CN117292824A - 一种高尿酸患者健康管理的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种高尿酸患者健康管理的方法及系统，属于健康管理技术领域。本发明通过采用马尔科夫蒙特卡洛法对缺失数据进行补全，利用过滤式特征选择方法筛选出相关性低的特征作为模型输入特征，模型训练时采用多因素逻辑回归模型拟合训练集，通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化，使用测试集来评估高尿酸风险评估模型的性能，评价指标为新发肾脏疾病或死亡的区分度和校准度，利用训练好的模型进行输入数据的风险评估。本发明风险评估准确率高。
Description
技术领域
本发明涉及健康管理技术领域，尤其涉及一种高尿酸患者健康管理的方法及系统。
背景技术
高尿酸血症(hyperuricemia，HUA)是由于嘌呤代谢紊乱，尿酸沉积过多所致的代谢性疾病，是一种慢性异常状态的临床症状。一般发病隐匿，部分人群可长期无症状，若未经体检筛查很难发现，多数患者在继生他病时才察觉。HUA与痛风、肾脏疾病及代谢综合征的发病机制密切关联，而且各疾病之间相互促进或恶化，成为继高血压、高血糖、高血脂之后不容忽视的“第四高”，是健康生活的新危险因素。近年来，我国高尿酸血症的发病率呈明显上升和年轻化趋势，中国高尿酸血症的总体患病率为13.3％，痛风为1.1％。健康管理是慢病防治最有效的途径，针对HUA人群开展健康管理服务，以不同方式向社会广泛科普预防HUA的相关知识，让大家远离健康危险因素，提高健康生活质量。
HUA是一种慢性代谢性疾病，由于多数患者无其他明显临床症状，对自己的健康过于自信，对医生的降尿酸药物治疗建议不重视，导致HUA治疗依从性处于较低水平。目前，我国对HUA管理模式主体为医院，延续管理有限，医院和家庭之间管理脱节，使患者在院外无法得到长期有效的全程管理。如果高尿酸长期未能控制，任其发展，轻者进展为痛风，重者可发生心脑血管疾病等并发症，严重影响人们的生活健康。近年来，很多研究者对HUA患者采用一些管理模式如个性化健康管理模式、群组管理模式、自我管理模式、中医健康管理模式等干预措施均取得较好的效果。目前，我国的健康管理体系尚未成型，面临着许多挑战。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种高尿酸患者健康管理的方法及系统，通过采用马尔科夫蒙特卡洛法对缺失数据进行补全，利用过滤式特征选择方法筛选出相关性低的特征作为模型输入特征，模型训练时采用多因素逻辑回归模型拟合训练集，通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化，使用测试集来评估高尿酸风险评估模型的性能，评价指标为新发肾脏疾病或死亡的区分度和校准度，利用训练好的模型进行输入数据的风险评估，同时可以根据风险评估结果进行后续的健康干预。本发明风险评估准确率高。
本发明提供了一种高尿酸患者健康管理的方法，包括高尿酸风险评估方法，高尿酸风险评估方法包括如下步骤：
步骤1，数据清洗：剔除缺失变量数占样本集中总变量数第一预设比例的样本，剔除缺失高尿酸相关指标的样本，得到有效样本，对有效样本中的缺失值采用马尔科夫蒙特卡洛法进行填充；
步骤2，特征选择：利用高尿酸相关的文献分析对高尿酸相关特征进行预判，初步筛选出高尿酸相关特征，对于初步筛选出的高尿酸相关特征，以是否新发肾脏疾病或死亡为目标变量，利用训练集，采用过滤式特征选择方法，筛选与目标变量相关性低于预设阈值的特征作为高尿酸风险评估模型的输入特征；高尿酸相关特征通常包括非同日两次空腹血尿酸>420μmol/L(成年人)。
