(57)【要約】本発明に係る疾患確率の検出方法は、ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行うことと、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成することと、多次元データセットに対して無作為抽出を行い、テストセットおよび訓練セットを分割することと、訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得ることと、テストセットに基づいて回帰木に対するテストを行い、ユーザの疾患確率を算出することと、を含む。本発明は、さらに、疾患確率の検出装置、設備およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を開示する。本発明は収集したデータを介してモデルを構築し、最終的に、構築されたモデルに基づいてユーザの疾患確率を算出するため、疾患確率に対する検出効率が高く、疾患確率検出のコストも低い。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
疾患確率の検出方法であって、
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行うことと、
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成することと、
前記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割することと、
前記訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得ることと、
前記テストセットに基づいて前記回帰木に対するテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出することと、
を含む、ことを特徴とする疾患確率の検出方法。
【請求項２】
前記収集した各データに対して特徴処理を行うステップは、
収集した各データに対して特徴解析を行うことにより、各データの特徴タイプを決定することと、
データが欠測値データである場合、欠測値データに対して平均値による補完処理または多重代入法による処理を行うことと、
データが異常値データである場合、異常値データに対する選別を行うことにより、異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別し、選別されたデータを欠測値データとして処理することと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の疾患確率の検出方法。
【請求項３】
前記平均値による補完処理の方法は、平均値を採用して補完処理を行い、または最頻値を採用して補完処理を行うことを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の疾患確率の検出方法。
【請求項４】
前記特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成するステップは、
特徴処理後の各データに対応する特徴飽和度を決定することと、
特徴飽和度に基づいて各データに対する選別を行うことにより、特徴飽和度が事前設定の飽和度に達した各データを選別することと、
選別された各データに基づいて多次元データセットを構成することと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の疾患確率の検出方法。
【請求項５】
前記テストセットに基づいて前記回帰木に対するテストを行うことにより、前記ユーザの疾患確率を算出するステップは、
前記テストセットのデータを前記回帰木に入力し、前記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得ることと、
各数値と前記回帰木における各木の加重値に対して加重平均を行い、前記回帰木の合計値を得ることと、
前記合計値をユーザの疾患確率とすることと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の疾患確率の検出方法。
【請求項６】
疾患確率の検出装置であって、
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行う処理モジュールと、
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成する構成モジュールと、
前記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割する分割モジュールと、
前記訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得る構築モジュールと、
前記テストセットに基づいて前記回帰木に対するテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する計算モジュールと、
を含む、ことを特徴とする疾患確率の検出装置。
【請求項７】
前記処理モジュールは、
収集した各データに対する特徴解析を行うことにより、各データの特徴タイプを決定する特徴解析ユニットと、
データが欠測値データである場合、欠測値データに対して平均値による補完処理または多重代入法による処理を行う補完処理ユニットと、
データが異常値データである場合、異常値データに対する選別を行うことにより、異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別し、選別されたデータを欠測値データとして処理する選別処理ユニットと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の疾患確率の検出装置。
【請求項８】
前記平均値による補完処理の方法は、平均値を採用して補完処理を行い、または最頻値を採用して補完処理を行うことを含む、ことを特徴とする請求項７に記載の疾患確率の検出装置。
【請求項９】
前記構成モジュールは、
特徴処理後の各データに対応する特徴飽和度を決定する決定ユニットと、
特徴飽和度に基づいて各データに対する選別を行うことにより、特徴飽和度が事前設定の飽和度に達した各データを選別する選別ユニットと、
