CN106777909A - 妊娠期健康风险评估系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种女性妊娠期健康风险评估系统，包括用户终端和远程服务器，其中所述远程服务器包括用户身份识别单元、医院数据库接口单元、数据库单元、风险评估单元和结果提示单元，其中用户身份识别单元通过有线或无线网络连接方式获取所述用户识别标示，与本地数据库单元中存储的用户标示比较，判断合法用户后获取与病历识别标示对应的用户病历数据，放置于数据库单元中缓存；风险评估单元基于用户病历数据进行健康风险评估，输出评估结果。利用本发明的妊娠期健康风险评估系统，通过用户终端能够有效地更新和调取医院病历数据并进行分析处理，方便用户了解自己妊娠期的健康状态，并评估妊娠期的健康风险。

Description

妊娠期健康风险评估系统

技术领域

本发明涉及用户健康保障设备开发领域，特别是涉及到一种网络化的用户健康保障设备这一开发领域。

背景技术

妊娠期是指受孕后至分娩前的生理时期，属生理学名词，亦称怀孕期。自成熟卵受精后至胎儿娩出，一般为266天左右。为便于计算，妊娠通常是从末次月经第一天算起，足月妊娠约为280天(40周)。在妊娠期间母体的新陈代谢、消化系统、呼吸系统、血管系统、神经系统、内分泌系统、生殖系统、骨关节韧带及乳房均发生相应的改变。

妊娠期内用户的身体状况容易发生变化，也容易产生各种妊娠期疾病。例如妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders complicating pregnancy,HDCP)是妊娠期特有疾病，全球患病率约3％-5％，它在欧美发达国家的患病率约为2％-5％，而在我国的发病率相对较高，约为10％。它的基本病理变化主要是全身小血管的痉挛，导致血管壁的紧张性增加，血管阻力增加，全身血管内皮细胞损伤，通透性增加，以致出现血压升高，蛋白尿，水肿及多器官损伤等临床表现。根据《妊娠期高血压疾病诊治指南(2015)》，可将妊娠期高血压疾病主要分成以下五大类：妊娠期高血压、子痫前期、子痫、慢性高血压并发子痫前期和妊娠合并慢性高血压。其中子痫前期(preeclampsia,PE)是妊娠期高血压疾病的一种严重状态，因危害性大并且尚缺乏有效的治疗方法，所以早期预测和预防更显得尤为重要。

特定产检指标高出正常范围往往预示着临床发病的概率增加或进入了疾病的临床前期。由于妊娠期高血压疾病严重影响母婴近远期健康，对母儿危害大。一旦发病，目前临床上尚缺乏有效特异的治疗措施，因此早期的预防显得尤为重要。运用医疗知识系统对临床动态信息进行计算机分析，及早筛选出高危人群，有针对性地进行及时有效的干预和预防，有助于有效降低孕产妇和围产儿的发病率和死亡率。医疗信息化和健康大数据的应用推动了“基于经验”的临床推理效率，也降低了人为推理的不确定性。长期以来形成的孕期建册产检体系产生的临床动态数据可得到更加充分的利用，为计算机化的患病风险的评估以及优化干预预防措施的实施积累了数据。

对于大多数的妊娠期疾病，人们比较普遍地习惯于在症状表现明显时才会去医院检查，实之为时晚矣。例如妊娠期高血压疾病属于妊娠期特有疾病，因危害性大并且尚缺乏有效的治疗方法，早期的预测和预防尤为重要。而基于医疗知识系统和临床动态信息有效运用的妊娠期健康风险评估系统，有助于及早筛选出高危人群，有针对性地进行及时有效的干预和预防。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供了一种妊娠期健康风险评估系统，所述妊娠期健康风险评估系统能够有效利用医院数据，方便快捷地为用户提供健康风险评估报告。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种妊娠期健康风险评估系统，所述妊娠期健康风险评估系统包括用户终端和远程服务器，其中所述远程服务器包括用户身份识别单元、医院数据库接口单元、数据库单元、风险评估单元和结果提示单元，其中，

用户终端保存用户识别标示、医院识别标示、病历识别标示和孕期数据，通过有线或无线方式连接至远程服务器；

用户身份识别单元通过有线或无线方式获取所述用户识别标示，与本地数据库单元中存储的用户识别标示比较，判断合法用户后继续从用户终端获取医院识别标示、病历识别标示和孕期数据；