步骤3，高尿酸风险评估模型训练：训练时，利用多因素逻辑回归模型拟合训练集；
步骤4，高尿酸风险评估模型优化：通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化；
步骤5，高尿酸风险评估模型评估和验证：使用测试集来评估高尿酸风险评估模型的性能，评价指标为新发肾脏疾病或死亡的区分度和校准度；
步骤6，利用高尿酸风险评估模型进行预测：利用训练好的高尿酸风险评估模型对输入的数据进行预测，预测高尿酸血症患者新发肾脏疾病或死亡风险。
优选地，剔除缺失变量数占样本变量集总数的比例10％-20％的样本。
优选地，剔除缺失血尿酸、血肌酐、血压、血糖、血脂、高尿酸血症或痛风病史、生活方式和行为习惯信息、中医评估信息指标信息的样本。
优选地，以是否新发肾脏疾病或死亡为目标变量，利用单因素逻辑回归方法计算每一个初筛特征与目标变量之间的相关性，选择相关性≤0.1的特征作为模型的输入特征。
优选地，单因素逻辑回归公式如下：
其中，
p是目标变量的概率；
x是单个特征值；
β0为模型的截距项和β1为模型的特征系数。
优选地，高尿酸风险评估模型训练时，因变量为是否新发肾脏疾病或死亡，自变量为步骤2筛选得到的高尿酸风险评估模型的输入特征。
优选地，多因素逻辑回归模型的公式为：
其中，
p是自变量数量；
X1,X2……Xp是p个自变量；
β0,β1……βp是模型的参数；
Y是因变量；
P(Y＝1|X)是Sigmoid函数，表示在给定X的情况下，Y取值为1的概率；当P(Y＝1|X)大于0.5时，将模型结果预测为1，否则预测为0。
优选地，步骤4中，通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化具体包括：
每次迭代时，从训练集中随机抽取第二预设比例的数据，计算对数损失函数；
计算对数损失函数的梯度；
按照梯度下降的方向更新多因素逻辑回归模型参数。
优选地，对数损失函数的梯度计算公式如下：
其中，
m表示每次训练样本的数量；
θ表示多因素逻辑回归模型的参数；
j表示第j个参数；
x(i)表示第i个训练样本的特征向量；
表示第i个训练样本的第j个特征值；
y(i)表示第i个训练样本的因变量；
hθ(x(i))表示多因素逻辑回归模型对第i个样本的预测结果；
J(θ)表示对数损失函数值；
θj表示第j个参数的多因素逻辑回归模型参数值；
为对数损失函数的梯度。
优选地，梯度下降方向的计算公式如下：
其中，
α为学习率，为每次迭代更新时，参数调整的步长；
θ'为本次迭代后更新的多因素逻辑回归模型的参数值。
优选地，步骤5中区分度利用C统计量分析，校准度利用校正曲线分析。
优选地，所述的高尿酸患者健康管理的方法，还包括健康干预方法，包括：
根据高尿酸风险评估模型对客户数据的风险评估结果，根据新发肾脏疾病或死亡风险概率按预设的区间对客户进行风险分层；
以客户风险分层为主要依据，结合客户性别、年龄以及与高尿酸相关的指标，从膳食和健康管理方案库中智能匹配个性化的高尿酸膳食处方和健康管理方案。
优选地，根据新发肾脏疾病或死亡风险概率按<5％、5％-10％和≥10％将患者分层为低危组、中危组和高危组。
本发明提供了一种高尿酸患者健康管理的系统，包括高尿酸风险评估模块，执行上述的高尿酸患者健康管理的方法。
优选地，还包括高尿酸健康干预模块，执行上述的高尿酸患者健康管理的方法的健康干预方法。
优选地，与高尿酸相关的指标包括：体重水平(体重正常、超重和肥胖)、血糖水平(血糖正常、异常或糖尿病病史)、血脂水平(正常、异常或高脂血症病史)、血压水平(正常、异常或高血压病史)、是否有痛风病史、血尿酸水平、HLA-B*5801基因型以及中医证型(湿浊内蕴证、湿热毒蕴证、寒湿痹阻证、痰瘀痹阻证、脾虚湿热证、脾肾亏虚证)。
