一种基于大数据的慢性病自动跟踪评估方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据的慢性病自动跟踪评估方法，其特征在于：包括以下步骤：1）收集各年龄段的慢性肺心病患者作为在库患者，跟踪在库患者一段时间，记录在库患者在这一段时间内的体征数据、运动数据和检查数据并将记录的数据录入数据库；2）提取在库患者体征数据和运动数据中影响慢性肺心病的体征数据和运动数据作为影响因子；3）根据提取的影响慢性肺心病的影响因子，建立慢性肺心病风险预测模型。本申请的技术方案通过收集各年龄段的慢性肺心病患者的体征数据、运动数据和检查数据并对这些数据进行分析，得到可信度较高的慢性肺心病评估模型，通过慢性肺心病评估模型对患者的病情进行评估，预估患者的病情发展情况。