医院数据库接口单元根据用户身份识别单元获取的医院识别标示和病历识别标示从与医院识别标示对应的医院获取与病历识别标示对应的用户病历数据，放置于数据库单元缓存；

风险评估单元根据用户的孕期数据和最新临床动态信息，对数据库单元中缓存的用户病历数据进行健康风险评估，输出评估结果；

结果提示单元通过有线或无线方式向用户终端返回健康风险评估结果。

其中所述风险评估单元包括学习器、样本库和评估器；所述学习器建立结果模型，利用样本库的样本训练结果模型，修改结果模型的参数；其中所述结果模型是用户病历数据与疾病风险度的关系，评估器利用结果模型对用户病历数据进行健康风险评估。

另外，所述风险评估单元还包括用户分类器，用户分类器根据用户一般参数对用户进行分类；相应地，所述学习器、样本库和评估器也有一个以上，不同的学习器和评估器分别对应不同的用户类别，样本库与医院数据库对应，根据用户分类器的分类结果选用不同评估器，利用各自的学习器建立的结果模型对用户病历数据进行健康风险评估。

所述风险评估单元包括的样本库采用分布式网络存储系统存储，学习器采用分布式计算系统构建，不同学习器处于不同分布式计算系统的节点上，每个学习器能够访问所有的分布式网络存储系统存储节点，所有分布式计算系统节点具有共同的访问接口。

所述妊娠期健康风险评估系统的医院数据库接口单元中，包括关键字提取器和测量单位核对器，其中，关键字提取器用于对用户病历数据中的参数关键字及参数数值进行提取，测量单位核对器对参数数值的测量单位进行归一化，并根据归一化的比例对参数数值进行调整后放置于数据库单元中缓存。

另外，所述妊娠期健康风险评估系统还包括预约提醒单元，所述预约提醒单元从用户身份识别单元获取用户的孕期数据，并根据用户上次进行风险评估的时间，以及用户提供的孕期数据，确定下次进行风险评估的时间，在下次风险评估到来前提醒用户所述下次风险评估的时间，当下次风险评估时间到来后通知医院数据库接口单元直接从与医院识别标示对应的医院获取与病历识别标示对应的用户病历数据。

根据权利要求6中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述预约提醒单元中还包括用户孕期修正单元，

特别地，所述预约提醒单元中还包括用户孕期修正单元，所述孕期修正单元用于读取用户病历数据中的测量孕期数据，如果某次风险评估过程中填写的孕期数据与用户病例中的孕期数据发生冲突，则提示当前孕期数据与系统计算结果存在差异，用户更正孕期数据，在通过权限后上传修改结果。

首先，本发明的述妊娠期健康风险评估系统，对于使用者而言，只需要在普通用户终端，例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑中安装的客户端软件包括APP和其他移动终端应用软件，均可获得风险评估结果，十分简便。

其次，通过本发明所述妊娠期健康风险评估系统，能够调用不同医院间的用户病历数据，这样能够增大样本库的容量，保证健康风险评估的客观性和准确性。

另外，通过本发明的述妊娠期健康风险评估系统，还能提醒用户进行预约健康风险评估，自动更新医院的用户病历数据。

附图说明

图1是本发明具体实施方式中妊娠期健康风险评估系统的结构示意图。

图2是本发明具体实施方式中妊娠期健康风险评估系统的风险评估单元的结构示意图。

图3是本发明具体实施方式中妊娠期健康风险评估系统的风险评估单元的结构示意图。

图4是本发明具体实施方式中妊娠期健康风险评估系统的医院数据库接口单元的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作详细说明。

以下公开详细的示范实施例。然而，此处公开的具体结构和功能细节仅仅是出于描述示范实施例的目的。

然而，应该理解，本发明不局限于公开的具体示范实施例，而是覆盖落入本公开范围内的所有修改、等同物和替换物。在对全部附图的描述中，相同的附图标记表示相同的元件。

参阅附图，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的位置限定用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。

同时应该理解，如在此所用的术语“和/或”包括一个或多个相关的列出项的任意和所有组合。另外应该理解，当部件或单元被称为“连接”或“耦接”到另一部件或单元时，它可以直接连接或耦接到其他部件或单元，或者也可以存在中间部件或单元。此外，用来描述部件或单元之间关系的其他词语应该按照相同的方式理解(例如，“之间”对“直接之间”、“相邻”对“直接相邻”等)。