优选地，高尿酸医学配方食品包括：结合尿酸高患者的体质特征，依据传统中医的精髓理论，因人而异，黄金配伍以一种、几种或全部的药食两用中药提取物精华及新资源食品、多种益生菌、短肽为主要原料，以益生元、碳水化合物、氨基酸、有保健功能的油脂、多种维生素、多种矿物质为辅料制成的医学配方食品。
优选地，高尿酸非全营养配方食品：根据《特殊医学用途配方食品通则》的要求，综合当今美国哈佛大学的先进生理学、医药、营养学及临床应用等研究成果，依据“消中寓补”、“均衡调养”的传统中医的精髓理论(肝、脾、肾三脏同调为主原则)研制而成。
优选地，高尿酸非全营养配方食品：以石斛、车前子、山慈姑、当归、线叶金雀花、裸藻、青钱柳叶、雨生红球藻等浸泡后加入β-环状糊精，用预水解SBE技术提取后,再添加生物酶解提取的冬虫夏草(冬虫夏草菌丝体)、蛹虫草、灵芝孢子粉(破壁)、益生元、氨基酸、碳水化合物、有保健功能的油脂、多种维生素及矿物质一起粉碎混合后高温灭菌，然后混合均匀制成粉状的固体饮料、颗粒剂的高尿酸非全营养配方食品，直接饮用或经鼻饲摄入；也可以加入适量附料制成胶囊、片剂或加入甜味剂和黑芝麻粉制成饼干等快速、方便食品便于外出携带食用。
优选地，根据所添加新资源食品原料的要求，在外包装中标注不适宜人群，如：不适用于孕妇、哺乳期妇女、食用真菌过敏者、非目标人群使用等。
优选地，高尿酸日常饮食干预方案如下：
控制嘌呤摄入：建议减少高嘌呤食物的摄入，包括内脏器官(肝脏、肾脏)、红肉(牛肉、猪肉)、海鲜(鱼、虾、贝类)、咖啡因饮料等。可以选择低嘌呤食物，如蔬菜、水果、全谷物和低脂乳制品。高尿酸血症的主要原因是体内尿酸生成过多或排泄不足，而嘌呤是尿酸的前体。
控制酒精摄入：建议限制酒精的摄入，包括啤酒、葡萄酒和烈性酒。酒精会干扰尿酸的排泄，导致尿酸水平升高。
增加水果和蔬菜摄入：水果和蔬菜富含维生素C和其他抗氧化物质，有助于降低尿酸水平。建议多食用橙子、柠檬、草莓、蓝莓、番茄、花椰菜等富含维生素C的食物。
控制糖摄入：高糖饮食可能会导致代谢紊乱，影响尿酸的代谢。建议减少糖和甜食的摄入，尤其是高果糖玉米糖浆和加工食品中的隐藏糖分。
保持适当的蛋白质摄入：蛋白质是身体所需的重要营养素，但过多的蛋白质摄入可能导致尿酸水平升高。建议适量摄入优质蛋白质，如鱼类、禽肉、豆类和坚果，避免过量摄入。
多饮水：适量的水分摄入有助于稀释尿液中的尿酸，减少尿酸结晶的形成。建议每天饮用足够的水，保持良好的水分平衡。
注意体重控制：肥胖与高尿酸血症之间存在一定的关联。适量的体重控制可以减少尿酸水平的升高。建议采取合理的饮食和运动来维持健康的体重。
优选地，高尿酸运动干预方案如下：
有氧运动：推荐进行有氧运动，如快走、慢跑、游泳、骑自行车等。这些活动有助于提高心肺功能，控制体重，并促进新陈代谢的正常运行。
运动强度：运动强度应根据患者的身体状况和健康状况来确定。建议从适度的运动开始，逐渐增加运动的强度和持续时间。运动强度应该在个体的最大心率的60％-80％之间。最大心率的计算公式是：220减去年龄。比如，一个50岁的人的最大心率为220-50＝170，那么他的运动强度应该在102-136之间。
长期坚持：建议将运动作为日常生活的一部分，并保持长期的运动习惯。每周进行至少150分钟的中等强度有氧运动，或75分钟的高强度有氧运动。
多样化运动方式：鼓励患者尝试不同的运动方式，以增加运动的乐趣和兴趣。可以结合团队运动、户外活动或健身课程等，增加运动的多样性。
注意关节保护：对于高尿酸血症患者，特别是存在关节炎或疼痛的患者，建议选择低冲击性的运动，如游泳或骑自行车，以减少关节负荷。
