本发明属于新型冠状病毒患者健康问题预测，具体涉及srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用。
背景技术：
1、
2、新型冠状病毒(covid-19)不仅对呼吸系统造成损害，还可能导致多个器官系统的健康问题，从而增加了患者的病情复杂性和治疗难度。临床观察和研究表明，covid-19的健康问题涉及全身多个系统，包括但不限于肺ct出现纤维化样改变、心脏、肾脏、肝脏等脏器受损、血栓事件以及患者可能出现沮丧等消极精神状态。这些健康问题是导致患者病情恶化、生活质量下降、医疗负担增高的重要原因。
3、尽管已有不少临床预测模型试图发现新型冠状病毒后健康问题的相关危险因素，并取得了一定的进展，但目前尚无模型能够综合预测全身多个系统健康问题，现有的预测工具往往只针对特定的健康问题或特定的器官系统，缺乏全面性和系统性。因此，临床上迫切需要一种能够综合预测全身多个系统健康问题的风险评估模型，以便更好地指导临床决策，优化治疗方案，降低患者的健康问题风险和医疗负担。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，以解决上述背景技术中提出的目前尚无模型能够综合预测全身多个系统健康问题，现有的预测工具往往只针对特定的健康问题或特定的器官系统，缺乏全面性和系统性的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，包括以下步骤：
3、步骤一：收集患者临床数据，包括休克、使用利巴韦林和咯血三个指标；
4、步骤二：基于指标建立nomogram图和评分系统；
5、步骤三：通过nomogram图和评分系统预测患者发生健康问题的概率；
6、步骤四：识别评分较高的患者为高危患者；
7、步骤五：对高危患者进行早期干预和治疗，以减少健康问题的发生率。
8、优选的，所述步骤一中，休克指标包括收缩压小于90mmhg和/或平均动脉压小于65mmhg。
9、优选的，所述步骤一中，使用利巴韦林指标指的是患者是否接受利巴韦林治疗。
10、优选的，所述步骤一中，咯血指标包括痰中带血、咳嗽时带血以及咯血。
11、优选的，所述步骤二中，nomogram图基于单因素与多因素cox回归分析构建。
12、优选的，所述步骤二中，评分系统根据nomogram图中各指标的权重和患者实际情况计算得分。
13、优选的，所述步骤四中，通过评分系统识别评分较高的患者为高危患者。
14、优选的，所述步骤五中，对高危患者进行早期干预和治疗，包括加强监测、调整治疗方案和加强支持治疗，通过减少健康问题的发生率，提高患者生活质量和减轻医疗负担。
15、优选的，包括数据收集模块、预测模块、识别模块和干预模块，所述数据收集模块用于收集患者临床数据，包括休克、使用利巴韦林和咯血三个指标；所述预测模块是基于指标建立nomogram图和评分系统，并通过nomogram图和评分系统预测患者发生健康问题的概率；所述识别模块用于识别评分较高的患者为高危患者；所述干预模块用于对高危患者进行早期干预和治疗，以减少健康问题的发生率。
16、优选的，所述数据收集模块包括预测算法，采用逻辑回归模型，用于分析患者临床数据与健康问题发生之间的关系，其公式如下：
17、
18、其中，p(y＝1|x)表示给定患者特征x时，患者发生健康问题的概率；
19、e是自然对数的底数；
20、β0、β1、β2、β3是模型参数，分别代表截距项和三个特征(休克、使用利巴韦林、咯血)的系数；
21、x1、x2、x3是患者的三个特征值，可能是二进制的指示变量或经过标准化的数值；
22、预测算法采用支持向量机(svm)模型，通过优化惩罚参数和核函数，提高预测准确性，其公式如下：
23、
24、其中，f(x)是决策函数，用于判断患者是否会发生健康问题；
25、αi是拉格朗日乘子，通过优化问题求解得到；
26、yi是第i个训练样本的标签，取值为+1或-1；
27、k(x,xi)是核函数，用于计算两个样本点x和xi之间的内积或某种相似度；
28、b是偏置项；
29、n是训练样本的数量。
30、与现有技术相比，本发明提供了srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，具备以下有益效果：
31、1、本发明根据发生休克、使用利巴韦林、咯血三个指标建立预测新型冠状病毒健康问题的nomogram图和评分，评分越高，患者发生健康问题的概率越大，有助于临床早期识别可能会发生健康问题的患者，可尽早进行干预，减少健康问题的发生率，提高患者生活质量，减轻医疗负担；
32、2、本发明通过数据收集模块、预测模块、识别模块和干预模块的有机结合，形成了一个完整的系统，能够实现对患者的全面评估和个性化管理。这一系统不仅提高了诊断和治疗的效率，还降低了医疗成本，具有显著的经济和社会效益。此外，该系统还可以为临床研究提供重要的数据支持，推动新型冠状病毒的治疗和管理水平的进一步提升。
1.srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述步骤一中，休克指标包括收缩压小于90mmhg和/或平均动脉压小于65mmhg。
3.根据权利要求1所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述步骤一中，使用利巴韦林指标指的是患者是否接受利巴韦林治疗。
4.根据权利要求1所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述步骤一中，咯血指标包括痰中带血、咳嗽时带血以及咯血。
5.根据权利要求1所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述步骤二中，nomogram图基于单因素与多因素cox回归分析构建。
6.根据权利要求1所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述步骤二中，评分系统根据nomogram图中各指标的权重和患者实际情况计算得分。
7.根据权利要求1所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述步骤四中，通过评分系统识别评分较高的患者为高危患者。
8.根据权利要求1所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述步骤五中，对高危患者进行早期干预和治疗，包括加强监测、调整治疗方案和加强支持治疗，通过减少健康问题的发生率，提高患者生活质量和减轻医疗负担。
9.根据权利要求1-8所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：包括数据收集模块、预测模块、识别模块和干预模块，所述数据收集模块用于收集患者临床数据，包括休克、使用利巴韦林和咯血三个指标；所述预测模块是基于指标建立nomogram图和评分系统，并通过nomogram图和评分系统预测患者发生健康问题的概率；所述识别模块用于识别评分较高的患者为高危患者；所述干预模块用于对高危患者进行早期干预和治疗，以减少健康问题的发生率。
10.根据权利要求9所述的srh模型预测新型冠状病毒患者健康问题的应用，其特征在于：所述数据收集模块包括预测算法，采用逻辑回归模型，用于分析患者临床数据与健康问题发生之间的关系，其公式如下：
