本發(fā)明涉及急性呼吸道感染預(yù)測(cè)，尤其涉及一種用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的急性呼吸道感染預(yù)測(cè)模型主要基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，如logistic回歸、支持向量機(jī)、決策樹等。這類方法通常利用人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、病史、生活方式等靜態(tài)數(shù)據(jù)作為輸入，訓(xùn)練出一個(gè)固定的分類或回歸模型，用于預(yù)測(cè)感染風(fēng)險(xiǎn)。但是，這種靜態(tài)建模范式無(wú)法充分考慮患者健康狀態(tài)的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程。急性呼吸道感染的發(fā)生是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過(guò)程，患者的生理指標(biāo)、免疫功能等都處于時(shí)刻變化之中，僅依靠靜態(tài)的特征很難全面反映病情進(jìn)展。因此，現(xiàn)有方法在建?；颊邉?dòng)態(tài)變化方面存在局限。

2、此外，以往的預(yù)測(cè)模型大多采用群體化建模策略，即利用所有患者數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個(gè)統(tǒng)一的模型，用于預(yù)測(cè)不同個(gè)體的感染風(fēng)險(xiǎn)。這種做法忽略了患者間存在的顯著個(gè)體差異，如遺傳背景、既往疾病、藥物反應(yīng)性等方面的差異。對(duì)于急性呼吸道感染這類多因素交互影響的復(fù)雜疾病，群體化建模難以兼顧不同患者的特殊性，容易產(chǎn)生偏頗的結(jié)果，影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。現(xiàn)有方法在建?；颊邆€(gè)性化方面存在局限。總的來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的急性呼吸道感染預(yù)測(cè)模型雖然取得了一定進(jìn)展，但在刻畫患者動(dòng)態(tài)變化和個(gè)體差異方面還不夠深入，難以充分滿足精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和個(gè)性化防控的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：對(duì)目標(biāo)患者進(jìn)行原始數(shù)據(jù)收集并進(jìn)行時(shí)間窗口劃分，得到時(shí)間窗口數(shù)據(jù)；根據(jù)時(shí)間窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行生物節(jié)律特征提取，得到生物節(jié)律特征數(shù)據(jù)；對(duì)生物節(jié)律特征數(shù)據(jù)進(jìn)行窗口特征篩選，得到重要生物節(jié)律時(shí)間窗口特征數(shù)據(jù)；對(duì)重要生物節(jié)律時(shí)間窗口特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間順序排列，得到患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：根據(jù)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)進(jìn)行vae模型構(gòu)建，得到vae模型；利用vae模型對(duì)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)進(jìn)行隱變量提取處理，得到患者隱變量平滑序列；根據(jù)患者隱變量平滑序列進(jìn)行軌跡聚類分析，得到患者健康軌跡聚類數(shù)據(jù)；根據(jù)患者健康軌跡聚類數(shù)據(jù)以及患者隱變量平滑序列進(jìn)行患者個(gè)體健康軌跡生成，得到患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：通過(guò)環(huán)境檢測(cè)站對(duì)目標(biāo)患者進(jìn)行患者地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)獲取，得到患者地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)；根據(jù)患者地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)以及患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間維度對(duì)齊，得到健康與環(huán)境對(duì)齊數(shù)據(jù)；根據(jù)時(shí)間對(duì)齊環(huán)境數(shù)據(jù)以及患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間延遲-相似度矩陣構(gòu)建，得到時(shí)間延遲-相似度矩陣；根據(jù)時(shí)間延遲-相似度矩陣進(jìn)行時(shí)間延遲參數(shù)提取，得到時(shí)間延遲參數(shù)；根據(jù)時(shí)間延遲參數(shù)以及時(shí)間延遲-相似度矩陣進(jìn)行患者環(huán)境敏感性譜構(gòu)建，得到患者環(huán)境敏感性譜；

6、步驟s4：根據(jù)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)、患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)以及患者環(huán)境敏感性譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建，得到動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)生成，得到個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；