饮水：饮水对于排除体内尿酸是非常重要的。建议患者在运动期间和运动后保持充足的水分摄入，以维持良好的水化状态。
个体化指导：根据患者的健康状况、运动能力和个人偏好，制定个体化的运动计划。定期与患者交流，了解他们的运动进展和任何不适情况，根据不适情况，进行运动计划的调整，如：如果心率在最大心率的60％-80％之间仍感觉不适，建议改为长周期低强度的运动。
与现有技术相对比，本发明的有益效果如下：
(1)本发明通采用马尔科夫蒙特卡洛法对缺失数据进行填充，并筛选相关性低的特征，训练时，利用多因素逻辑回归模型拟合训练集，高尿酸风险评估模型优化：通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化，风险评估准确率高。
(2)西医尚不能完全解释尿酸吸收和代谢机制之间的个体差异，本发明将中医评估纳入高尿酸风险评估模型，中医作为一个很好的补充，实现了高尿酸预后风险的西医评估和中医评估结合，更能够反映高尿酸风险的个体特征。此外，纳入中医指标的风险模型也有助于指导后续个体化的膳食食疗干预手段。
(3)本发明基于风险评估的膳食食疗干预手段，临床上许多高尿酸血症患者，经过西医治疗后，仍反复发作痛风，尿酸水平持续处于高值，此时基于风险评估结果和个体特征，结合给予个体化特殊膳食食疗，则能够更大限度地降低血尿酸水平，降低痛风以及尿酸并发症风险。
附图说明
图1为本发明的一个实施例的高尿酸风险评估模型构建流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式作详细的说明。
本发明提供了一种高尿酸患者健康管理的方法，包括高尿酸风险评估方法，高尿酸风险评估方法包括如下步骤：
步骤1，数据清洗：剔除缺失变量数占样本集中总变量数第一预设比例的样本，剔除缺失高尿酸相关指标的样本，得到有效样本，对有效样本中的缺失值采用马尔科夫蒙特卡洛法进行填充；马尔科夫蒙特卡洛法补充缺失值，一方面充分利用了缺失值变量与其他多个变量之间的相关性来填充缺失值，因此缺失值准确性较高；另一方面可以同时完成对连续型变量和离散型变量缺失值的填充。本发明采用马尔科夫蒙特卡洛法进行缺失值的填充，一方面可以避免因缺失值带来的模型难以构建问题，另一方面也可以避免删除所有缺失值而产生选择性偏倚。本发明采用马尔科夫链蒙特卡洛法填充，能够针对本发明中既包含连续型变量缺失值又包含离散型变量缺失值，变量之间相关性比较明确，且血尿酸值变异系数大的特点，实现缺失数据更为准确的填充。
步骤2，特征选择：利用高尿酸相关的文献分析对高尿酸相关特征进行预判，初步筛选出高尿酸相关特征，对于初步筛选出的高尿酸相关特征，以是否新发肾脏疾病或死亡为目标变量，利用训练集，采用过滤式特征选择方法，筛选与目标变量相关性低于预设阈值的特征作为高尿酸风险评估模型的输入特征；初步筛选依据既往发表的高尿酸相关的文献报道，选择对血尿酸吸收或代谢产生影响的特征，对肾脏功能产生影响影响的特征，以及高尿酸血症并发症相关的特征。
步骤3，高尿酸风险评估模型训练：训练时，利用多因素逻辑回归模型拟合训练集；
步骤4，高尿酸风险评估模型优化：通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化；步骤4对多因素逻辑回归模型参数再进行优化的目的是构建参数优化后的回归模型，也就是模型优化。考虑到利用单个训练集构建出的回归模型存在着外推到其他数据集中拟合效果差的问题，需要利用多个训练集来构建出多个回归模型。针对多因素逻辑回归模型，如何选择每个特征的最优参数，这里采用了对数损失函数结合梯度下降算法得到最优参数。所以，模型优化指的是对模型中各特征的参数进行优化。
