本技术涉及计算机及通信，具体而言，涉及一种疾病风险评估系统、方法及相关设备。
背景技术：
1、在当前的医疗实践中，慢性病造成的疾病负担占总疾病负担的70％以上，这不仅对患者的生活质量构成严重威胁，也成为影响经济社会发展的重大公共卫生问题。因此，对慢性病如高血压、糖尿病等疾病的风险评估越来越受到重视。
2、传统的疾病风险评估方法主要依赖于往往依赖于临床经验和单一指标的评估，例如高血压的收缩压和舒张压值，糖尿病的空腹或非空腹血糖值。这种基于时点医疗数据的方法存在数据断面性、颗粒度大和维度低的问题，难以对个人慢病并发症和健康事件风险进行全面评估。因此，需要寻找一种更全面的风险评估方案来解决这些问题，以准确地评估患者的健康状况，实现更有效的慢病预防和管理。
技术实现思路
1、本技术的实施例提供了一种疾病风险评估系统、方法及相关设备，进而至少在一定程度上可以克服现有技术的风险评估结果不准确、不全面的问题。
2、本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
3、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种疾病风险评估系统，包括风险评估设备和存储设备；其中，上述存储设备用于存储用户的健康数据信息；上述风险评估设备，用于执行以下步骤：从上述存储设备中获取目标用户的健康数据信息，上述健康数据信息包括临床数据信息和基础数据信息；基于上述临床数据信息确定第一风险因子，上述临床数据信息包括生理病理信息、靶器官损伤信息、轻型合并症信息和重型合并症信息；基于上述基础数据信息确定第二风险因子；根据上述第一风险因子和上述第二风险因子确定上述目标用户的疾病风险评估结果。
4、在本技术的一些实施例中，上述基于上述临床数据信息确定第一风险因子，包括：基于上述临床数据信息的各项临床风险指标的数据值，确定上述临床数据信息的各项临床指标风险程度；基于上述各项临床指标风险程度确定第一风险因子。
5、在本技术的一些实施例中，上述基于上述各项临床指标风险程度确定第一风险因子，包括：基于上述各项临床指标风险程度确定上述临床数据信息对应的各项综合风险程度；上述各项综合风险程度包括生理病理风险程度、靶器官损伤风险程度、轻型合并症风险程度和重型合并症风险程度；根据预设的映射规则将上述各项综合风险程度映射为多项风险评价，上述风险评价包括风险评分和/或风险等级；根据上述多项风险评价确定第一风险因子。
6、在本技术的一些实施例中，上述根据上述第一风险因子和上述第二风险因子确定上述目标用户的疾病风险评估结果，包括：将上述第二风险因子作为上述第一风险因子的系数，确定综合风险因子；将上述综合风险因子输入疾病风险评估模型，得到上述目标用户的疾病风险评估结果；其中，上述疾病风险评估模型是基于多个用户的健康数据信息训练得到。
7、在本技术的一些实施例中，上述疾病风险评估模型的目标函数为z＝a×(b+r)-1-c；其中，z为疾病风险评估结果，r为综合风险因子，a、b和c为模型参数；上述模型参数基于多个用户的健康数据信息各自对应的上述综合风险因子和已知风险评估结果训练确定。
8、在本技术的一些实施例中，上述基于上述基础数据信息确定第二风险因子，包括：基于上述基础数据信息的各项基础风险指标的数据值，确定上述基础数据信息的各项基础指标风险程度；基于上述各项基础指标风险程度确定第二风险因子。
9、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种疾病风险评估方法，应用于疾病风险评估系统，上述方法包括：获取目标用户的健康数据信息，上述健康数据信息包括临床数据信息和基础数据信息；基于上述临床数据信息确定第一风险因子，上述临床数据信息包括生理病理信息、靶器官损伤信息、轻型合并症信息和重型合并症信息；基于上述基础数据信息确定第二风险因子；根据上述第一风险因子和上述第二风险因子确定上述目标用户的疾病风险评估结果。
10、在本技术的一些实施例中，上述基于上述临床数据信息确定第一风险因子，包括：基于上述临床数据信息的各项临床风险指标的数据值，确定上述临床数据信息的各项临床指标风险程度；基于上述各项临床指标风险程度确定第一风险因子。
11、在本技术的一些实施例中，上述基于上述各项临床指标风险程度确定第一风险因子，包括：基于上述各项临床指标风险程度确定上述临床数据信息对应的各项综合风险程度；上述各项综合风险程度包括生理病理风险程度、靶器官损伤风险程度、轻型合并症风险程度和重型合并症风险程度；根据预设的映射规则将上述各项综合风险程度映射为多项风险评价，上述风险评价包括风险评分和/或风险等级；根据上述多项风险评价确定第一风险因子。
12、在本技术的一些实施例中，上述根据上述第一风险因子和上述第二风险因子确定上述目标用户的疾病风险评估结果，包括：将上述第二风险因子作为上述第一风险因子的系数，确定综合风险因子；将上述综合风险因子输入疾病风险评估模型，得到上述目标用户的疾病风险评估结果；其中，上述疾病风险评估模型是基于多个用户的健康数据信息训练得到。
13、在本技术的一些实施例中，上述疾病风险评估模型的目标函数为z＝a×(b+r)-1-c；其中，z为疾病风险评估结果，r为综合风险因子，a、b和c为模型参数；上述模型参数基于多个用户的健康数据信息各自对应的上述综合风险因子和已知风险评估结果训练确定。