選別した各データに基づいて多次元データセットを構成する構成ユニットと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の疾患確率の検出装置。
【請求項１０】
前記計算モジュールは、
前記テストセットのデータを前記回帰木に入力し、前記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得る入力ユニットと、
各数値と前記回帰木における各木の加重値に対して加重平均を行い、前記回帰木の合計値を得る計算ユニットと、
前記合計値をユーザの疾患確率とする処理ユニットと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の疾患確率の検出装置。
【請求項１１】
疾患確率の検出設備であって、
プロセッサと、
疾患確率の検出プログラムが記憶されたメモリと、
を含み、
前記プロセッサは前記疾患確率の検出プログラムを実行することにより、
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行うことと、
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成することと、
前記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割することと、
前記訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得ることと、
前記テストセットに基づいて前記回帰木に対するテストを行い、ユーザの疾患確率を算出することと、
を実現する、
ことを特徴とする疾患確率の検出設備。
【請求項１２】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
疾患確率の検出プログラムが記憶されており、
前記疾患確率の検出プログラムはプロセッサによって実行され、
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行うことと、
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成することと、
前記多次元データセットに対する無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割することと、
前記訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得ることと、
前記テストセットに基づいて前記回帰木に対するテストを行い、ユーザの疾患確率を算出することと、
を実現する、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は２０１７年２月２０日に中国国家知識産権局に提出されており、出願番号が２０１７１００９５０２０．５であり、発明の名称が「疾患確率の検出方法および装置」である中国特許出願の優先権を主張し、その全ての内容は本出願において援用される。
【０００２】
本発明は疾患情報処理分野に関し、特に疾患確率の検出方法、装置、設備およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来の疾患確率の検出、例えば、発ガン率の検出は、生物学、ゲノム学および健康診断の化学検出結果などの複雑な方法に基づいて実現されている。このような方法は、正確なデータソースを必要とし、データソースを取得した後、長い時間を利用して解析処理をして検出結果を得られなければならず、さらに、データソースを取得するルートが複雑であり、疾患検査に掛かるコストも高い。従って、従来の疾患確率の検出方法では、疾患確率を迅速に検出することができないだけでなく、疾患確率の検出コストも高い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の主な目的は、疾患確率の検出方法、装置、設備およびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することにより、従来技術による疾患確率の検出に存在する、検出の時間が長く、必要なコストも高い技術的課題を解決することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するための本発明に係る疾患確率の検出方法は、
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行うことと、
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成することと、
前記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割することと、
前記訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得ることと、
前記テストセットに基づいて前記回帰木に対してテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出することと、
を含む。
【０００６】
また、上記目的を達成するための本発明に係る疾患確率の検出装置は、
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行う処理モジュールと、
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成する構成モジュールと、
前記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割する分割モジュールと、
前記訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得る構築モジュールと、
前記テストセットに基づいて前記回帰木に対してテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する計算モジュールと、
を含む。
【０００７】
また、上記目的を達成するための本発明に係る疾患確率の検出設備は、プロセッサ、および疾患確率の検出プログラムが記憶されたメモリを含み、前記プロセッサは前記疾患確率の検出プログラムを実行することにより、上記疾患確率の検出方法のステップを実現する。