优化的参数指的是多因素逻辑回归模型中各个特征的回归系数，也就是说优化的参数包括了模型中所有特征的回归系数。所有特征包括：年龄、性别、体质指数、血尿酸、收缩压、空腹血糖、低密度脂蛋白胆固醇、尿微量白蛋白/肌酐比、估计肾小球滤过率、高尿酸血症或痛风史、糖尿病史、心脑血管疾病史、慢性肾功能不全史、用药史、肾结石病史、饮食评分、运动评分、是否吸烟、是否饮酒以及中医评估评分。
步骤5，高尿酸风险评估模型评估和验证：使用测试集来评估高尿酸风险评估模型的性能，评价指标为新发肾脏疾病或死亡的区分度和校准度；
步骤6，利用高尿酸风险评估模型进行预测：利用训练好的高尿酸风险评估模型对输入的数据进行预测，预测高尿酸血症患者新发肾脏疾病或死亡风险。
根据本发明的一个具体实施方案，剔除缺失变量数占样本变量集总数的比例10％-20％的样本。
根据本发明的一个具体实施方案，剔除缺失血尿酸、血肌酐、血压、血糖、血脂、高尿酸血症或痛风病史、生活方式和行为习惯信息、中医评估信息指标信息的样本。
根据本发明的一个具体实施方案，以是否新发肾脏疾病或死亡为目标变量，利用单因素逻辑回归方法计算每一个初筛特征与目标变量之间的相关性，选择相关性≤0.1的特征作为模型的输入特征。
根据本发明的一个具体实施方案，单因素逻辑回归公式如下：
其中，
p是目标变量的概率；
x是单个特征值；
β0为模型的截距项和β1为模型的特征系数。
根据本发明的一个具体实施方案，高尿酸风险评估模型训练时，因变量为是否新发肾脏疾病或死亡，自变量为步骤2筛选得到的高尿酸风险评估模型的输入特征。
根据本发明的一个具体实施方案，多因素逻辑回归模型的公式为：
其中，
p是自变量数量；
X1,X2……Xp是p个自变量；
β0,β1……βp是模型的参数；
Y是因变量；
P(Y＝1|X)是Sigmoid函数，表示在给定X的情况下，Y取值为1的概率；当P(Y＝1|X)大于0.5时，将模型结果预测为1，否则预测为0。
根据本发明的一个具体实施方案，步骤4中，通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化具体包括：
每次迭代时，从训练集中随机抽取第二预设比例的数据，计算对数损失函数；
计算对数损失函数的梯度；
按照梯度下降的方向更新多因素逻辑回归模型参数。
根据本发明的一个具体实施方案，对数损失函数的梯度计算公式如下：
其中，
m表示每次训练样本的数量；
θ表示多因素逻辑回归模型的参数；
j表示第j个参数；
x(i)表示第i个训练样本的特征向量；
表示第i个训练样本的第j个特征值；
y(i)表示第i个训练样本的因变量；
hθ(x(i))表示多因素逻辑回归模型对第i个样本的预测结果；
J(θ)表示对数损失函数值；
θj表示第j个参数的多因素逻辑回归模型参数值；
为对数损失函数的梯度。
根据本发明的一个具体实施方案，梯度下降方向的计算公式如下：
其中，
α为学习率，为每次迭代更新时，参数调整的步长；
θ'为本次迭代后更新的多因素逻辑回归模型的参数值。
根据本发明的一个具体实施方案，步骤5中区分度利用C统计量分析，校准度利用校正曲线分析。
根据本发明的一个具体实施方案，所述的高尿酸患者健康管理的方法，还包括健康干预方法，包括：
根据高尿酸风险评估模型对客户数据的风险评估结果，根据新发肾脏疾病或死亡风险概率按预设的区间对客户进行风险分层；
以客户风险分层为主要依据，结合客户性别、年龄以及与高尿酸相关的指标，从膳食和健康管理方案库中智能匹配个性化的高尿酸膳食处方和健康管理方案。
根据本发明的一个具体实施方案，根据新发肾脏疾病或死亡风险概率按<5％、5％-10％和≥10％将患者分层为低危组、中危组和高危组。
本发明提供了一种高尿酸患者健康管理的系统，包括高尿酸风险评估模块，执行上述的高尿酸患者健康管理的方法。