如图1所示，本发明具体实施方式中包括一种妊娠期健康风险评估系统，所述妊娠期健康风险评估系统包括用户终端和远程服务器，其中所述远程服务器包括用户身份识别单元、医院数据库接口单元、数据库单元、风险评估单元和结果提示单元。

用户终端保存用户识别标示、医院识别标示、病历识别标示和孕期数据，通过无线方式连接至远程服务器，用户终端可以利用用户的移动终端来实现，在移动终端上安装APP，这样可以方便利用用户的已有硬件设备，而且操作和网络接入十分方便。

用户身份识别单元通过无线方式获取所述用户识别标示，与本地数据库单元中存储的用户识别标示比较，判断合法用户后继续从用户终端获取医院识别标示、病历识别标示和孕期数据。所述医院识别标示是经过远程服务器预定义的，例如指定某医院的编号为001号，而用户的病历识别标示则需要与该医院的数据库中的病历号相对应，这样才可能从医院的数据库中取得用户的病历数据。

妊娠期用户的年龄、身高体重、孕产史、单胎多胎、病史和身体状态与孕期密切相关，因此对于用户的健康风险评估可能需要使用到用户的孕期数据。

医院数据库接口单元根据用户身份识别单元获取的医院识别标示和病历识别标示从与医院识别标示对应的医院获取与病历识别标示对应的用户病历数据，放置于数据库单元中缓存。为了方便进行健康风险评估，医院数据库接口单元还将用户的孕期数据等也放置于数据库单元中缓存，用于风险评估单元调用。

风险评估单元对数据库单元中缓存的用户病历数据和用户的孕期数据进行风险评估，输出评估结果。

结果提示单元通过有线或无线方式向用户终端返回风险评估结果。

通过以上的具体实施方式，将妊娠期健康风险评估系统独立出医院，这样能够从不同医院获取用户病例信息。另外，用户只要登录用户终端上的应用即可获知自己的健康状态。

如图2所示，其中所述风险评估单元包括学习器、样本库和评估器；所述学习器建立结果模型，利用样本库的样本训练结果模型，修改结果模型的参数；其中所述结果模型是用户病历数据与疾病风险度的关系，评估器利用结果模型对用户病历数据进行风险评估。所述样本库中的样本是已经确诊健康风险的个体的病历参数，可以是风险评估单元预先从医院数据库中获取并存储的。

学习器学习的方式可以是例如神经网络、专家系统学习等，基本原理是首先建立结果模型，然后对利用结果模型尝试样本库中的样本，如果利用结果模型对样本的计算结果与实际情况不符，则修改样本模型，直至结果模型能够很好地匹配实际情况为止。

具体而言，包括步骤：①按照样本库中各个分类样本人群选取典型数据样本a个，在其中随机选取b(b<a)个样本作为学习器学习样本，余下的相同分类人群(a-b)个样本作为测试验证数据。

②接下来，根据样本库中各个分类样本人群中高风险病历数据特征，建立相应的结果模型。

③训练结果模型，在系统初始化状态下，分别对样本库中各个分类样本人群，依次输入a个典型样本数据对所设计的结果模型进行训练，以确定结果模型的各个参数；记录已学习过的样本个数a。如果b＜a，则转至步骤②继续计算，如果b＝a，则对训练结果进行修正；按照权值修正公式修正结果模型参数，再按照修正后的模型参数计算输出，与样本妊娠实际健康情况对照若模型已能达到精度要求，是则结束训练，否则重复步骤③继续训练模型。

④模型训练结果验证，在评估模型训练通过之后，将(a-b)个测试样本数据输入模型测试，以得到对应的输出进行验证。

⑤结果验证与分析，通过比较模型输出的预测结果与样本库中确诊的结果，进行对比验证和统计分析，可以得到预测的敏感性与特异性，判别预测准确率是否满足要求，是，则结果模型设计成功。

因为本发明仅侧重于提升妊娠期风险筛查的效果，并非疾病的诊断和治疗方法，因此对于结果模型的具体构成并不加以特别的限定，而主要关注于健康风险评估系统的装置结构、数据处理模式和功能单元的用途。

