CN110767309A - 一种基于比对分析的食物过敏原分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于比对分析的食物过敏原分析系统，包括：输入系统：用于输入发生过敏症状当日所摄入食物及时间，输入发生的过敏症状；过敏原数据库：用于储存过敏诱发物、其所含过敏原与相关过敏症状的信息；比对分析系统：用于将每一具体记录选项与过敏原数据库中过敏原信息进行比对，并对每一过敏原致敏的可能性与诱发物诱发过敏的可能性进行评分并排名；输出系统：用于将总分靠前的过敏原及其所存在的诱发物依照总分高低排序呈递给患者，并根据过敏原数据库中的数据自动向用户推荐应避免摄入的食物。本发明能够自动分析诱发过敏的诸过敏原并对其可能性进行排名，以便患者完成过敏性疾病的自诊初诊，并为医生的诊疗提供了便利。
Description
技术领域
本发明属于医用诊疗系统技术领域，特别涉及一种基于比对分析的食物过敏原分析系统。
背景技术
对我国食物过敏性疾病的调查显示，其具有发病率逐年增长、病种日益增多、发病形式呈现多样化的特点，诱发过敏的物质及过敏原复杂性增加与食物结构愈加复杂是上述现象的主要诱因。
与食物过敏性疾病发病情况的变化不符，食物过敏性疾病领域的医疗资源并未同步增加，患者就诊、疾病确诊与过敏原检测均有很大不便，因此患者常不选择就诊，而是采用网络搜索或生活经验等形式进行预防与治疗。非专业的方法导致疾病反复发生、进行性恶化。
随着信息化时代到来与移动医疗的普及、健康中国2030规划纲要的提出与实施，建立一种食物过敏原分析系统具有重要意义，这不仅能够为医生的诊断提供前期基础、降低诊疗难度，同时也为患者对食物过敏性疾病的预防、患者健康意识的提高产生积极作用。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有技术中过敏原检测不便利的不足，提供一种基于比对分析的食物过敏原分析系统，能够自动分析诱发过敏的诸过敏原并对其可能性进行排名，以便患者完成过敏性疾病的自诊初诊，并为医生的诊疗提供了便利。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特点是包括：
输入系统：用于输入发生过敏症状当日所摄入食物及时间，输入发生的过敏症状，以对过敏基本信息进行记录并为比对分析系统提供分析内容；
过敏原数据库：用于储存过敏诱发物、过敏诱发物所含过敏原与相关过敏症状的信息；
比对分析系统：用于将输入系统输入的每一具体记录选项与过敏原数据库中过敏原信息进行比对，并对输入的诱发物中含有的每一过敏原致敏的可能性与诱发物诱发过敏的可能性进行评分并排名；
输出系统：用于将总分靠前的过敏原及其所存在的诱发物依照总分高低排序呈递给患者，并根据过敏原数据库中的数据自动向用户推荐应避免摄入的食物(即含有可能过敏原的诱发物)。
作为一种优选方式，所述输入系统用于以选项的形式输入时间日期及饮食记录，用于以文字的形式输入过敏症状记录。
优选地，所述输入系统是以下拉菜单选项形式输入时间日期、饮食记录，以文字记录形式输入症状记录，共3项输入内容。优选地，所述时间日期分为摄入食物的时间与发生过敏反应的时间。
作为一种优选方式，所述过敏原数据库中包含有过敏原存在情况信息、过敏原数据信息、诱发物特征信息。优选地，具体体现为，包括有包含每一诱发物所含有的过敏原信息的过敏原存在情况表、用于比对分析的包含过敏原具体信息的过敏原数据表、包含每一诱发物所诱发过敏性疾病的特征的诱发物特征表。
进一步地，所述比对分析系统还用于对分析过程及结果进行校正。例如，为确保系统比对分析的准确度随用户使用次数增加而逐步提高，在比对分析系统中设置了自动校正公式，可在某一食物类别的病例样本数达到10000之后对其类别权重a进行校正以达到更好的分析效果。
进一步地，所述输出系统还用于将总分靠前的过敏原及其所存在的诱发物依照总分高低排序呈递给医生(若已绑定)，并向医生输出可能的过敏原的具体数据及诱发物诱发过敏反应的特征。
