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基于老年人群的糖尿病关键转变期的识别及预测方法
发布时间: 2023-10-24
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
生物与新医药技术
成果介绍
本发明涉及糖尿病技术领域,尤其是指一种基于老年人群的糖尿病关键转变期的识别及预测方法,使用多次连续的体检数据,运用动态网络生物标志物复合指数,来识别糖尿病关键转变期,并在此基础上构建多个糖尿病关键转变期的预测模型,具体步骤包括确定研究对象、选择构建糖尿病关键转变期预测模型的特征、训练多个糖尿病关键转变期预测的模型、评估多个糖尿病关键转变期预测的模型、在多个糖尿病关键转变期预测的模型中选择最优预测模型。所述方法能够帮助我们更准确地筛选处于关键转变期的人群,锁定高危人群,从而提高诊断和治疗的准确性和效果,为精准预防提供理论依据,对预防措施的实施具有指导意义
成果亮点
本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中，糖尿病关键转变期无法识别及预测的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于老年人群的糖尿病关键转变期的识别方法，具体步骤包括：
确定研究对象；选取在相同年限内连续多次进行体检且体检结果符合质控人员质控标准的老年人群作为研究对象，其体检结果末年诊断为糖尿病，其余年份均未发病；
将研究对象的体检指标依据是否为糖尿病风险因素，分为集群内变量和集群外变量；
依据分岔理论和中心流理论，利用集群内变量和集群外变量中同年的体检数据，计算各年份的DNB复合指数I，基于DNB复合指数识别糖尿病关键转变期；
比较各年份的DNB复合指数I；若其中某一年的复合指数快速上升，则研究对象在该年份处于糖尿病的临界状态，该年份即为末年确诊糖尿病人群的糖尿病关键转变期。
在本发明的一个实施例中，所述集群内变量包括年龄，腰围，BMI，葡萄糖，胆固醇，甘油三酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白；集群外变量包括红细胞压积，红细胞分布宽度CV，血红蛋白测定，平均血红蛋白含量，肌酐，总胆红素，谷草转氨酶，谷丙转氨酶。
团队介绍
发明人：
周慧 俞璐刚 陈小芳 董晨 张可心 刘佳 钱晓燕 吴蕾 周靓玥 景阳 黄彦珲 郭屹彬 朱璇 张敬琪 马玉琴
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-11-14
刘全
苏州大学
教授
综合评价
本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：
本发明所述的一种基于老年人群的糖尿病关键转变期的识别方法，使用动态网络生物标志物模型识别糖尿病从健康到疾病动态进展中的关键转变期，通过动态的、系统化的分析方法，对糖尿病发展过程进行描述和探究。与传统的单一生物标志物研究方法相比，动态网络生物标志物模型能够综合多种生物标志物数据，并且是在临界状态强烈波动的一组成员。所述基于老年人群的糖尿病关键转变期的识别方法能够从时间序列数据中识别疾病的临界状态，从而为糖尿病发生前的精准干预提供重要的理论依据。
本发明所述的一种基于老年人群的糖尿病关键转变期的预测方法，通过构建多个机器学习模型，并进一步比较其性能，挑选出最适合的糖尿病关键转变期预测模型，能够帮助我们更准确地筛选处于关键转变期的人群，锁定高危人群，从而提高诊断和治疗的准确性和效果。所述预测方法为精准预防提供理论依据，对预防措施的实施具有指导意义。
除此之外，本发明构建糖尿病关键转变期的识别和预测模型的数据为多次连续体检的数据。所述多次连续体检的数据不仅携带了大量的生物医学信息，同时还包含了反应人群健康动态变化的时间信息，具有重要的研究意义和价值。使用多次连续体检数据可以获取更多的生物标志物信息和相关临床指标，从而提高模型的精度和准确性，为确定关键转变期提供更加准确的依据，增加了研究结果的实践意义。
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