如图3所示，为了提高健康风险评估结果的准确度，在本发明另一实施方式中，所述风险评估单元还包括用户分类器，用户分类器根据用户一般参数对用户进行分类；相应地，所述学习器、样本库和评估器也有一个以上，不同的学习器和评估器分别对应不同的用户类别，样本库与医院数据库对应，例如将样本库设立在各不同的医院的数据库服务器，或者是采用不同医院的数据库的镜像。根据用户分类器的分类结果选用不同评估器，利用各自的学习器建立的结果模型对分类用户病历数据进行风险评估。

所述用户一般参数，指的是用户的年龄、年龄、身高体重、孕产史、单胎多胎、病史和身体状态等，因为用户这些参数不同的情况下，对于健康风险的评估结果也会产生的差别，因此为了提高健康风险评估结果的准确度，风险评估单元基于上述参数设立了用户分类器，相应地还设立了一个以上样本分类、学习器分类和评估模型分类，从不同的样本库里搜集不同类别的样本，进行针对性的结果模型训练。

特别地，样本库可以使用医院数据库的镜像来实现，这样能够保证数据的完整性，也不会干扰医院的正常运行。

所述风险评估单元包括的样本库采用分布式网络存储系统存储，学习器采用分布式计算系统构建，不同学习器处于不同分布式计算系统的节点上，每个学习器能够访问所有的分布式网络存储系统存储节点，所有分布式计算系统的节点具有共同的访问接口。

因为采用不同的学习器和一个以上分类样本库，无论是从存储的数据量，还是学习训练结果模型的计算量而言，都是非常巨大的，因此本实施方式中，采取分布式网络存储系统来，例如HDFS系统来完成样本库的存储，以及利用分布式计算系统，例如Storm系统来实现分布式计算。

为了方便结果的调用和任务的调度，所有分布式计算系统的节点具有共同的访问接口，这样有利于统一访问医院数据库，有利于统一修改、调整结果模型等。

如图4所示，在本发明一个具体实施方式中，所述妊娠期健康风险评估系统的医院数据库接口单元中，除了一个数据交换模块，还包括关键字提取器和测量单位核对器，其中，关键字提取器用于对用户病历数据中的参数关键字及参数数值进行提取，测量单位核对器对参数数值的测量单位进行归一化，并根据归一化的比例对参数数值进行调整后放置于数据库单元中缓存。

例如，关键字是血压(舒张、收缩)、心率、指端容积血流脉动波形描记(Photoplethysmography,PPG)和子宫动脉血流超声(Uterine Artery Doppler,UtAD)采集的血管功能指标以及生化指标如血清学和尿蛋白参数等，关键字提取器搜索到用户病历数据中的关键字后，进一步搜索其后面的参数数值，所述参数数值包括测量单位。

因为不同的医院的测量单位有可能会有差异，为了方便风险评估单元进行统一评估，需要测量单位核对器对参数数值的测量单位进行归一化，然后根据归一化的比例对参数数值进行调整后放置于数据库单元中缓存。

另外，所述妊娠期健康风险评估系统还包括预约提醒单元，所述预约提醒单元从用户身份识别单元获取用户的孕期数据，并根据用户上次进行风险评估的时间，以及用户提供的孕期数据，确定下次进行风险评估的时间，在下次风险评估到来前提醒用户下次风险评估的时间，当下次风险评估时间到来后通知医院数据库接口单元直接获取医院识别标示对应的医院获取与病历识别标示对应的用户病历数据。

特别地，所述预约提醒单元中还包括用户孕期修正单元，所述孕期修正单元用于读取用户病历数据中的测量孕期数据，如果某次风险评估过程中填写的孕期数据与用户病例中的孕期数据发生冲突，则提示当前孕期数据与系统计算结果存在差异，用户更正孕期数据，在通过权限后上传修改结果。

用户虽然在用户终端中填入了自己的孕期，但该孕期可能并不准确，所以利用用户孕期修正单元对孕期进行修正。用户孕期修正单元能够读取用户病历数据中的测量孕期数据，然后据此来建议用户修改用户终端的孕期，以后的预约提醒单元也可以以此调整预约提醒时间。

孕期是对于妊娠期健康监测特别重要的数据，这与其他疾病的治疗有所不同，因为很多体征参数都会随着孕期而发生改变，因此本专利中特别强调对于孕期的调整和修正。

需要说明的是，上述实施方式仅为本发明较佳的实施方案，不能将其理解为对本发明保护范围的限制，在未脱离本发明构思前提下，对本发明所做的任何微小变化与修饰均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种妊娠期健康风险评估系统，所述妊娠期健康风险评估系统包括用户终端和远程服务器，其中所述远程服务器包括用户身份识别单元、医院数据库接口单元、数据库单元、风险评估单元和结果提示单元，其中，用户终端保存用户识别标示、医院识别标示、病历识别标示和孕期数据，通过有线或无线方式连接至远程服务器；