【０００８】
また、上記目的を達成するための本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、疾患確率の検出プログラムが記憶されており、上記疾患確率の検出プログラムはプロセッサによって実行され、上記疾患確率の検出方法のステップを実現する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る疾患確率の検出方法および装置によれば、まず、ユーザと関連する各データを収集し、その後、収集した各データに対して特徴処理を行い、さらに、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成し、上記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割し、上記訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を取得し、最終的には、上記テストセットに基づいて上記回帰木に対してテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する。本解決手段は収集したデータを介してモデルを構築し、最終的に、構築されたモデルに基づいてユーザの疾患確率を算出するため、健康診断の化学検出を介して疾患確率を検出する必要がなく、疾患確率に対する検出効率が高く、疾患確率を検出するコストも低い。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明に係る疾患確率の検出方法の第１実施例のフローチャートである。
【図２】図１におけるステップＳ１０のサブルーチンフローチャートである。
【図３】図１におけるステップＳ２０のサブルーチンフローチャートである。
【図４】図１におけるステップＳ５０のサブルーチンフローチャートである。
【図５】本発明に係る疾患確率の検出装置の第１実施例の機能モジュールを示す図である。
【図６】図５における処理モジュール１０を構成する機能モジュールを示す図である。
【図７】図５における構成モジュール２０を構成する機能モジュールを示す図である。
【図８】図５における計算モジュール５０を構成する機能モジュールを示す図である。
【図９】本発明に係る実施例の解決手段に関わるハードウェア動作環境の設備構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の目的の達成、機能特徴および利点について、実施例に合わせて、図面を参照しながらさらに説明する。
【００１２】
ここで説明する具体的な実施例は本発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明を限定するためのものではないことを理解すべきである。
【００１３】
本発明に係る実施例の主な解決手段は、まず、ユーザと関連する各データを収集し、その後、収集した各データに対して特徴処理を行い、さらに、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成し、上記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割し、上記訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を取得し、最終的に、上記テストセットに基づいて上記回帰木に対してテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出することである。よって、従来の疾患確率に存在する、健康診断、化学検査の方法を介して検出しなければならず、疾患確率を迅速に検出することができず、疾患確率の検出コストが高いという問題を解決する。
【００１４】
理解すべきことは、従来の意味での疾患検出は、データソースの取得ルートが複雑であり、各一般ユーザに対する疾患確率の検出を迅速に実現できず、該従来の方法は保険業界で実現することも困難である。
【００１５】
従来技術に存在する問題に基づき、本発明は疾患確率の検出方法を提供する。
【００１６】
図１を参照すると、図１は本発明に係る疾患確率の検出方法の第１実施例のフローチャートである。
【００１７】
本実施例において、上記疾患確率の検出方法は、ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行うことと、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成することと、上記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割することと、上記訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を取得することと、上記テストセットに基づいて上記回帰木に対してテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出することと、を含む。
【００１８】
以下は本実施例における疾患確率の検出を順次に実現する具体的なステップである。
（ステップＳ１０）
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行う。
【００１９】
本実施例において、上記疾患確率の検出方法は、保険システムに応用されることが好ましく、ユーザが保険に加入する前に、健康診断と関係する健康情報、または自身の一部の行動情報などのデータを保険システムに報告し、保険システムによって総合的に分析され、ユーザの疾患確率を検出し、後で保険に加入するか否かを決定することを理解できる。よって、データベースからユーザと関連する各データを収集することは、実際は保険システムに対応するデータベースからユーザと関連する各データを収集することであり、本実施例において、上記データパケットは行動情報および健康情報を含み、行動情報および健康情報は異なる次元の情報を表す。
【００２０】
ユーザと関連する各データを収集した後、収集した各データに対して特徴処理を行う。具体的には、図２を参照すると、上記ステップＳ１０は、
