申请/专利权人：宝石花(天津)健康管理有限公司

申请日：2023-08-23

公开（公告）日：2023-12-05

公开（公告）号：CN117158985A

主分类号：A61B5/318

分类号：A61B5/318;G16H50/30;G06N3/0464;G06N3/08;A61B5/332

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明涉及疾病风险预测技术领域，具体涉及一种十年内心源性猝死风险的预测方法、系统及设备，方法包括：获取个体样本的48小时的心电数据及基于China‑PAR风险评估模型的风险分级评估结果；将心电数据进行拆分及组合处理得到预设多维度的波形图；构建卷积神经网络模型，将波形图作为输入并将其对应的风险分级评估结果作为输出训练模型得到心源性猝死风险预测模型；获取受试者的48小时的心电数据并进行处理的波形图输入预测模型中，输出的结果作为十年内心源性猝死风险的预测等级结果。本发明能一般人群及医生创建一种非线性、高精度、可迭代的心源性猝死风险的深度学习模型，提高心源性猝死的检出率，减低复发率和死亡率。

主权项：1.一种十年内心源性猝死风险的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设数量个体样本的48小时的心电数据及基于China-PAR风险评估模型所需的数据，并基于China-PAR风险评估模型收集的数据生成基于China-PAR量表的风险分级评估结果，按预设比例分为训练集及测试集；将所述心电数据进行不同维度的拆分及组合处理，得到预设多维度的波形图；构建卷积神经网络模型，将训练集的预设多维度的波形图作为输入，将其对应的基于China-PAR量表的风险分级评估结果作为输出，训练所述卷积神经网络模型，并用测试集进行验证得到符合预设要求的心源性猝死风险预测模型；获取受试者的48小时的心电数据，并对其进行不同维度的拆分及组合处理，得到预设多维度的波形图输入所述心源性猝死风险预测模型中，输出的结果作为十年内心源性猝死风险的预测等级结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 宝石花(天津)健康管理有限公司 一种十年内心源性猝死风险的预测方法、系统及设备

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