作为一种优选方式，所述输入系统中的饮食记录包含一级选项及二级选项，一级选项为我国常见的9种致敏食物类别，分别为谷类及其制品、肉类及其制品、鱼类及其制品、甲壳类及其制品、豆类及其制品、坚果类及其制品、蛋类及其制品、乳类及其制品、果蔬类及其制品；二级选项为每一类别的具体内容。
作为一种优选方式，比对分析系统平均含量、分子量、化学本质和患者所属地区四个方面，考虑所述比对分析系统将输入系统中输入的食物中的过敏原从平均含量、分子量、化学本质三方面打分，从平均含量方面打分的得分记为A，从分子量方面打分的得分记为B，从化学本质方面打分的得分记为C；再按患者所属地区分配不同的权重a以得到过敏原最终得分β和诱发物最终得分δ，即按照公式1：α＝0.2A+0.4B+0.4C、公式2：β＝a*α、公式3：
公式4：δ＝a*γ进行可能性评分并排序；其中，αk为诱发物中第k种过敏原的得分，且该过敏原中共有n种过敏原。
作为一种优选方式，对权重a按公式5：am1＝(1.000-an1)*b/c+an1、公式6：am2＝an2-(an2-0.100)*d/e进行校正；其中，am1为此经检测确认的诱发物所属的食物类别修改后的权重；an1为此经检测确认的诱发物所属的食物类别修改前的权重；b为过敏诱发类别已修改为此经检测确认的诱发物所属的食物类别的错误病例数；c为有此经检测确认的诱发物所属的食物类别参与的总病例数(但不包括其作为得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别的情况)；am2为得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别修改后的权重；an2为得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别修改前的权重；d为错将此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别作为过敏诱发物的错误病例数；e为有此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别参与的总病例数。
作为一种优选方式，所述输出系统的输出内容对患者有4项，分别是经分析得出的是否发生过敏反应、具体的过敏诱发物及诱发可能性降序排名、过敏原及致敏可能性降序排名、应避免的食入物。
作为一种优选方式，所述输出系统的输出内容对医生有4项，分别是是否发生过敏反应、具体的过敏诱发物及诱发可能性降序排名、过敏原及致敏可能性降序排名、过敏原具体信息。
与现有技术相比，本发明通过患者输入食物及过敏信息，从过敏原数据库中提取该食物作为过敏诱发物的信息和该食物中存在的各过敏原的信息，通过比对分析系统对每一过敏原诱发过敏的可能性进行评估，最后给出诱发患者当日过敏的过敏原可能性排序和诱发物可能性排序，以便患者完成自诊、初诊，以便患者完成过敏性疾病的自诊初诊，并为医生的诊疗提供了便利。
附图说明
图1为本发明基于比对分析的过敏原分析系统的结构示意图。
图2为比对分析系统评分流程图。
其中，1为输入系统，2为过敏原数据库，3为比对分析系统，4为输出系统。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本发明基于比对分析的食物过敏原分析系统包括：
输入系统1：用于输入发生过敏症状当日所摄入食物及时间，输入发生的过敏症状；具体地，本发明以应用程序形式呈现，用户以下拉菜单选项的形式输入时间日期、饮食记录，以文字记录的形式输入过敏症状记录，共三项输入内容，以对过敏基本信息进行记录并为比对分析系统3提供分析内容；
过敏原数据库2：用于储存过敏诱发物、过敏诱发物所含过敏原与相关过敏症状的信息；包括有包含每一诱发物所含有的过敏原信息的过敏原存在情况表、用于比对分析的包含过敏原具体信息的过敏原数据表、包含每一诱发物所诱发过敏性疾病的特征的诱发物特征表；