収集した各データに対して特徴解析を行うことにより、各データの特徴タイプを決定するステップＳ１１と、
データが欠測値データである場合、欠測値データに対し平均値による補完処理または多重代入法による処理を行うステップＳ１２と、
データが異常値データである場合、異常値データに対する選別を行うことにより、異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別し、選別されたデータを欠測値データとして処理するステップＳ１３と、
を含む。
【００２１】
即ち、ユーザと関連する各データを収集した後、まず、収集した各データに対して特徴解析を行うことにより、各データの特徴タイプを決定し、本実施例において、データの特徴タイプは、異常値および欠測値などの特徴タイプを含む。各データの特徴タイプを決定した後、データが欠測値データであることを発見した場合、欠測値データに対して平均値による補完処理または多重代入法による処理を行い、具体的にどのような補完処理方法を採用するかは、実際の状況によって限定する。
【００２２】
本実施例において、上記平均値による補完処理は、（１）平均値を採用して補完処理を行うことと、（２）最頻値を採用して補完処理を行うこととの２つの方法を含む。具体的には、まず、データの属性を固定距離タイプおよび非固定距離タイプに分け、欠測値が固定距離タイプである場合、該属性の存在値の平均値によって欠測値を補完し、欠測値が非固定距離タイプである場合、統計学における最頻値原理に基づき、該属性の最頻値（即ち、最も頻繁に出現する値）によって欠測値を補完する。
【００２３】
上記多重代入法による処理（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ、ＭＩ）は、補完待ちの値が無作為的なものであると考えるが、その値は観測された値からのものである。具体的な実践において、通常は補完待ちの値を推測し、異なるノイズを加え、多群の選択可能な補完値を形成する。多重代入法による処理方法は、各ヌル値に対し１組の可能な補完値を生成し、これらの値は非応答モデルの不確実性を反映し、各値は全てデータセットにおける欠測値を補完可能であり、複数の完全なデータセットを生成するステップ（１）と、各補完データセットは全て完全なデータセットに対する統計方法によって統計解析を行うステップ（２）と、各補完データセットからの結果に対し、スコア関数に基づいて選択し、最終的な補完値を生成するステップ（３）と、に分けられる。
【００２４】
例えば、現在１組のデータを有するが、３つの変数Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３を含み、それらの結合分布は正規分布であり、この組のデータを３組に処理し、Ａ組は原始データを保持し、Ｂ組はＹ３のみ欠測し、Ｃ組はＹ１およびＹ２を欠測する。多値の補完を行う場合、Ａ組に対しては如何なる処理も行わず、Ｂ組に対してはＹ３の１組の予測値（Ｙ３をＹ１、Ｙ２に対する回帰とする）を生成し、Ｃ組に対してＹ１およびＹ２を生成する１組の対を成す予測値（Ｙ１、Ｙ２をＹ３に対する回帰とする）を作成する。多値の補完を行う場合、Ａ組に対しては処理を行わず、Ｂ、Ｃ組に対しては完全なサンプルを無作為に抽出してｍ組（ｍは選択可能なｍ組の補完値である）を形成し、各組のケース数はパラメータを効果的に推測することができればよい。欠測値が存在する属性の分布を予測し、このｍ組の観測値に基づき、このｍ組のサンプルに対してそれぞれパラメータに関するｍ組の予測値を生成し、対応する予測値を提供し、この場合に採用する推測方法は最尤法であり、コンピュータにおける具体的な実現アルゴリズムは期待値最大化法（ＥＭ）である。Ｂ組に対して１組のＹ３値を予測し、Ｃに対してＹ１、Ｙ２、Ｙ３の結合分布が正規分布である前提を利用し、１組（Ｙ１、Ｙ２）を推測する。
【００２５】
上記方法により、欠測値データに対して平均値による補完処理または多重代入法による処理を行うことを実現することができる。
【００２６】
当然ながら、データが異常値データであることを発見した場合、異常値データに対して選別を行うことにより、異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別し、上記事前設定の閾値は具体的な状況に基づいて限定する。異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別した後、選別されたデータを欠測値データとして処理することができ、上記欠測値の処理方法は上記で詳細に説明されたため、ここでは、その詳細な説明を省略する。
【００２７】
理解すべきことは、本実施例において、データに対して補完処理を行うことは、欠測値のあるデータに対して内容の補填を行うことに相当し、内容の補填を行う理由は、データベースから収集したデータの一部の情報が完全に補填されなくてもよいことからであり、後続に疾患確率の計算を行う場合、正確でない可能性があり、よって本実施例において、欠測値のあるデータに対して補填を行うことにより、データの飽和度を向上させることができ、後続に疾患確率の計算を行う場合、正確性がより高いことを保証することができるからである。異常値に対して選別を行うことは、異常状況が深刻なデータを取り除き、疾患確率の検出結果に対する影響を防止するためである。
【００２８】
（ステップＳ２０）
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成する。
【００２９】
収集した各データに対して特徴処理を行った後、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成する。理解可能なことは、上記内容はすでに欠測値のあるデータに対し補填を行うことを開示したが、補填後のデータは、飽和度が依然として要求に達していない可能性があり、これらのデータを採用して後続の計算を行う場合、依然として疾患確率の正確性を低下させる可能性がある。よって、本実施例において、疾患確率計算の正確性を向上させるために、図３を参照すると、上記ステップＳ２０は、
特徴処理後の各データに対応する特徴飽和度を決定するステップＳ２１と、
特徴飽和度に基づいて各データに対する選別を行うことにより、特徴飽和度が事前設定の飽和度に達する各データを選別するステップＳ２２と、
選別された各データに基づいて多次元データセットを構成するステップＳ２３と、
