本技术涉及一种创新的衰弱指数评估技术,包括相关设备和存储介质。该技术通过从用户医疗数据中提取关键衰弱风险指标,并根据这些指标在临床实践中的系统化应用,计算出个体的衰弱指数,旨在提供更准确的健康评估。
背景技术
衰弱为老年症候群的一种,与骨骼肌的增龄化有关,其核心内容是身体机能受损。衰弱也是一种跨多个系统的生理衰退状态,其在应激状态下将对后续的各项诊疗活动产生重大影响。快速准确的评估老年患者的衰弱程度十分重要。例如,早期发现衰弱有助于对老年患者进行风险分层及干预。
一般认为,高龄、跌倒、疼痛、营养不良、肌少症、多病共存、多重用药、活动功能下降、睡眠障碍、焦虑抑郁及社会支持等均与衰弱相关,因此衰弱危险因素众多,各相关因素混杂。尽管使用衰弱筛查工具虽能较好地预测老年人衰弱程度及预后,但需额外的人工数据收集或主观评估,增加了开销并限制了大规模实施。因此,基于电子病历(ElectronicMedical Record, EMR)的电子衰弱指数(electronic Frailty Index, eFI)逐渐发展起来,其可以自动化获取衰弱特征,且有不错的预测效能。
但是现有技术中的电子衰弱指数均是基于英语病症单词进行计算,并且预测精度较低,因此,本领域亟需一种预测精度高的电子衰弱指数的计算方法。
实现思路