比对分析系统3：用于将输入系统1输入的每一具体记录选项与过敏原数据库2中过敏原信息进行比对，并从平均含量、分子量、化学本质和患者所属地区四个方面对输入的诱发物中含有的每一过敏原致敏的可能性与诱发物诱发过敏的可能性进行评分并排名，若输入多种诱发物则同时对多种诱发物诱发过敏的可能性进行排名；所述比对分析系统3还用于对分析过程及结果进行校正；
输出系统4：用于将总分靠前的过敏原及其所存在的诱发物依照总分高低排序呈递给患者，并根据过敏原数据库2中的数据自动向用户推荐应避免摄入的食物(即含有可能过敏原的诱发物)。进一步地，若本发明已绑定医生端，所述输出系统4还用于将总分靠前的过敏原及其所存在的诱发物依照总分高低排序呈递给医生，并向医生输出可能的过敏原的具体数据及诱发物诱发过敏反应的特征。
时间日期中，需要记录摄入食物的时间与发生过敏反应时的时间，摄入时间需要手动选择；过敏反应时间被默认为记录时的当前时间，但可做修改，如无症状则可不进行记录。
饮食记录中，食物被分为我国常见的9大类，并可逐级细分。饮食记录包含一级选项及二级选项，一级选项为我国常见的9种致敏食物类别，分别为谷类及其制品、肉类及其制品、鱼类及其制品、甲壳类及其制品、豆类及其制品、坚果类及其制品、蛋类及其制品、乳类及其制品、果蔬类及其制品；二级选项为每一类别的具体内容。
食物类别及其具体内容如表1所示：
表1食物分类表
发生症状中需要以文字形式输入过敏症状，若有症状则需要输入，系统进行比对分析；若无症状可不输入，系统将储存当日饮食信息。
所述过敏原数据库2中包括有过敏原存在情况表、过敏原数据表、诱发物特征表。
过敏原存在情况表，其中有每一过敏原及其所存在的诱发物两列对应数据。
节选如表2所示。
过敏原数据表，其中包含有用于向医生输出的过敏原详细信息与用于进行比对分析、过敏原可能性排序的内容。
节选如表3所示。
诱发物特征表，其中有诱发物、易发人群、是否终身存在三列信息。
节选如表4所示。
表2过敏原存在情况表
表3过敏原数据表
表4诱发物特征表
所述比对分析系统3用于将用户通过输入系统1输入的食物摄入情况及症状有无进行整合并对可能诱发过敏反应的过敏原进行排序。
若未发生过敏症状则不进行分析，若有输入症状则进行比对分析如下所述，见图2。
在单一过敏诱发物内部即其所含的各过敏原之间，系统进行3轮评分，每轮评分总分100分，每轮评分占不同权重(总和为1)进行加权计算，得到每种可能过敏原的最终得分。
第一轮评分：按照每一种过敏诱发物中各过敏原的平均含量进行评分，得分计为A，其权重为0.2：
用户输入当天所接触到的过敏诱发物种类后，系统根据过敏原诱发物表中查询出其中所含有的所有可能过敏原及其含量并按降序排列，分别编号为①,②,③,④,⑤...(依次类推)。含量顺序排名前十者得分分别为100、90、80、70、60……20、10，含量排名10以后者得分均为10。
第二轮评分：按照各可能过敏原的化学本质进行评分，得分计为B，其权重为0.4：
过敏原的化学本质可分为蛋白质、脂质、糖类、以上三种化学本质中任意两种的混合物、其他。根据这些化学本质诱发过敏反应的难易程度不同，依次分别给予这四种化学本质的分数为80分、50分、60分、100分、30分。
第三轮评分：按照每一种可能过敏原的分子量进行评分，得分计为C，其权重为0.4：
根据分子量的不同，给予每一种过敏原不同的分数。其中，给予分子量在40kD以上的过敏原80分，分子量在10～40kD之间的过敏原100分，分子量在10kD以下的过敏原60分。
经过三轮评分后，将A、B、C分别乘以各自的权重因子得出该过敏原的初步得分α，即：
公式1：α＝0.2A+0.4B+0.4C
患者一天之内常常摄入多个过敏诱发物，因此按照各过敏诱发物诱发过敏反应的难易程度及患者所处地区分配权重：
如前述，将过敏诱发物分为谷类及其制品、肉类及其制品、鱼类及其制品、甲壳类及其制品、豆类及其制品、坚果类及其制品、蛋类及其制品、乳类及其制品、果蔬类及其制品九种，给予每种过敏诱发物不同的权重(范围为0.100～1.000)。
