(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111623300.1 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 南京鼓楼医院 地址 210000 江苏省南京市 鼓楼区中山路 321号 (72)发明人 毕艳　张洲　 (74)专利代理 机构 南京禾祁专利代理事务所 (普通合伙) 32462 代理人 黄天天 (51)Int.Cl. G16H 50/50(2018.01) G16H 50/70(2018.01) G16H 50/80(2018.01) G16H 10/60(2018.01) G16H 50/30(2018.01)G16H 30/00(2018.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测 模型和诺模图的构建方法 (57)摘要 本发明公开了一种用于糖尿病轻度认知功 能障碍的预测模 型和诺模图的构建方法， 涉及预 测模型构建及应用技术领域， 包括以下步骤， 收 集糖尿病患者人口学信息， 临床实验室检查及病 史信息， 完善总体认知功能评估、 嗅觉功能测试； 采用多因素回归模型方法确认糖尿病认知功能 障碍危险因素； 联合嗅觉功能测试， 运用机器学 习算法， 建立用于2型糖尿病轻度认知功能障碍 的预测模型和诺模图， 具备了通过在糖尿病患者 中进行认知并发症的初筛和风险分层， 发生轻度 认知功能障碍的高危患者进一步可完善嗅觉功 能、 认知功能及脑结构功能等 综合评估以明确诊 断， 有助于在较大样本人群中进行对糖尿病认知 并发症的筛查及确诊。 权利要求书2页 说明书6页 附图5页 CN 114360728 A 2022.04.15 CN 114360728 A 1.一种用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 步骤S1： 收集糖尿病患者人口学信息， 临床 实验室检查及病史信息， 完善总体认知功能 评估、 嗅觉功能测试； 步骤S2： 通过智能监控设备对患者的日常生活信息进行采集， 并将采集的日常生活信 息发送至服 务器， 服务器将用户的日常生活信息保存至用户日常数据记录表中； 步骤S3： 采用多因素回归 模型方法确认糖尿病认知功能障碍危险因素； 步骤S4： 利用全部糖尿病患者人口学信息， 日常生活信息， 临床实验室检查及病史信 息， 联合嗅觉功能测试， 运用机器学习算法， 建立用于2型糖尿病 轻度认知功能障碍的预测 模型和诺模图。 2.根据权利要求1所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 所述步骤S1中 收集连续入组的n例2型糖尿病受试者的一般临床信息， 一般 临床信息包括年龄、 性别、 教育程度、 身高和体重、 腰围、 血压值、 烟酒嗜好、 家族遗传 史、 药 物使用情况， 以临床常用的、 受到公认的检测轻度认知障碍更为敏感的蒙特利尔认知评估 量表为评价标准， 小于26分定义 为轻度认知障碍 。 3.根据权利要求1所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 所述步骤S1 中利用嗅觉功能测试仪完成嗅觉识别测试， 所述嗅觉功能测试 仪为OLFACT ‑C嗅觉功能测试仪； 认知评估方式为， 使所有患者通过成套的神经心理学评价 工具， 评估一般认知功能、 记 忆、 注意力、 执 行功能和视 觉空间技能。 4.根据权利要求1所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 所述步骤S2之前按照7: 3的比例， 将原数据集随机划分训练集和验证集， 即 选取70％n例受试者作为训练集， 3 0％n例受试者作为验证集。 5.根据权利要求1所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 所述步骤S2中多因素回归模型方法； 先采用单因素回归方程模型， 将建模 组中2型糖尿病患者一般临床信息、 嗅觉功能测试得分纳入模型， 定义y＝1表示2型糖尿病 患者发生轻度认知障碍， y＝0表示患者认知功能处于正常范围， p值＜0.10的因素入选， 进 一步将所有入选的因素整合并进入逐步多因素回归方程模型； 在多因素回归分析中， 变量 的p值<0.05被认定为该 因素可能与患者是否发生轻度 认知功能障碍相关而被纳入模 型， 否 则即被剔除。 6.根据权利要求1所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 所述步骤S3中建立用于2型糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型方法； 通 过二元Logist ic逐步回归分析比较， 最 终建立2型糖尿病轻度 认知功能障碍的预测模型， 分 析保护因素及危险因素， 进一步通过受试者工作特征曲线确认构建模型 的区分度； 通过拟 合优度检验确认构建模型的校准度。 7.根据权利要求4所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 将验证集患者数据代入2型糖尿病轻度 认知功能障碍的预测模型， 通过ROC 曲线确认构建模型曲线下面积， 对 模型进行验证和评价。 8.根据权利要求4所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 所述步骤S 3诺莫图构建方法为， 导入训练集数据， 通过机器学习算法， 构建权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114360728 A 2数据模型， 输出模型信息， 进一 步构建交 互式列线图。 9.根据权利要求1所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模图的构建方 法， 其特征在于： 所述步骤S2 中日常生活信息为12项数据， 其12项数据为体温、 心律、 心率、 体脂、 饭量、 喝水量、 喝水 频率、 血压、 体重、 睡眠时间、 睡眠时间质量和每日行 走路程。 10.根据权利要求1所述的用于糖尿病轻度认知功能障碍的预测模型和诺模 图的构建 方法， 其特征在于： 还包括步骤S5： 运用机器学习算法领域的回归模型， 将糖尿病患者人口 学信息， 日常生活信息， 临床实验室检查及病史信息带入到回归模型中进 行信息数据训练， 以得到生理年龄预测模型， 然后验证所得到的模型在生理年龄预测方面的评估效果， 最后 将验证后的生理年龄预测模型， 结合步骤S4中的2型糖尿病 轻度认知功能障碍的预测模型 和诺模图， 以对糖尿病患者认知功能进行测试。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114360728 A 3