根据本发明的一个具体实施方案，还包括高尿酸健康干预模块，执行上述的高尿酸患者健康管理的方法的健康干预方法。
根据本发明的一个具体实施方案，与高尿酸相关的指标包括：体重水平(体重正常、超重和肥胖)、血糖水平(血糖正常、异常或糖尿病病史)、血脂水平(正常、异常或高脂血症病史)、血压水平(正常、异常或高血压病史)、是否有痛风病史、血尿酸水平、HLA-B*5801基因型以及中医证型(湿浊内蕴证、湿热毒蕴证、寒湿痹阻证、痰瘀痹阻证、脾虚湿热证、脾肾亏虚证)。
根据本发明的一个具体实施方案，高尿酸医学配方食品包括：结合尿酸高患者的体质特征，依据传统中医的精髓理论，因人而异，黄金配伍以一种、几种或全部的药食两用中药提取物精华及新资源食品、多种益生菌、短肽为主要原料，以益生元、碳水化合物、氨基酸、有保健功能的油脂、多种维生素、多种矿物质为辅料制成的医学配方食品。
根据本发明的一个具体实施方案，高尿酸非全营养配方食品：根据《特殊医学用途配方食品通则》的要求，综合当今美国哈佛大学的先进生理学、医药、营养学及临床应用等研究成果，依据“消中寓补”、“均衡调养”的传统中医的精髓理论(肝、脾、肾三脏同调为主原则)研制而成。
根据本发明的一个具体实施方案，高尿酸非全营养配方食品：以石斛、车前子、山慈姑、当归、线叶金雀花、裸藻、青钱柳叶、雨生红球藻等浸泡后加入β-环状糊精，用预水解SBE技术提取后,再添加生物酶解提取的冬虫夏草(冬虫夏草菌丝体)、蛹虫草、灵芝孢子粉(破壁)、益生元、氨基酸、碳水化合物、有保健功能的油脂、多种维生素及矿物质一起粉碎混合后高温灭菌，然后混合均匀制成粉状的固体饮料、颗粒剂的高尿酸非全营养配方食品，直接饮用或经鼻饲摄入；也可以加入适量附料制成胶囊、片剂或加入甜味剂和黑芝麻粉制成饼干等快速、方便食品便于外出携带食用。
根据本发明的一个具体实施方案，根据所添加新资源食品原料的要求，在外包装中标注不适宜人群，如：不适用于孕妇、哺乳期妇女、食用真菌过敏者、非目标人群使用等。
根据本发明的一个具体实施方案，高尿酸日常饮食干预方案如下：
控制嘌呤摄入：建议减少高嘌呤食物的摄入，包括内脏器官(肝脏、肾脏)、红肉(牛肉、猪肉)、海鲜(鱼、虾、贝类)、咖啡因饮料等。可以选择低嘌呤食物，如蔬菜、水果、全谷物和低脂乳制品。高尿酸血症的主要原因是体内尿酸生成过多或排泄不足，而嘌呤是尿酸的前体。
控制酒精摄入：建议限制酒精的摄入，包括啤酒、葡萄酒和烈性酒。酒精会干扰尿酸的排泄，导致尿酸水平升高。
增加水果和蔬菜摄入：水果和蔬菜富含维生素C和其他抗氧化物质，有助于降低尿酸水平。建议多食用橙子、柠檬、草莓、蓝莓、番茄、花椰菜等富含维生素C的食物。
控制糖摄入：高糖饮食可能会导致代谢紊乱，影响尿酸的代谢。建议减少糖和甜食的摄入，尤其是高果糖玉米糖浆和加工食品中的隐藏糖分。
保持适当的蛋白质摄入：蛋白质是身体所需的重要营养素，但过多的蛋白质摄入可能导致尿酸水平升高。建议适量摄入优质蛋白质，如鱼类、禽肉、豆类和坚果，避免过量摄入。
多饮水：适量的水分摄入有助于稀释尿液中的尿酸，减少尿酸结晶的形成。建议每天饮用足够的水，保持良好的水分平衡。
注意体重控制：肥胖与高尿酸血症之间存在一定的关联。适量的体重控制可以减少尿酸水平的升高。建议采取合理的饮食和运动来维持健康的体重。
根据本发明的一个具体实施方案，高尿酸运动干预方案如下：
有氧运动：推荐进行有氧运动，如快走、慢跑、游泳、骑自行车等。这些活动有助于提高心肺功能，控制体重，并促进新陈代谢的正常运行。
运动强度：运动强度应根据患者的身体状况和健康状况来确定。建议从适度的运动开始，逐渐增加运动的强度和持续时间。运动强度应该在个体的最大心率的60％-80％之间。最大心率的计算公式是：220减去年龄。比如，一个50岁的人的最大心率为220-50＝170，那么他的运动强度应该在102-136之间。