用户身份识别单元通过有线或无线方式获取所述用户识别标示，与本地数据库单元中存储的用户识别标示比较，判断合法用户后继续从用户终端获取医院识别标示、病历识别标示和孕期数据；

医院数据库接口单元根据用户身份识别单元获取的医院识别标示和病历识别标示从与医院识别标示对应的医院获取与病历识别标示对应的用户病历数据，放置于数据库单元缓存；

风险评估单元根据用户的孕期数据，对数据库单元中缓存的用户病历数据进行健康风险评估，输出评估结果；

结果提示单元通过有线或无线网络传输方式向用户终端返回风险评估结果。

2.根据权利要求1中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述风险评估单元包括学习器、样本库和评估器；所述学习器建立结果模型，利用样本库的样本训练结果模型，修改结果模型的参数；其中所述结果模型是用户病历数据与疾病风险度的关系，评估器利用结果模型对用户病历数据进行健康风险评估。

3.根据权利要求2中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述风险评估单元还包括用户分类器，用户分类器根据用户一般参数对用户进行分类；相应地，所述学习器、样本库和评估器也有一个以上，不同的学习器和评估器分别对应不同的用户类别，样本库与医院数据库对应，根据用户分类器的分类结果选用不同评估器，利用各自的学习器建立的结果模型对用户病历数据进行健康风险评估。

4.根据权利要求3中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述风险评估单元包括的样本库采用分布式网络存储系统存储，学习器采用分布式计算系统构建，不同学习器处于不同分布式计算系统的节点上，每个学习器能够访问所有的分布式网络存储系统存储节点，所有分布式计算系统节点具有共同的访问接口。

5.根据权利要求1中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述妊娠期健康风险评估系统的医院数据库接口单元，包括关键字提取器和测量单位核对器，其中，关键字提取器用于对用户病历数据中的参数关键字及参数数值进行提取，测量单位核对器对参数数值的测量单位进行归一化，并根据归一化的比例对参数数值进行调整后放置于数据库单元中缓存。

6.根据权利要求1中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述妊娠期健康风险评估系统还包括预约提醒单元，所述预约提醒单元从用户身份识别单元获取用户的孕期数据，并根据用户上次进行风险评估的时间，以及用户提供的孕期数据，确定下次进行风险评估的时间，在下次风险评估到来前提醒用户及时更新数据和进行所述下次风险评估的时间，当用户进行数据更新和风险评估时远程服务器通过医院数据库接口单元直接从与医院识别标示对应的医院获取与病历识别标示对应的用户病历数据。

7.根据权利要求6中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述预约提醒单元中还包括用户孕期修正单元，所述孕期修正单元用于读取用户病历数据中的测量孕期数据，如果某次风险评估过程中填写的孕期数据与用户病例中的孕期数据发生冲突，则提示当前孕期数据与系统计算结果存在差异，用户更正孕期数据，在通过权限后上传修改结果。

8.根据权利要求7中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述的风险评估单元包括学习器、样本库和评估器；所述学习器建立结果模型，利用样本库的样本训练结果模型，修改结果模型的参数；其中所述结果模型是用户病历数据与疾病风险度的关系，评估器利用结果模型对用户病历数据进行风险评估。所述样本库中的样本是已经确诊健康风险的个体的病历参数，可以是风险评估单元预先从医院数据库中获取并存储的。

9.根据权利要求8中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述风险评估单元还包括用户分类器，用户分类器根据用户一般参数对用户进行分类；相应地，所述学习器、样本库和评估器也有一个以上，不同的学习器和评估器分别对应不同的用户类别，样本库与医院数据库对应，根据用户分类器的分类结果选用不同评估器，利用各自的学习器建立的结果模型对用户病历数据进行健康风险评估。

10.根据权利要求8中所述的妊娠期健康风险评估系统，其特征在于，所述风险评估单元包括的样本库采用分布式网络存储系统存储，学习器采用分布式计算系统构建，不同学习器处于不同分布式计算系统的节点上，每个学习器能够访问所有的分布式网络存储系统存储节点，所有分布式计算系统节点具有共同的访问接口。