根据其诱发过敏反应的难易程度及患者所生活地区不同，将每一地区综合调查中最容易诱发过敏反应的食物类别的初始权重设为1.000、将每一地区综合调查中最不容易诱发过敏反应的食物类别的初始权重设为0.100，并按其他食物类别诱发过敏反应的病例数的比例，依次给予以上九种过敏诱发物如下初始权重：
表5各地区食物类别权重表
其中东北地区包括黑龙江省、吉林省、辽宁省、蒙东五盟市(呼伦贝尔市、赤峰市、锡林郭勒盟、兴安盟、通辽市)、河北省秦皇岛市与承德市。
其中华北地区包括河北省(除秦皇岛、承德)、山西省、北京市、天津市、内蒙古自治区(除蒙东五盟)。
其中西北地区包括陕西省、甘肃省、青海省、宁夏自治区、新疆自治区。
其中西南地区包括云南省、贵州省、四川省、重庆市、西藏自治区。
其中中南地区包括河南省、湖北省、湖南省、广东省、海南省、广西自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区。
其中华东地区包括山东省、江苏省、江西省、安徽省、浙江省、福建省、台湾省、上海市。
如前述，三轮评分后得到初步得分α，根据此过敏原所属的过敏诱发物食物种类与所处地区与表5中检索出对应权重a，将α乘以权重a，得出该过敏原的最终得分β，即：
公式2：β＝a*α
将每一诱发物中各过敏原的得分α总和(αk为诱发物中第k种过敏原的得分，且该过敏原中共有n种过敏原)，得到该诱发物的总分γ，并将总分γ乘以诱发物所属类别权重a，得出该诱发物最终得分δ，即：
公式3：
公式4：δ＝a*γ
将过敏原最终得分β、诱发物最终得分δ按降序排列，最终得出诱发该用户今日过敏反应的过敏原、诱发物可能性排名。
为确保系统比对分析的准确度随用户使用次数增加而逐步提高，在比对分析系统3中设置了自动校正公式，可在某一食物类别的病例样本数达到10000之后对其类别权重a进行校正以达到更好的分析效果，校正方案如下：
系统默认得分δ排名第一的诱发物为使用户发生过敏反应的诱发物(其所属食物类别称经分析确认的类别)，若用户经医院检测后发现诱发物是另一摄入物，则该用户与医生可进行修改，选择经检测确认的诱发物所属的食物类别(此后称经检测确认的类别)并确认，当有此经检测确认的类别参与的病例数达到10000以上时，系统进行此经检测确认的类别的权重a的校正：
am1为此经检测确认的诱发物所属的食物类别修改后的权重；an1为此经检测确认的诱发物所属的食物类别修改前的权重；b为过敏诱发类别已修改为此经检测确认的诱发物所属的食物类别的错误病例数；c为有此经检测确认的诱发物所属的食物类别参与的总病例数(但不包括其作为得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别的情况)，校正公式5如下：
公式5：am1＝(1.000-an1)*b/c+an1
另外，经分析确认的类别即得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别的权重a也需进行校正，当有此食物类别参与的病例数达到10000以上时，系统进行此经分析确认的类别的权重a的校正：
am2为此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别修改后的权重；an2为此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别修改前的权重；d为错将此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别作为过敏诱发物的错误病例数；e为有此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别参与的总病例数，校正公式6如下：
公式6：am2＝an2-(an2-0.100)*d/e
所述输出系统4的输出内容对患者有4项，分别是经分析得出的是否发生过敏反应、具体的过敏诱发物及诱发可能性降序排名、过敏原及致敏可能性降序排名、应避免的食入物。
