标的指标风险状态；

26、当体检指标越过其风险方向对应的医学参考边界，或者多个关联体检指标在预设时间窗口内满足预设疾病风险组合条件时，确定为高风险提示状态。

27、进一步，疾病风险链包括多个指标节点以及相邻指标节点之间的方向约束和时间顺序约束，方向约束用于限定指标节点的偏移方向符合预设疾病风险方向，时间顺序约束用于限定下游指标节点在预设时间窗口内响应于上游指标节点的偏移，疾病风险链匹配度按照如下公式计算：

28、

29、式中，表示第类疾病风险链的匹配度，表示第类疾病风险链中的指标节点数量，表示第类疾病风险链中第个指标节点的节点权重，且第类疾病风险链中各节点权重之和为1，表示第个指标节点的节点偏移强度，取值范围为0至1，表示第个指标节点是否满足方向约束和时间顺序约束的判定参数，满足时取1，不满足时取0。

30、进一步，风险迁移分值按照如下公式计算：

31、

32、式中，表示第类疾病风险类别的风险迁移分值，表示与第类疾病风险类别相关的稳定域脱离程度对应的评分，表示与第类疾病风险类别相关的指标风险状态评分，表示与第类疾病风险类别相关的医学参考边界接近评分，表示第类疾病风险链匹配度，表示第类疾病风险类别对应的隐性偏移指标数量占比，至表示权重系数，其中，、、、和均归一化至预设统一量纲范围，至为非负权重系数且至之和为1。

33、进一步，对于非数值型体检指标，将其检查结果映射为离散状态值或风险等级值，并根据离散状态值或风险等级值确定对应指标节点的节点偏移强度；

34、其中，非数值型体检指标包括超声检查结果、影像检查结论或尿蛋白定性结果中的至少一种；

35、疾病风险链至少包括以下之一：

36、糖代谢风险链，包括体重指数、空腹血糖、糖化血红蛋白、甘油三酯和高密度脂蛋白胆固醇中的至少三个指标节点；

37、慢性肾病风险链，包括血压、尿蛋白、尿微量白蛋白、血肌酐和估算肾小球滤过率中的至少三个指标节点；

38、脂肪肝风险链，包括体重指数、甘油三酯、丙氨酸氨基转移酶和超声检查结果中的至少三个指标节点。

39、本发明还提供一种医院体检数据分析系统，包括：

40、数据获取模块，用于获取同一受检者在至少两个体检周期内的体检数据，体检数据包括多个体检指标的检测值以及对应的检测时间；

41、标准化处理模块，用于对体检数据进行标准化处理，标准化处理至少包括体检指标名称统一、计量单位换算、按检测时间排序以及医学参考边界匹配；

42、稳定域构建模块，用于针对数值型体检指标，基于该受检者对应体检指标的历史检测值构建个体健康稳定域，个体健康稳定域由历史中心值、历史波动参数和时间间隔修正参数共同确定；

43、脱离判定模块，用于根据当前体检周期的体检指标值相对于个体健康稳定域以及医学参考边界的位置关系，确定该体检指标的稳定域脱离等级和稳定域脱离评分；

44、风险状态判定模块，用于根据稳定域脱离等级、体检指标沿预设风险方向的连续变化趋势以及接近医学参考边界的程度，确定该体检指标的指标风险状态；

45、风险链匹配模块，用于针对属于同一疾病风险链的多个体检指标，根据各体检指标的指标风险状态、偏移方向和发生时间顺序，确定疾病风险链匹配度；

46、分值计算模块，用于根据稳定域脱离评分、指标风险状态对应的状态评分、接近医学参考边界程度对应的边界接近评分、疾病风险链匹配度以及隐性偏移指标数量占比，确定对应疾病风险类别的风险迁移分值；

47、结果输出模块，用于根据风险迁移分值生成分级预警结果，并输出受检者的体检数据分析结果。

48、进一步，分级预警结果至少包括低风险关注级、中风险提示级和高风险预警级，分级预警结果的判定方式如下：

49、当存在至少一个体检指标处于隐性偏移状态时，生成低风险关注级；

50、当至少一条疾病风险链的匹配度大于预设链匹配阈值，且对应疾病风险类别的风险迁移分值大于预设迁移阈值时，生成中风险提示级；

51、当任一作为疾病风险链关键节点的体检指标越过医学参考边界，或者至少两个关联体检指标处于迁移预警状态并满足疾病风险链的方向约束和时间顺序约束时，生成高风险预警级。

52、进一步，结果输出模块用于上述的分级预警结果的判定方式生成分级预警结果，并输出对应疾病风险类别的风险迁移分值、主要关联指标、关键偏移节点和疾病风险链匹配结果中的至少一种。

53、与现有的技术相比，本发明的优点在于：

54、1、本发明基于同一受检者的历史检测值构建个体健康稳定域，从而能够识别医学参考范围内但已偏离个人历史基线的隐性偏移，提高个体化早期风险识别能力，并且在个体健康稳定域构建过程中引入时间间隔修正参数，能够对不同体检周期之间时间间隔不一致的情况进行修正，避免简单纵向比较导致对指标真实波动程度和变化速度判断不准确的问题，从而提高连续性健康风险评估的稳定性和准确性。

55、2、本发明通过对多个关联体检指标设置方向约束和时间顺序约束，构建疾病风险链并计算疾病风险链匹配度，能够识别疾病风险由局部指标偏移向多指标协同异常演化的迁移过程，提高多指标关联风险识别能力。

56、3、本发明基于稳定域脱离评分、指标风险状态评分、医学参考边界接近评分、疾病风险链匹配度以及隐性偏移指标数量占比，计算风险迁移分值，并据此输出分级预警结果，从而实现对慢性疾病风险演化趋势的早期、连续和个体化预警。

57、4、本发明兼容数值型体检指标与非数值型体检指标，其中，对于超声检查结果、影像检查结论或尿蛋白定性结果等非数值型体检指标，可通过离散状态值或风险等级值映射方式参与疾病风险链分析，从而扩展本发明在实际医院体检场景中的适用范围。