一种慢性肾脏病检查项目的推荐方法及相关装置

本申请涉及生物医学，特别涉及一种慢性肾脏病检查项目的推荐方法及相关装置。

背景技术：

1、慢性肾脏病是指各种原因引起的慢性肾脏结构和功能障碍(肾脏损害病史大于3个月)，包括肾小球滤过率正常和不正常的病理损伤、血液或尿液成分异常，及影像学检查异常，或不明原因肾小球滤过率下降(<60ml/min·1.73m2)超过3个月。慢性肾脏病的易患因素主要有：糖尿病、高血压、肥胖-代谢综合征、高蛋白饮食、高血脂症、高尿酸血症、自身免疫性疾病、泌尿系感染或全身感染、泌尿系结石、尿道梗阻、应用肾毒性药物史、心血管病、贫血以及吸烟等。

2、慢性肾脏病起病隐匿，人群对慢性肾脏病早筛早检的相关知识较为薄弱，不了解自己是否是高危人群，体检项目与慢性肾脏病中相关的往往只有尿常规，导致慢性肾脏病易漏诊。

技术实现思路

1、本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种慢性肾脏病检查项目的推荐方法及相关装置。

2、为了解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种慢性肾脏病检查项目的推荐方法，所述方法包括：

3、获取用户属性特征和个人健康信息；

4、基于所述用户属性特征和个人健康信息，通过经过训练的尿液自检项目推荐模型确定目标尿液自检项目；

5、获取所述目标尿液自检项目的检测结果，并基于所述检测结果更新入所述个人健康信息，以得到目标个人健康信息；

6、基于所述用户属性特征和所述目标个人健康信息，通过经过训练的慢性肾脏病检查项目推荐模型，确定目标慢性肾脏病检查项目。

7、所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其中，所述用户属性特征包括地区信息、职业信息、收入信息以及消费信息中的一种或者多种。

8、所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其中，所述个人健康信息包括体重信息、血糖信息、血压信息以及血脂信息中的一种或者多种。

9、所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其中，所述基于所述用户属性特征和个人健康信息，通过经过训练的尿液自检项目推荐模型确定目标尿液自检项目具体包括：

10、基于用户属性特征、个人健康信息及预设尿液自检项目集形成异构图；

11、将所述异构图输入经过训练的尿液自检项目推荐模型中的编码器，通过所述编码器输出用户属性特征表示、个人健康信息表示和尿液自检项目表示；

12、将所述用户属性特征表示、所述个人健康信息表示和所述尿液自检项目表示输入尿液自检项目推荐模型中的解码器，通过所述解码器输出目标尿液自检项目。

13、所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其中，所述基于所述用户属性特征和所述目标个人健康信息，通过经过训练的慢性肾脏病检查项目推荐模型，确定目标慢性肾脏病检查项目具体包括：

14、基于所述用户属性特征、所述目标个人健康信息以及预设慢性肾脏病检查项目集形成全局异构图；

15、将所述全局异构图输入经过训练的慢性肾脏病检查项目推荐模型中的编码器，通过所述编码器输出用户属性特征表示、目标个人健康信息表示和慢性肾脏病检查项目表示；

16、将所述用户属性特征表示、所述目标个人健康信息表示和所述慢性肾脏病检查项目表示输入慢性肾脏病检查项目推荐模型中的解码器，通过所述解码器输出目标慢性肾脏病检查项目。

17、所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其中，所述目标尿液自检项目包括尿微量白蛋白/肌酐比值、尿微量白蛋白定性结果及尿中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白定性结果的一种或者多种。

18、所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其中，所述尿液自检项目推荐模型的训练过程中的损失函数为：

19、

20、其中，t表示由三种类型节点u,i,j组成的三元组，u表示用户属性特征节点，i表示尿液自检项目节点，j表示个人健康信息节点，为节点i对节点u的得分预测,表示节点j对节点u的得分预测，σ表示激活函数,λ为控制惩罚项的强度。