所述输出系统4的输出内容对医生有4项，分别是是否发生过敏反应、具体的过敏诱发物及诱发可能性降序排名、过敏原及致敏可能性降序排名、过敏原具体信息。
下面给出一具体的案例：
患者甲，来自湖南长沙，男，23岁，学生。因喉头水肿就诊。自述当日白天进食麻辣小龙虾后出现症状声音沙哑、嘴部麻木等症状。其他症状未见，其家族有类似病史。
甲患者所摄入食物“麻辣小龙虾”中所含过敏原诱发物有红辣椒、小龙虾二者，评估系统分别对其进行评估：
就红辣椒而言，其属于果蔬类，所含过敏原有①胡萝卜素、②辣椒素，其含量降序为辣椒素、胡萝卜素；化学本质分别为色素、生物碱；分子量分别为536、305。
红辣椒的一二三轮评分如下表6所示。
表6红辣椒的三轮评分
就小龙虾而言，其属于甲壳类，所含过敏原有①原肌球蛋白、②精氨酸激酶、③磷酸丙糖异构酶、④血蓝蛋白，其含量降序为：原肌球蛋白、精氨酸激酶、磷酸丙糖异构酶、血蓝蛋白，化学本质分别为：蛋白质、蛋白质、蛋白质、蛋白质；分子量分别为：34kDa、40kDa、26kDa、8500kDa。
小龙虾的一二三轮评分如下表7所示。
表7小龙虾的三轮评分
若甲壳类与果蔬类参与的病例均在10000例以下，则此二类别均为初始权重，湖南长沙所属地区为中南地区，因此将属于果蔬类的过敏原①胡萝卜素、②辣椒素乘以中南地区果蔬类初始权重因子0.100并得出其得分β；将属于甲壳类的过敏原①原肌球蛋白、②精氨酸激酶、③磷酸丙糖异构酶、④血蓝蛋白乘以中南地区甲壳类初始权重因子1.000并得出其得分β。将所有最终得分进行降序排列，得出评估结果如表8和表9所示。
表8诱发患者甲过敏的过敏原可能性排序
| 排名 | 过敏原 | 总分β |
| 1 | 原肌球蛋白 | 92 |
| 2 | 精氨酸激酶 | 90 |
| 3 | 磷酸丙糖异构酶 | 88 |
| 4 | 血蓝蛋白 | 78 |
| 5 | 辣椒素 | 5.6 |
| 6 | 胡萝卜素 | 5.4 |
表9诱发患者甲过敏的诱发物可能性排序
| 排名 | 诱发物 | 总分δ |
| 1 | 小龙虾 | 348 |
| 2 | 红辣椒 | 11 |
输出系统4输出内容有：①患者今日发生过敏反应；②以上过敏原可能性排列及其所属诱发物；③避免摄入含有原肌球蛋白的甲壳类食物，具体有淡水蟹、海蟹、虾、对虾、大小龙虾、明虾、蛤蜊、海鳌虾、琵琶虾、淡水龙虾及其他不常见甲壳类食品；④若患者甲绑定医生，则同时对医生输出甲壳类原肌球蛋白的具体数据与小龙虾诱发过敏反应的特征。
若经检测发现，患者甲的过敏诱发物是红辣椒而非小龙虾，则患者及其医生可将红辣椒所属的果蔬类修改为实际的食物类别，若此例为果蔬类被修改为致敏类别的第6例、同时果蔬类参与病例数达到10000，按校正公式5，中南地区果蔬类新权重am1为0.101；若此例为甲壳类被误认为致敏类别的第6例、同时甲壳类参与病例数达到10000，按校正公式6，中南地区甲壳类新权重am2为0.999。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是局限性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，包括：
输入系统(1)：用于输入发生过敏症状当日所摄入食物及时间，输入发生的过敏症状；
过敏原数据库(2)：用于储存过敏诱发物、过敏诱发物所含过敏原与相关过敏症状的信息；
比对分析系统(3)：用于将输入系统(1)输入的每一具体记录选项与过敏原数据库(2)中过敏原信息进行比对，并对每一过敏原致敏的可能性与诱发物诱发过敏的可能性进行评分并排名；
输出系统(4)：用于将总分靠前的过敏原及其所存在的诱发物依照总分高低排序呈递给患者，并根据过敏原数据库(2)中的数据自动向用户推荐应避免摄入的食物。
2.如权利要求1所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述输入系统(1)用于以选项的形式输入时间日期及饮食记录，用于以文字的形式输入过敏症状记录。
