基于数据共享的宠物医疗智能诊断方法、系统及存储介质

专利主权项内容

1.一种基于数据共享的宠物医疗智能诊断方法，其特征在于，包括：设定一宠物医疗数据共享距离；建立宠物医疗数据共享云端；采集宠物医疗数据并上传至宠物医疗数据共享云端；将当前宠物医疗场所为圆心，以设定的宠物医疗数据共享距离为半径构成的圆形区域设定为医疗数据分析区域；设定一数据分析时长；从宠物医疗数据共享云端中调取医疗数据分析区域内在数据分析时长内的所有宠物医疗数据，记为宠物医疗分析样本数据；基于宠物诊疗经验，确定每一个宠物医疗分析样本数据的宠物诊断结果的若干环境诱因；统计所有宠物医疗分析样本数据中出现的每一个环境诱因的次数，建立环境诱因矩阵；确定宠物医疗场所接诊的宠物表征数据；结合宠物表征数据和环境诱因矩阵进行综合分析预测宠物的若干个高风险宠物疾病；基于高风险宠物疾病，安排宠物进行对应的诊断检测项目；所述结合宠物表征数据和环境诱因矩阵进行综合分析预测宠物的若干个高风险宠物疾病具体包括：构建宠物疾病与宠物表征数据之间的诊断拟合模型，所述诊断拟合模型以宠物表征数据为输入，以宠物患有每一种宠物疾病的患病概率为输出；将宠物医疗场所接诊的宠物表征数据输入诊断拟合模型，确定宠物患有每一种宠物疾病的患病概率；筛选出患病概率大于风险预设值的若干个宠物疾病，记为高风险宠物疾病；确定每个高风险宠物疾病的疾病诱因，建立与高风险宠物疾病一一对应的高风险疾病诱因集合；基于高风险疾病诱因集合和环境诱因矩阵，计算每个高风险宠物疾病的环境诱因指标；基于高风险宠物疾病的环境诱因指标和高风险宠物疾病的患病概率，通过诊断指标计算公式计算宠物患有每一个高风险宠物疾病的诊断指标；按照诊断指标的大小依次对高风险宠物疾病进行排序；其中，所述诊断指标计算公式具体为：
；式中，为第j个高风险宠物疾病的诊断指标，/>为第j个高风险宠物疾病的环境诱因指标，/>为第j个高风险宠物疾病的患病概率；所述构建宠物疾病与宠物表征数据之间的诊断拟合模型具体包括：基于Logistic回归模型构建每一个宠物疾病与宠物表征数据之间的疾病风险预测模型；将所有宠物疾病与宠物表征数据之间的疾病风险预测模型整合为诊断拟合模型；所述疾病风险预测模型具体为：
，式中，为患有宠物疾病的患病概率，/>为第k个宠物表征的表征指标，若宠物具有第k个宠物表征，则/>为1，若宠物不具有第k个宠物表征，则/>为0，均为模型系数；所述基于高风险疾病诱因集合和环境诱因矩阵，计算每个高风险宠物疾病的环境诱因指标具体包括：将宠物医疗分析样本数据中出现的所有环境诱因组成环境诱因集合；对高风险疾病诱因集合和环境诱因集合进行求交集，得到环境诱因拟合交集；记环境诱因拟合交集中的元素为拟合环境诱因；确定环境诱因矩阵中，每个拟合环境诱因的次数归一化指标；将所有拟合环境诱因的次数归一化指标进行求和，得到高风险宠物疾病的环境诱因指标。 数据由马 克 团 队整理