を含む。
【００３０】
即ち、収集した各データに対して特徴処理を行った後、まず、特徴処理後の各データに対応する特徴飽和度を決定し、その後、特徴飽和度に基づいて各データに対する選別を行うことにより、特徴飽和度が事前設定の飽和度に達する各データを選別し、最終的に、選別された各データに基づいて多次元データセットを構成する。収集したデータに対して洗い出しを行うことに相当し、後続に算出される疾患確率が正確であることを保証するために、要求に適合するデータを選別する。
【００３１】
（ステップＳ３０）
上記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割する。
【００３２】
即ち、多次元データセットを構成した後、上記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、上記多次元データをテストセットおよび訓練セットに分割する。本実施例において、上記テストセットおよび訓練セットが分割される数を限定せず、具体的な状況に基づいて設定するが、訓練セットの数がテストセットの数より高いことを保証しなければならず、例えば、訓練セットを７０％に分割し、テストセットを３０％に分割する。
【００３３】
（ステップＳ４０）
上記訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を得る。
【００３４】
さらに、訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を取得し、本実施例において、訓練セットに基づいてモデルを構築する方法は従来のデータセットによりモデルを構築する方法と一致するため、ここでは、その詳細な説明を省略する。
【００３５】
（ステップＳ５０）
上記テストセットに基づいて上記回帰木に対するテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する。
【００３６】
回帰木を得た後、上記テストセットに基づいて上記回帰木に対するテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する。ここで、図４を参照すると、上記ステップＳ５０は、
上記テストセットのデータを前記回帰木に入力し、上記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得るステップＳ５１と、
各数値と上記回帰木における各木の加重値に対し加重平均を行うことにより、上記回帰木の合計値を得るステップＳ５２と、
上記合計値をユーザの疾患確率とするステップＳ５３と、
を含む。
【００３７】
即ち、上記テストセットに基づき上記回帰木に対してテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出することは、実質的には上記テストセットのデータを上記回帰木に入力し、上記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得ることであり、例えば、現在上記回帰木における木の数が３０００〜５０００である場合、得られた数値の数も木の数が３０００〜５０００であり、上記回帰木における各木の加重値は事前に設定されたものであるため、上記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得た後、各数値と上記回帰木における各木の加重値に対して加重平均を行うことで、上記回帰木の合計値を得ることができる。例えば、上記回帰木には４つの木があり、加重値はそれぞれ０．３、０．１５、０．２、０．３５であり、上記回帰木における木の数に基づいて得られた各数値がそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄである場合、最終的に得られた合計値はＱ＝０．３＊Ａ＋０．１５＊Ｂ＋０．２＊Ｃ＋０．３５＊Ｄである。該合計値がユーザの疾患確率である。
【００３８】
本実施例は、罹患状況が未知であるユーザに対し、回帰木モデルによって、モデルの予測結果を出力し、ユーザの罹患確率を得ることに相当する。
【００３９】
本実施例により提供される疾患確率の検出方法は、まず、ユーザと関連する各データを収集し、その後、収集した各データに対して特徴処理を行い、さらに、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成し、上記多次元データセットに対する無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割し、上記訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を取得し、最終的に、上記テストセットに基づいて上記回帰木に対するテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する。本解決手段は、収集したデータによってモデルを構築し、最終的に、構築されたモデルに基づいてユーザの疾患確率を算出するため、健康診断の化学検出方法により疾患確率を検出する必要がなく、疾患確率に対する検出効率が高く、疾患確率検出のコストも低い。
【００４０】
説明すべきことは、当業者であれば、上記実施例の全部または一部のステップをハードウェアによって遂行することができ、プログラムによって関係するハードウェアを指令することにより遂行してもよいことを理解することができ、上記プログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができ、上記記憶媒体は読み取り専用メモリ、ディスクまたは光ディスクなどであってもよい。
【００４１】
本発明は疾患確率の検出装置をさらに提供する。
【００４２】
図５を参照すると、図５は本発明に係る疾患確率の検出装置１００の第１実施例の機能モジュールを示す図である。
【００４３】
強調すべきことは、当業者にとって、図５に示す機能モジュール図は好ましい実施例の代表図であり、当業者は図５に示す疾患確率の検出装置１００の機能モジュールを巡り、簡単に新しい機能モジュールの補充を行うことができ、各機能モジュールの名称はカスタムの名称であり、該疾患確率の検出装置１００を理解することを補助する各プログラム機能ブロックのみに用いられ、本発明の技術的解決手段を限定するものではなく、本発明の技術的解決手段の重点は、各カスタムの名称の機能モジュールが達成しようとする機能である。
