一种糖尿病肾病风险评估方法及系统

专利主权项内容

1.一种糖尿病肾病风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：基于患者实时生理数据，应用自回归移动平均模型和卡尔曼滤波器，构建动态监测系统，并生成实时健康状态更新；基于所述实时健康状态更新，运用全基因组关联研究和贝叶斯网络，分析糖尿病患者的遗传数据并识别与肾病关联遗传风险因素，生成遗传风险因子报告；基于所述遗传风险因子报告，利用卷积神经网络和循环神经网络，从医疗数据中识别糖尿病肾病的早期生物标志物和风险模式，生成深度模式识别报告；基于所述深度模式识别报告，采用深度神经网络和集成学习方法，对患者发展肾病的风险进行分类和预测，生成风险预测分类报告；基于所述风险预测分类报告，运用关联规则学习和网络分析，探索糖尿病和肾病之间的数据关联和交互路径，生成关联网络分析报告；基于所述关联网络分析报告，应用因果推断方法，通过Do-Calculus和结构方程模型，检索糖尿病肾病风险因素之间的因果关系，生成因果关系分析报告；基于所述因果关系分析报告，结合患者个体特征和历史数据，制定个性化的糖尿病肾病预防和干预策略，生成个性化干预策略；所述实时健康状态更新具体为包括心率变化、血糖水平的实时数据，所述遗传风险因子报告包括肾病关联的遗传标记和变异信息，所述深度模式识别报告包括识别的生物标志物和风险模式，所述风险预测分类报告包括风险等级和预测结果，所述关联网络分析报告包括关联规则和数据交互网络，所述因果关系分析报告包括因果关系图和分析结果，所述个性化干预策略包括预防措施、生活方式调整和治疗方案。