14、在本技术的一些实施例中，上述基于上述基础数据信息确定第二风险因子，包括：基于上述基础数据信息的各项基础风险指标的数据值，确定上述基础数据信息的各项基础指标风险程度；基于上述各项基础指标风险程度确定第二风险因子。
15、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种疾病风险评估装置，上述疾病风险评估装置包括：获取模块，用于获取目标用户的健康数据信息，上述健康数据信息包括临床数据信息和基础数据信息；第一处理模块，用于基于上述临床数据信息确定第一风险因子，上述临床数据信息包括生理病理信息、靶器官损伤信息、轻型合并症信息和重型合并症信息；第二处理模块，用于基于上述基础数据信息确定第二风险因子；分析模块，用于根据上述第一风险因子和上述第二风险因子确定上述目标用户的疾病风险评估结果。
16、在本技术的一些实施例中，上述第一处理模块具体包括：第一数据处理单元，用于基于上述临床数据信息的各项临床风险指标的数据值，确定上述临床数据信息的各项临床指标风险程度；第一风险确定单元，用于基于上述各项临床指标风险程度确定第一风险因子。
17、在本技术的一些实施例中，上述第一风险确定单元具体用于执行：基于上述各项临床指标风险程度确定上述临床数据信息对应的各项综合风险程度；上述各项综合风险程度包括生理病理风险程度、靶器官损伤风险程度、轻型合并症风险程度和重型合并症风险程度；根据预设的映射规则将上述各项综合风险程度映射为多项风险评价，上述风险评价包括风险评分和/或风险等级；根据上述多项风险评价确定第一风险因子。
18、在本技术的一些实施例中，上述分析模块具体用于执行：将上述第二风险因子作为上述第一风险因子的系数，确定综合风险因子；将上述综合风险因子输入疾病风险评估模型，得到上述目标用户的疾病风险评估结果；其中，上述疾病风险评估模型是基于多个用户的健康数据信息训练得到。
19、在本技术的一些实施例中，上述疾病风险评估模型的目标函数为z＝a×(b+r)-1-c；其中，z为疾病风险评估结果，r为综合风险因子，a、b和c为模型参数；上述模型参数基于多个用户的健康数据信息各自对应的上述综合风险因子和已知风险评估结果训练确定。
20、在本技术的一些实施例中，上述基于上述基础数据信息确定第二风险因子，包括：基于上述基础数据信息的各项基础风险指标的数据值，确定上述基础数据信息的各项基础指标风险程度；基于上述各项基础指标风险程度确定第二风险因子。
21、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时使上述处理器执行上述实施例中上述的系统中风险评估设备执行的步骤。
22、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种风险评估设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器执行上述实施例中上述的系统中风险评估设备执行的步骤。
23、在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，通过获取目标用户的健康数据信息，并结合临床数据信息和基础数据信息，系统能够从多个不同维度综合分析个体健康状况。其中，第一风险因子从临床角度出发，考虑了生理病理信息、靶器官损伤信息、轻型和重型合并症信息等临床数据，这些数据反映了个体的当前健康状态和慢性病的潜在影响；第二风险因子则从基础数据信息出发，可以考虑如年龄、性别、生活习惯等更广泛的健康影响因素，这种全方位的分析使得系统能够更准确地评估出个体的疾病风险，从而为医疗专业人员提供有力的支持，以便制定更有效的预防和干预措施，为患者提供个性化的健康管理方案。
24、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
1.一种疾病风险评估系统，其特征在于，包括风险评估设备和存储设备；其中，所述存储设备用于存储用户的健康数据信息；所述风险评估设备，用于执行以下步骤：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基于所述临床数据信息确定第一风险因子，包括：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述基于所述各项临床指标风险程度确定第一风险因子，包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述第一风险因子和所述第二风险因子确定所述目标用户的疾病风险评估结果，包括：
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述疾病风险评估模型的目标函数为z＝a×(b+r)-1-c；
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基于所述基础数据信息确定第二风险因子，包括：
7.一种疾病风险评估方法，其特征在于，应用于疾病风险评估系统，所述方法包括：
8.一种疾病风险评估装置，其特征在于，所述疾病风险评估装置包括：
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的系统中风险评估设备执行的步骤。
10.一种风险评估设备，其特征在于，包括：