【００４４】
本実施例において、上記疾患確率の検出装置１００は、
ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行う処理モジュール１０と、
特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成する構成モジュール２０と、
上記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割する分割モジュール３０と、
上記訓練セットに基づいてモデルを構築し、回帰木を得る構築モジュール４０と、
上記テストセットに基づいて上記回帰木に対するテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する計算モジュール５０と、
を含む。
【００４５】
本実施例において、上記疾患確率の検出装置は保険システムに応用されることが好ましく、理解可能なことは、ユーザが保険に加入する前、健康診断にかかる健康情報、または自身の一部の行動情報などのデータを保険システムに報告し、保険システムによって総合的解析を行うことにより、ユーザの疾患確率を検出し、後続に保険に加入するか否かを決定する。よって、処理モジュール１０はデータベースからユーザと関連する各データを収集し、実際は保険システムに対応するデータベースからユーザと関連する各データを収集することであり、本実施例において、上記データパケットは行動情報および健康情報を含み、行動情報および健康情報は異なる次元の情報を表す。
【００４６】
ユーザと関連する各データを収集した後、処理モジュール１０は、収集した各データに対して特徴処理を行う。具体的には、図６を参照すると、上記処理モジュール１０は、
収集した各データに対して特徴解析を行うことにより、各データの特徴タイプを決定する特徴解析ユニット１１と、
データが欠測値データである場合、欠測値データに対して平均値による補完処理または多重代入法による処理を行う補完処理ユニット１２と、
データが異常値データである場合、異常値データに対する選別を行うことにより、異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別し、選別されたデータを欠測値データとして処理する選別処理ユニット１３と、
を含む。
【００４７】
即ち、ユーザと関連する各データを収集した後、特徴解析ユニット１１は、まず収集された各データに対する特徴解析を行うことにより、各データの特徴タイプを決定し、本実施例において、データの特徴タイプは異常値および欠測値などの特徴タイプを含む。各データの特徴タイプを決定した後、データが欠測値データであることを発見した場合、補完処理ユニット１２は欠測値データに対して平均値による補完処理または多重代入法による処理を行い、具体的にどのような補完処理方法を採用するかは、実際状況によって限定する。
【００４８】
本実施例において、上記平均値による補完処理は、（１）平均値を採用して補完処理を行うことと、（２）最頻値を採用して補完処理を行うこととの２つの方法を含む。具体的には、まず、データの属性を固定距離タイプおよび非固定距離タイプに分け、欠測値が固定距離タイプである場合、該属性の存在値の平均値によって欠測値を補完し、欠測値が非固定距離タイプである場合、統計学における最頻値原理に基づき、該属性の最頻値（即ち、最も頻繁に出現する値）によって欠測値を補完する。
【００４９】
上記多重代入法による処理（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｉｍｐｕｔａｔｉｏｎ、ＭＩ）は、補完待ちの値が無作為的なものであると考えるが、その値は観測された値に由来する。具体的な実践において、通常は補完待ちの値を予測し、異なるノイズを加え、多群の選択可能な補完値を形成する。多重代入法による処理方法は、各ヌル値に対し１組の可能な補完値を生成し、これらの値は非応答モデルの不確実性を反映し、各値は全てデータセットにおける欠測値を補完し、複数の完全なデータセットを生成するステップ（１）と、各補完データセットを全て完全なデータセットに対する統計方法によって統計解析するステップ（２）と、各補完データセットからの結果に対し、スコア関数に基づいて選択し、最終的な補完値を生成するステップ（３）と、に分けられる。
【００５０】
例えば、現在１組のデータがあり、３つの変数Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３を含む。それらの結合分布は正規分布であり、この組のデータを３組に処理し、Ａ組は原始データを保持し、Ｂ組はＹ３のみを欠測し、Ｃ組はＹ１およびＹ２を欠測する。多値の補完を行う場合、Ａ組に対して如何なる処理も行わず、Ｂ組に対してはＹ３の１組の予測値（Ｙ３をＹ１、Ｙ２に対する回帰とする）を生成し、Ｃ組に対してＹ１およびＹ２を生成する１組の対を成す予測値（Ｙ１、Ｙ２をＹ３に対する回帰とする）を作成する。多値の補完を行う場合、Ａ組に対しては処理を行わず、Ｂ、Ｃ組に対しては完全なサンプルを無作為に抽出してｍ組（ｍは選択可能なｍ組補完値である）を形成し、各組のケース数はパラメータを効果的に推測することができればよい。欠測値が存在する属性の分布に対して予測し、その後、このｍ組の観測値に基づき、このｍ組のサンプルに対してそれぞれパラメータに関するｍ組の予測値を生成し、対応する予測値を提供し、この場合に採用される推測方法は最尤法であり、コンピュータにおける具体的な実現アルゴリズムは期待値最大化法（ＥＭ）である。Ｂ組に対して１組のＹ３値を予測し、Ｃに対してＹ１、Ｙ２、Ｙ３の結合分布が正規分布である前提を利用し、１組（Ｙ１、Ｙ２）を推測する。
【００５１】
上記方法により、欠測値データに対して平均値による補完処理または多重代入法による処理を行うことを実現することができる。
【００５２】
当然ながら、データが異常値データであることを発見した場合、選別処理ユニット１３は異常値データに対して選別を行い、異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別し、上記事前設定の閾値は具体的な状況に基づいて限定する。異常値が事前設定の閾値より小さいデータを選別した後、選別されたデータを欠測値データとして処理することができ、上記欠測値の処理方法は上記で詳細に説明されたため、ここでは、その詳細な説明を省略する。
