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申请/专利权人：西北大学

摘要：本发明申请涉及多源数据处理技术领域，本发明申请公开了一种基于多源数据处理的冠心病风险预测方法，该方法利用多源数据构建适合不同客户特性的冠心病开放性风险预测模型，并依据日常采集的客户身体数据和生活数据综合预测冠心病发生的风险，在提升冠心病预测准确性的同时，能够更好的满足不同类型客户的使用需求。

主权项：1.一种基于多源数据处理的冠心病风险预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一，采集基础数据，构建若干数据集并为每个数据集进行编号，一个数据集对应着一种执业状态，每种执业状态包括多个特性要求，采集不同执业状态下人员的身体数据和生活数据并存入对应的数据集，每个人员的身体数据和生活数据将作为一个基础数据组；步骤二，数据预处理，对每个数据集内的多个基础数据组进行清洗，将每个数据集内经过清洗后的多个基础数据组分成训练集和测试集；步骤三，上传符合不同特性要求的开放性风险预测模型，服务商在本地服务器上先构建基础风险预测模型，将每个数据集内的训练集代入基础风险预测模型并通过深度学习的方法对基础风险预测模型进行训练，进而得到符合该数据集特性要求的开放性风险预测模型，然后将测试集代入符合该数据集特性要求的开放性风险预测模型并对符合该数据集特性要求的开放性风险预测模型的准确性进行测试，将测试后的符合该数据集特性要求的开放性风险预测模型上传至云服务器；步骤四，构建客户端，在客户的智能手机中下载安装客户端APP，客户通过客户端APP从云服务器中下载与其自身特性相匹配的开放性风险预测模型，所述客户端APP内设置客户端数据库，客户端APP能够在设定的周期内接收客户的生活数据和身体数据并分批次的存储到客户端数据库中；步骤五，风险预测，客户端APP将客户端数据库内存储的最近一批次的生活数据和身体数据代入开放式风险预测模型并获得风险指数，客户端APP依据风险指数对冠心病的发病风险进行评估并发出评估结果；其中，基础风险预测模型为： 式1中，F为风险指数，n为数据集编号，Fn为适用于第n个数据集特性的风险指数，n1、n2、n3和n4为式1中各项的权重系数，G为客户的性别，A为客户的年龄且A的值不小于40，WH为工作时长，P为执业状态的标识值，BF为血脂测定值，BF0是血脂标准值，BS为血糖测定值，BS0是血糖标准值，BP为血压测定值，BP0是血压标准值，HR为心率测定值，HR0是心率标准值，W为体重测定值，W0是体重标准值，ST为实际睡眠时长，ST0是标准睡眠时长，MT为实际运动时长，MT0是标准运动时长；所述步骤一中的执业状态是指客户是否参加工作以及工作类型，客户未参加工作对应着一个数据集，客户参加某一种类的工作也会对应着一个数据集；每种执业状态包括多个特性要求，特性要求是根据同一执业状态下不同工作因素的组合生成的；执业状态的标识值是工作因素在诱发冠心病方面的数据体现，执业状态的标识值与工作的强度成正比，执业状态的标识值是一个开放性的数据。

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