长期坚持：建议将运动作为日常生活的一部分，并保持长期的运动习惯。每周进行至少150分钟的中等强度有氧运动，或75分钟的高强度有氧运动。
多样化运动方式：鼓励患者尝试不同的运动方式，以增加运动的乐趣和兴趣。可以结合团队运动、户外活动或健身课程等，增加运动的多样性。
注意关节保护：对于高尿酸血症患者，特别是存在关节炎或疼痛的患者，建议选择低冲击性的运动，如游泳或骑自行车，以减少关节负荷。
饮水：饮水对于排除体内尿酸是非常重要的。建议患者在运动期间和运动后保持充足的水分摄入，以维持良好的水化状态。
个体化指导：根据患者的健康状况、运动能力和个人偏好，制定个体化的运动计划。定期与患者交流，了解他们的运动进展和任何不适情况，根据不适情况，进行运动计划的调整，如：如果心率在最大心率的60％-80％之间仍感觉不适，建议改为长周期低强度的运动。
根据本发明的一个具体实施方案，高尿酸健康管理档案数据来源涉及采用以下多种方式获取的大量诊断数据和处方数据：来自医疗设备；来自个人保健设备；来自患者记录日志；来自实验室检验；以及来自保健专业人士推荐。医疗设备包括腹部超声检查设备、动态血压检查设备。这些系统中的每一个生成和/或管理大量诊断和处方数据。
根据本发明的一个具体实施方案，个人保健设备包括称重计、血压袖带、锻炼机器、温度计和重量管理软件。患者记录日志包括与膳食、锻炼和生活方式相关的信息。实验室检验结果包括尿微量白蛋白、血尿酸、血肌酐、胆固醇以及甘油三酯。保健专业人士推荐包括处方、饮食、健康计划以及与患者的治疗相关的其他医疗信息。
根据本发明的一个具体实施方案，在客户健康干预过程中采集的生活方式信息、医疗信息以及血尿酸、体重、血压等健康监测信息，将同时纳入到客户的健康档案中，实现客户健康档案的实时动态更新。
根据本发明的一个具体实施方案，健康档案的血尿酸、血压、体重、腰围、血糖等健康信息数值数据通过趋势图方式展示，文字数据可关联历次结果，客户和授权用户均可一目了然地了解客户自身主要健康问题和健康指标的动态变化趋势。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，包括高尿酸风险评估方法，高尿酸风险评估方法包括如下步骤：
步骤1，数据清洗：剔除缺失变量数占样本集中总变量数第一预设比例的样本，剔除缺失高尿酸相关指标的样本，得到有效样本，对有效样本中的缺失值采用马尔科夫蒙特卡洛法进行填充；
步骤2，特征选择：利用高尿酸相关的文献分析对高尿酸相关特征进行预判，初步筛选出高尿酸相关特征，对于初步筛选出的高尿酸相关特征，以是否新发肾脏疾病或死亡为目标变量，利用训练集，采用过滤式特征选择方法，筛选与目标变量相关性低于预设阈值的特征作为高尿酸风险评估模型的输入特征；
步骤3，高尿酸风险评估模型训练：训练时，利用多因素逻辑回归模型拟合训练集；
步骤4，高尿酸风险评估模型优化：通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化；
步骤5，高尿酸风险评估模型评估和验证：使用测试集来评估高尿酸风险评估模型的性能，评价指标为新发肾脏疾病或死亡的区分度和校准度；
步骤6，利用高尿酸风险评估模型进行预测：利用训练好的高尿酸风险评估模型对输入的数据进行预测，预测高尿酸血症患者新发肾脏疾病或死亡风险；
还包括健康干预方法，包括：
根据高尿酸风险评估模型对客户数据的风险评估结果，根据新发肾脏疾病或死亡风险概率按预设的区间对客户进行风险分层；
以客户风险分层为主要依据，结合客户性别、年龄以及与高尿酸相关的指标，从膳食和健康管理方案库中智能匹配个性化的高尿酸膳食处方和健康管理方案。