【００５３】
理解すべきことは、本実施例において、データに対して補完処理を行うことは、欠測値のあるデータに対して内容の補填を行うことに相当し、内容の補填を行う理由は、データベースから収集したデータの一部の情報が完全に補填されなくてもよいことからであり、後続に疾患確率の計算を行う場合、正確でない可能性があり、よって本実施例において、欠測値のあるデータに対して補填を行うことにより、データの飽和度を向上させることができ、後続に疾患確率の計算を行う際に、正確性がより高いことを保証することができるからである。異常値に対して選別を行うことは、異常状況が深刻であるデータを取り除き、疾患確率の検出結果に対する影響を防止するためである。
【００５４】
上記処理モジュール１０により、収集した各データに対して特徴処理を行った後、構成モジュール２０は、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成する。理解可能なことは、上記内容はすでに欠測値のあるデータに対して補填を行うことを開示したが、補填後のデータは、飽和度が依然として要求に達していない可能性があり、これらのデータを採用して後続の計算を行う場合、依然として疾患確率の正確性を低下させる可能性がある。よって、本実施例において、疾患確率計算の正確性を向上させるために、図７を参照すると、上記構成モジュール２０は、
特徴処理後の各データに対応する特徴飽和度を決定する決定ユニット２１と、
特徴飽和度に基づいて各データに対する選別を行うことにより、特徴飽和度が事前設定の飽和度に達する各データを選別する選別ユニット２２と、
選別された各データに基づいて多次元データセットを構成する構成ユニット２３と、
を含む。
【００５５】
即ち、上記処理モジュール１０により、収集した各データに対して特徴処理を行った後、決定ユニット２１は、まず、特徴処理後の各データに対応する特徴飽和度を決定し、その後、選別ユニット２２は特徴飽和度に基づいて各データに対する選別を行うことにより、特徴飽和度が事前設定の飽和度に達する各データを選別し、最終的に、構成ユニット２３は選別された各データに基づいて多次元データセットを構成する。収集したデータに対して洗い出しを行うことに相当し、後続に算出される疾患確率が正確であることを保証するために、要求に適合するデータを選別する。
【００５６】
本実施例において、上記構成モジュール２０により多次元データセットを構成した後、分割モジュール３０は上記多次元データセットに対して無作為抽出を行い、上記多次元データをテストセットおよび訓練セットに分割する。本実施例において、上記テストセットおよび訓練セットに分割される数を限定せず、具体的な状況に基づいて設定するが、訓練セットの数がテストセットの数より高いことを保証しなければならず、例えば、訓練セットを７０％に分割し、テストセットを３０％に分割する。
【００５７】
構築モジュール４０は、さらに、訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を取得し、本実施例において、訓練セットに基づいてモデルを構築する方法は従来のデータセットによりモデルを構築する方法と一致し、ここでは、その詳細な説明を省略する。
【００５８】
回帰木を得た後、計算モジュール５０は上記テストセットに基づいて上記回帰木に対するテストを行い、ユーザの疾患確率を算出する。ここで、図８を参照すると、上記計算モジュール５０は、
上記テストセットのデータを上記回帰木に入力し、上記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得る入力ユニット５１と、
各数値と上記回帰木における各木の加重値に対して加重平均を行い、上記回帰木の合計値を得る計算ユニット５２と、
上記合計値をユーザの疾患確率とする処理ユニット５３と、
を含む。
【００５９】
即ち、上記計算モジュール５０により、上記テストセットに基づいて上記回帰木に対するテストを行い、ユーザの疾患確率を算出することは、実質的には入力ユニット５１が上記テストセットのデータを上記回帰木に入力し、上記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得ることであり、例えば、現在上記回帰木における木の数が３０００〜５０００である場合、得られた数値の数も木の数が３０００〜５０００であり、上記回帰木における各木の加重値は事前設定したものであるため、上記回帰木における木の数に基づいて対応する数の各数値を得た後、計算ユニット５２は各数値と上記回帰木における各木の加重値に対して加重平均を行うことで、上記回帰木の合計値を得ることができる。例えば、上記回帰木には４つの木があり、加重値はそれぞれ０．３、０．１５、０．２、０．３５であり、上記回帰木における木の数に基づいて得られた各数値がそれぞれＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄである場合、最終的に得られる合計値はＱ＝０．３＊Ａ＋０．１５＊Ｂ＋０．２＊Ｃ＋０．３５＊Ｄであり、該合計値がユーザの疾患確率である。
【００６０】
本実施例は、罹患状況が未知であるユーザに対し、回帰木モデルによって、モデルの予測結果を出力し、ユーザの罹患確率を得ることに相当する。
【００６１】
本実施例により提供される疾患確率の検出装置は、まず、ユーザと関連する各データを収集し、収集した各データに対して特徴処理を行い、さらに、特徴処理後の各データに基づいて多次元データセットを構成し、上記多次元データセットに対して無作為抽出を行うことにより、テストセットおよび訓練セットを分割し、上記訓練セットに基づいてモデルを構築して、回帰木を取得し、最終的に、上記テストセットに基づいて上記回帰木に対するテストを行うことにより、ユーザの疾患確率を算出する。本解決手段は収集したデータを介してモデルを構築し、最終的に構築されたモデルに基づいてユーザの疾患確率を算出するため、健康診断の化学検出方法により疾患確率を検出する必要がなく、疾患確率に対する検出効率が高く、疾患確率検出のコストも低い。
【００６２】