7、步驟s5：對(duì)急性呼吸道感染患者進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，得到患者實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；將患者實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入至個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更新，得到動(dòng)態(tài)貝葉斯更新網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)動(dòng)態(tài)貝葉斯更新網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行未來(lái)急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)并進(jìn)行個(gè)性化急性呼吸道感染預(yù)警推送，得到個(gè)性化急性呼吸道感染預(yù)警數(shù)據(jù)。

8、本發(fā)明通過(guò)收集、處理和整合患者的電子病歷數(shù)據(jù)和生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，并提取生物節(jié)律特征，構(gòu)建了包含豐富信息的患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)，為后續(xù)模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用?vae?模型對(duì)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和降維，并通過(guò)軌跡聚類分析和未來(lái)軌跡預(yù)測(cè)，生成了能夠反映患者個(gè)體健康狀態(tài)變化規(guī)律的個(gè)性化健康軌跡數(shù)據(jù)，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供了更精準(zhǔn)的個(gè)體化信息。通過(guò)分析環(huán)境數(shù)據(jù)與患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，識(shí)別出對(duì)患者健康有顯著影響的環(huán)境因素，并構(gòu)建了能夠反映患者對(duì)不同環(huán)境因素敏感程度的個(gè)性化環(huán)境敏感性譜，為全面評(píng)估患者的急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)提供了重要的環(huán)境信息。整合患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)、個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)和環(huán)境敏感性譜，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個(gè)能夠捕捉患者個(gè)體差異、動(dòng)態(tài)變化和環(huán)境影響的個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，為更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)提供了有效的工具。通過(guò)實(shí)時(shí)采集患者數(shù)據(jù)并更新個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)患者急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)評(píng)估和個(gè)性化預(yù)警，為患者的健康管理提供了更及時(shí)、更精準(zhǔn)、更個(gè)性化的服務(wù)，有助于降低疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。因此，本發(fā)明提供了一種用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法。為解決傳統(tǒng)的用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法在刻畫患者動(dòng)態(tài)變化和個(gè)體差異方面的不足，通過(guò)時(shí)間維度建模、多尺度特征融合、個(gè)體化表示學(xué)習(xí)、知識(shí)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化、動(dòng)態(tài)更新預(yù)警等一系列設(shè)計(jì)，在捕捉患者動(dòng)態(tài)變化和個(gè)體差異方面進(jìn)行了全面的考慮和建模，很好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足，有效地解決了現(xiàn)有模型在個(gè)體差異和動(dòng)態(tài)變化考慮不足的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了更精準(zhǔn)、更個(gè)性化的急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，為疾病的預(yù)防提供了更有效的工具。

9、優(yōu)選地，本發(fā)明還提供了一種用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法，該用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練系統(tǒng)包括：

10、多尺度時(shí)間序列構(gòu)建模塊，用于對(duì)目標(biāo)患者進(jìn)行原始數(shù)據(jù)收集并進(jìn)行時(shí)間窗口劃分，得到時(shí)間窗口數(shù)據(jù)；根據(jù)時(shí)間窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行生物節(jié)律特征提取，得到生物節(jié)律特征數(shù)據(jù)；對(duì)生物節(jié)律特征數(shù)據(jù)進(jìn)行窗口特征篩選，得到重要生物節(jié)律時(shí)間窗口特征數(shù)據(jù)；對(duì)重要生物節(jié)律時(shí)間窗口特征數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間順序排列，得到患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)；

11、個(gè)體健康軌跡建模模塊，用于根據(jù)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)進(jìn)行vae模型構(gòu)建，得到vae模型；利用vae模型對(duì)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)進(jìn)行隱變量提取處理，得到患者隱變量平滑序列；根據(jù)患者隱變量平滑序列進(jìn)行軌跡聚類分析，得到患者健康軌跡聚類數(shù)據(jù)；根據(jù)患者健康軌跡聚類數(shù)據(jù)以及患者隱變量平滑序列進(jìn)行患者個(gè)體健康軌跡生成，得到患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)；