2.根据权利要求1所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，剔除缺失血尿酸、血肌酐、血压、血糖、血脂、高尿酸血症或痛风病史、生活方式和行为习惯信息、中医评估信息指标信息的样本。
3.根据权利要求1所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，以是否新发肾脏疾病或死亡为目标变量，利用单因素逻辑回归方法计算每一个初筛特征与目标变量之间的相关性，选择相关性≤0.1的特征作为模型的输入特征。
4.根据权利要求3所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，单因素逻辑回归公式如下：
其中，
p是目标变量的概率；
x是单个特征值；
β0为模型的截距项和β1为模型的特征系数。
5.根据权利要求1所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，高尿酸风险评估模型训练时，因变量为是否新发肾脏疾病或死亡，自变量为步骤2筛选得到的高尿酸风险评估模型的输入特征。
6.根据权利要求1所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，多因素逻辑回归模型的公式为：
其中，
p是自变量数量；
X1,X2……Xp是p个自变量；
β0,β1……βp是模型的参数；
Y是因变量；
P(Y＝1|X)是Sigmoid函数，表示在给定X的情况下，Y取值为1的概率；当P(Y＝1|X)大于0.5时，将模型结果预测为1，否则预测为0。
7.根据权利要求1所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，步骤4中，通过对数损失函数结合梯度下降算法对多因素逻辑回归模型参数进行优化具体包括：
每次迭代时，从训练集中随机抽取第二预设比例的数据，计算对数损失函数；
计算对数损失函数的梯度；
按照梯度下降的方向更新多因素逻辑回归模型参数；
其中，对数损失函数的梯度计算公式如下：
其中，
m表示每次训练样本的数量；
θ表示多因素逻辑回归模型的参数；
j表示第j个参数；
x(i)表示第i个训练样本的特征向量；
表示第i个训练样本的第j个特征值；
y(i)表示第i个训练样本的因变量；
hθ(x(i))表示多因素逻辑回归模型对第i个样本的预测结果；
J(θ)表示对数损失函数值；
θj表示第j个参数的多因素逻辑回归模型参数值；
为对数损失函数的梯度。
8.根据权利要求7所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，梯度下降方向的计算公式如下：
其中，
α为学习率，为每次迭代更新时，参数调整的步长；
θ'为本次迭代后更新的多因素逻辑回归模型的参数值。
9.根据权利要求1所述的高尿酸患者健康管理的方法，其特征在于，步骤5中区分度利用C统计量分析，校准度利用校正曲线分析。
10.一种高尿酸患者健康管理的系统，其特征在于，包括高尿酸风险评估模块和高尿酸健康干预模块，高尿酸风险评估模块执行权利要求1-9任一项所述的高尿酸患者健康管理的方法中的高尿酸风险评估方法，高尿酸健康干预模块执行权利要求1-9任一项所述的高尿酸患者健康管理的方法中的健康干预方法。
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|---|---|---|---|
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