21、本申请实施例第二方面提供了一种慢性肾脏病检查项目的推荐装置，所述装置包括：

22、获取模块，用于获取用户属性特征和个人健康信息；

23、第一推荐模块，用于基于所述用户属性特征和个人健康信息，通过经过训练的尿液自检项目推荐模型确定目标尿液自检项目；

24、更新模块，用于获取所述目标尿液自检项目的检测结果，并基于所述检测结果更新入所述个人健康信息，以得到目标个人健康信息；

25、第二推荐模块，用于基于所述用户属性特征和所述目标个人健康信息，通过经过训练的慢性肾脏病检查项目推荐模型，确定目标慢性肾脏病检查项目。

26、本申请实施例第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法中的步骤。

27、本申请实施例第四方面提供了一种终端设备，其包括：处理器和存储器；

28、所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；

29、所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法中的步骤。

30、有益效果：与现有技术相比，本申请提供了一种慢性肾脏病检查项目的推荐方法及相关装置，方法包括获取用户属性特征和个人健康信息；基于所述用户属性特征和个人健康信息，通过经过训练的尿液自检项目推荐模型确定目标尿液自检项目；获取所述目标尿液自检项目的检测结果，并基于所述检测结果更新入所述个人健康信息，以得到目标个人健康信息；基于所述用户属性特征和所述目标个人健康信息，通过经过训练的慢性肾脏病检查项目推荐模型，确定目标慢性肾脏病检查项目。本申请通过融合用户属性特征、个人健康信息与检查项目数据，采用递进方式来确定慢性肾脏病检查项目，这样可以使得推荐结果与实际临床相匹配，提高慢性肾脏病检查项目推荐的准确性，从而降低慢性肾脏病的漏检率。此外，本申请通过将用户属性特征融合到推荐过程中，可以使得慢性肾脏病检查项目的经济性与有效性得到平衡。

技术特征：

1.一种慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其特征在于，所述用户属性特征包括地区信息、职业信息、收入信息以及消费信息中的一种或者多种。

3.根据权利要求1所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其特征在于，所述个人健康信息包括体重信息、血糖信息、血压信息以及血脂信息中的一种或者多种。

4.根据权利要求1所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户属性特征和个人健康信息，通过经过训练的尿液自检项目推荐模型确定目标尿液自检项目具体包括：

5.根据权利要求1所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户属性特征和所述目标个人健康信息，通过经过训练的慢性肾脏病检查项目推荐模型，确定目标慢性肾脏病检查项目具体包括：

6.根据权利要求1所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其特征在于，所述目标尿液自检项目包括尿微量白蛋白/肌酐比值、尿微量白蛋白定性结果及尿中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白定性结果的一种或者多种。

7.根据权利要求1所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法，其特征在于，所述尿液自检项目推荐模型的训练过程中的损失函数为：

8.一种慢性肾脏病检查项目的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任意一项所述的慢性肾脏病检查项目的推荐方法中的步骤。

10.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；

技术总结
本申请公开了一种慢性肾脏病检查项目的推荐方法及相关装置，方法包括获取用户属性特征和个人健康信息；基于用户属性特征和个人健康信息输入，通过尿液自检项目推荐模型确定目标尿液自检项目；获取目标尿液自检项目的检测结果，并基于检测结果更新入所述个人健康信息，以得到目标个人健康信息；基于用户属性特征和目标个人健康信息，通过慢性肾脏病检查项目推荐模型，确定目标慢性肾脏病检查项目。本申请通过融合用户属性特征、个人健康信息与检查项目数据，采用递进方式来确定慢性肾脏病检查项目，这样可以使得推荐结果与实际临床相匹配，提高慢性肾脏病检查项目推荐的准确性，降低慢性肾脏病的漏检率。

技术研发人员：吴松,王书鹏,夏路,雷崎方
受保护的技术使用者：深圳大学附属华南医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16