3.如权利要求1所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述过敏原数据库(2)中包含有过敏原存在情况信息、过敏原数据信息、诱发物特征信息。
4.如权利要求1所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述比对分析系统(3)还用于对分析过程及结果进行校正。
5.如权利要求1所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述输出系统(4)还用于将总分靠前的过敏原及其所存在的诱发物依照总分高低排序呈递给医生，并向医生输出可能的过敏原的具体数据及诱发物诱发过敏反应的特征。
6.如权利要求2所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述输入系统(1)中的饮食记录包含一级选项及二级选项，一级选项为我国常见的9种致敏食物类别，分别为谷类及其制品、肉类及其制品、鱼类及其制品、甲壳类及其制品、豆类及其制品、坚果类及其制品、蛋类及其制品、乳类及其制品、果蔬类及其制品；二级选项为每一类别的具体内容。
7.如权利要求1所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述比对分析系统(3)将输入系统(1)中输入的食物中的过敏原从平均含量、分子量、化学本质三方面打分，从平均含量方面打分的得分记为A，从分子量方面打分的得分记为B，从化学本质方面打分的得分记为C；再按患者所属地区分配不同的权重a以得到过敏原最终得分β和诱发物最终得分δ，即按照公式1：α＝0.2A+0.4B+0.4C、公式2：β＝a*α、公式3：
公式4：δ＝a*γ进行可能性评分并排序；其中，αk为诱发物中第k种过敏原的得分，且该过敏原中共有n种过敏原。
8.如权利要求7所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，对权重a按公式5：am1＝(1.000-an1)*b/c+an1、公式6：am2＝an2-(an2-0.100)*d/e进行校正；其中，am1为此经检测确认的诱发物所属的食物类别修改后的权重；an1为此经检测确认的诱发物所属的食物类别修改前的权重；b为过敏诱发类别已修改为此经检测确认的诱发物所属的食物类别的错误病例数；c为有此经检测确认的诱发物所属的食物类别参与的总病例数但不包括其作为得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别的情况；am2为此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别修改后的权重；an2为此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别修改前的权重；d为错将此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别作为过敏诱发物的错误病例数；e为有此得分δ排名第一的诱发物所属的食物类别参与的总病例数。
9.如权利要求1所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述输出系统(4)的输出内容对患者有4项，分别是经分析得出的是否发生过敏反应、具体的过敏诱发物及诱发可能性降序排名、过敏原及致敏可能性降序排名、应避免的食入物。
10.如权利要求5所述的基于比对分析的食物过敏原分析系统，其特征在于，所述输出系统(4)的输出内容对医生有4项，分别是是否发生过敏反应、具体的过敏诱发物及诱发可能性降序排名、过敏原及致敏可能性降序排名、过敏原具体信息。
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