説明すべきことは、ハードウェアによる実現において、上記処理モジュール１０、構成モジュール２０、分割モジュール３０、構築モジュール４０および計算モジュール５０などはハードウェア形式で疾患確率の検出装置に組み込まれまたは独立されてもよく、ソフトウェア形式で疾患確率の検出装置に記憶されてもよく、プロセッサが呼び出され各上記モジュールに対応する操作を実行するのに便利である。該プロセッサは中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、シングルチップマイクロコンピュータなどであってもよい。
【００６３】
図９を参照すると、図９は本発明に係る実施例の解決手段に関わるハードウェア動作環境の設備構造を示す図である。
【００６４】
本発明に係る実施例の疾患確率の検出設備はＰＣであってもよく、スマートフォン、タブレットパソコン、モバイルコンピュータなどの端末設備などであってもよい。
【００６５】
図９に示すように、該疾患確率の検出設備は、例えば、ＣＰＵのようなプロセッサ１００１と、ネットワークインターフェース１００２と、ユーザインターフェース１００３と、メモリ１００４と、を含むことができる。これらの部材の間の接続通信は通信バスによって実現することができる。ネットワークインターフェース１００２は、好ましくは、標準の有線インターフェース（有線ネットワークを接続する）、無線インターフェース（例えば、ＷＩ−ＦＩインターフェース、ブルートゥースインターフェース、赤外線インターフェースなど、無線ネットワークを接続する）を含むことができる。ユーザインターフェース１００３は、ディスプレイ（Ｄｉｓｐｌａｙ）と、例えば、キーボード（Ｋｅｙｂｏａｒｄ）のような入力ユニットと、を含むことができ、好ましいユーザインターフェース１００３は標準の有線インターフェース（例えば、有線キーボード、有線マウスなどを接続する）、無線インターフェース（例えば、無線キーボード、無線マウスを接続する）をさらに含むことができる。メモリ１００４は高速ＲＡＭメモリであってもよく、例えば、磁気ディスクメモリのような安定したメモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。メモリ１００４は、好ましくは、上記プロセッサ１００１から独立した記憶装置であってもよい。
【００６６】
好ましくは、該疾患確率の検出設備は、カメラ、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、無線周波数）回路、センサー、オーディオ回路、ＷｉＦｉモジュールなどをさらに含むことができる。
【００６７】
当業者であれば、図９に示す疾患確率の検出設備の構造は疾患確率の検出設備を限定するものではなく、図示より多くまたは少ない部品、またはある部品を組合せること、または異なる部品の配置を含むことができることを理解することができる。
【００６８】
図９に示すように、コンピュータの記憶媒体とするメモリ１００４は、オペレーティングシステム、ネットワーク通信モジュール、ユーザインターフェースモジュールおよび疾患確率の検出プログラムを含むことができる。ここで、オペレーティングシステムは疾患確率の検出設備のハードウェアおよびソフトウェアリソースを管理し制御するプログラムであり、ネットワーク通信モジュール、ユーザインターフェースモジュール、疾患確率の検出プログラムおよびその他のプログラムまたはソフトウェアの動作をサポートし、ネットワーク通信モジュールは、ネットワークインターフェース１００２を管理および制御し、ユーザインターフェースモジュールはユーザインターフェース１００３を管理および制御する。
【００６９】
図９に示す疾患確率の検出設備において、プロセッサ１００１はメモリ１００４に記憶された疾患確率の検出プログラムを実行することにより、上記疾患確率の検出方法の各ステップを実現することができる。
【００７０】
本発明に係るコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、疾患確率の検出プログラムが記憶され、上記疾患確率の検出プログラムはプロセッサによって実行され、上記疾患確率の検出方法の各ステップを実現する。
【００７１】
説明すべきことは、本明細書において、用語「含む」、「含まれる」または如何なるその他の変体は非排他的なものをカバーするためのものであり、よって、一連の要素を含むプロセス、方法、物品または装置はそれらの要素を含むだけでなく、明確に挙げられてないその他の要素をさらに含み、またはこのようなプロセス、方法、物品または装置の固有の要素をさらに含む。更なる限定がない場合、語句「・・・を含む」によって限定される要素は、該要素を含むプロセス、方法、物品または装置に別の同じ要素が存在することを排除しない。
【００７２】
上記本出願の実施例の番号は説明するためのものに過ぎず、実施例の優劣を代表するものではない。
【００７３】
以上の実施形態に対する説明を介して、当業者は、上記実施形態がソフトウェアに必要な汎用ハードウェアプラットフォームを加えることで実現されることができ、当然ながら、ハードウェアを介して実施することもできるが、多くの場合において前者はより好ましい実施形態であることを明らかに理解することができる。このような理解に基づき、本発明の技術的解決手段は、実質的にまたは従来技術に対して貢献した部分はソフトウェア製品の形式によって反映されることができ、該コンピュータソフトウェア製品は記憶媒体（例えば、ＲＯＭ／ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスク）に記憶され、１台の端末設備（携帯電話、コンピュータ、サーバ、エアコン、またはネットワーク設備などであってもよい）に本発明の各実施例に記載の方法を実行させるための複数のコマンドを含む。
【００７４】
以上は本発明の好ましい実施形態に過ぎず、本発明の特許請求の範囲を限定するものではなく、本発明の明細書および図面の内容を利用して行われた同等の構造または同等のプロセスの変換、または、直接または間接的にその他の関連技術分野に適用されるものは、いずれも同様に本発明の特許保護範囲に含まれる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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