12、環(huán)境敏感性分析模塊，用于通過(guò)環(huán)境檢測(cè)站對(duì)目標(biāo)患者進(jìn)行患者地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)獲取，得到患者地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)；根據(jù)患者地區(qū)環(huán)境數(shù)據(jù)以及患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間維度對(duì)齊，得到健康與環(huán)境對(duì)齊數(shù)據(jù)；根據(jù)時(shí)間對(duì)齊環(huán)境數(shù)據(jù)以及患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間延遲-相似度矩陣構(gòu)建，得到時(shí)間延遲-相似度矩陣；根據(jù)時(shí)間延遲-相似度矩陣進(jìn)行時(shí)間延遲參數(shù)提取，得到時(shí)間延遲參數(shù)；根據(jù)時(shí)間延遲參數(shù)以及時(shí)間延遲-相似度矩陣進(jìn)行患者環(huán)境敏感性譜構(gòu)建，得到患者環(huán)境敏感性譜；

13、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊，用于根據(jù)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)、患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)以及患者環(huán)境敏感性譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建，得到動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；根據(jù)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)生成，得到個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；

14、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與預(yù)警模塊，用于對(duì)急性呼吸道感染患者進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，得到患者實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；將患者實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入至個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更新，得到動(dòng)態(tài)貝葉斯更新網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)動(dòng)態(tài)貝葉斯更新網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行未來(lái)急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)并進(jìn)行個(gè)性化急性呼吸道感染預(yù)警推送，得到個(gè)性化急性呼吸道感染預(yù)警數(shù)據(jù)。

15、優(yōu)選地，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法。

16、本發(fā)明通過(guò)收集、處理和整合患者的電子病歷數(shù)據(jù)和生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，并提取生物節(jié)律特征，構(gòu)建了包含豐富信息的患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)，為后續(xù)模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用?vae?模型對(duì)患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和降維，并通過(guò)軌跡聚類分析和未來(lái)軌跡預(yù)測(cè)，生成了能夠反映患者個(gè)體健康狀態(tài)變化規(guī)律的個(gè)性化健康軌跡數(shù)據(jù)，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供了更精準(zhǔn)的個(gè)體化信息。通過(guò)分析環(huán)境數(shù)據(jù)與患者個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，識(shí)別出對(duì)患者健康有顯著影響的環(huán)境因素，并構(gòu)建了能夠反映患者對(duì)不同環(huán)境因素敏感程度的個(gè)性化環(huán)境敏感性譜，為全面評(píng)估患者的急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)提供了重要的環(huán)境信息。整合患者多尺度時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)、個(gè)體健康軌跡數(shù)據(jù)和環(huán)境敏感性譜，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個(gè)能夠捕捉患者個(gè)體差異、動(dòng)態(tài)變化和環(huán)境影響的個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，為更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)提供了有效的工具。通過(guò)實(shí)時(shí)采集患者數(shù)據(jù)并更新個(gè)性化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)患者急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)評(píng)估和個(gè)性化預(yù)警，為患者的健康管理提供了更及時(shí)、更精準(zhǔn)、更個(gè)性化的服務(wù)，有助于降低疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。因此，本發(fā)明提供了一種用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法。為解決傳統(tǒng)的用于急性呼吸道感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法在刻畫患者動(dòng)態(tài)變化和個(gè)體差異方面的不足，通過(guò)時(shí)間維度建模、多尺度特征融合、個(gè)體化表示學(xué)習(xí)、知識(shí)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化、動(dòng)態(tài)更新預(yù)警等一系列設(shè)計(jì)，在捕捉患者動(dòng)態(tài)變化和個(gè)體差異方面進(jìn)行了全面的考慮和建模，很好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足，有效地解決了現(xiàn)有模型在個(gè)體差異和動(dòng)態(tài)變化考慮不足的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了更精準(zhǔn)、更個(gè)性化的急性呼吸道感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，為疾病的預(yù)防提供了更有效的工具。