一种评估心脏衰老程度的数据处理系统及方法

摘要

本发明公开一种评估心脏衰老程度的数据处理系统及方法，其中，包括步骤：首先收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，然后根据影响因子指标体系，对影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型；在建立心脏年龄动物模型后，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型；根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式计算出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值。本发明方法为个体提供了全程、无创性、及时性、便利性、普适性预警作用。

权利要求

1.一种评估心脏衰老程度的数据处理系统，其特征在于，包括：收集及建立模块，用于首先收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，然后根据影响因子指标体系，对影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型；

处理及建立模块，用于在建立心脏年龄动物模型后，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型；

应用及计算模块，用于根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式计算出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值；

所述处理及建立模块中，所述心脏年龄数据模型为：H＝K·Y；

式中:H代表心脏年龄，K代表心脏衰老程度评估值，Y代表实际年龄；

所述处理及建立模块包括：

归一化处理单元，用于对影响心脏年龄的影响因子进行归一化处理，将影响因子缩放到0和1之间，具体为：式中 表示影响因子原始值， 为归一化后的值，max和min分别为求最大值和最小值函数；

第一计算单元，用于根据基准发病比例公式，计算影响心脏的基准发病比例；

式中：Pi为暴露某一水平影响因子的个体占人群的比例；RRi为暴露某一水平影响因子的相对危险度；

第二计算单元，用于计算影响因子分数；其中，影响因子分数＝基准发病比例×相对影响度；

所述应用及计算模块中，所述心脏衰老程度评估计算方程式为：<1> 其中，心率≥55次/分钟；

<2> 其中，心率≤54次/分

钟；

式中：p代表遗传因子分数，yi代表生活方式、行为和习惯危险因子分数中的一种，xi代表生活方式、行为和习惯保护因子分数中的一种。

所述影响心脏年龄的影响因子包括：生活方式、行为、习惯；遗传因子；身体健康状况；

体重指数；

所述生活方式、行为、习惯包括：急躁或暴躁、吸烟、抑郁或情绪波动、高度紧张或神经质、饮食清淡、常饮茶、喜食坚果或海鱼、兴趣广泛；

所述身体健康状况包括：高血糖、血脂异常、慢性病。

2.根据权利要求1所述评估心脏衰老程度的数据处理系统，其特征在于，收集及建立模块中，采用主成分分析对影响因子进行筛选，消除重复信息。

3.一种评估心脏衰老程度的数据处理方法，其特征在于，包括步骤：A、首先收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，然后根据影响因子指标体系，对影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型；

B、在建立心脏年龄动物模型后，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型；

C、根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式计算出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值；

所述步骤B中，所述心脏年龄数据模型为：H＝K·Y；

式中:H代表心脏年龄，K代表心脏衰老程度评估值，Y代表实际年龄；

所述步骤B中，影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数的方法如下：B1、对影响心脏年龄的影响因子进行归一化处理，将影响因子缩放到0和1之间，具体为：式中 表示影响因子原始值，为归一化后的值，max和min分别为求最大值和最小值函数；

B2、根据基准发病比例公式，计算影响心脏的基准发病比例；

式中：Pi为暴露某一水平影响因子的个体占人群的比例；RRi为暴露某一水平影响因子的相对危险度；

B3、计算影响因子分数；其中，影响因子分数＝基准发病比例×相对影响度；

所述步骤C中，所述心脏衰老程度评估计算方程式为：<1> 其中，心率≥55次/分钟；

<2> 其中，心率≤54次/分

钟；

式中：p代表遗传因子分数，yi代表生活方式、行为和习惯危险因子分数中的一种，xi代表生活方式、行为和习惯保护因子分数中的一种；

4.根据权利要求3 所述评估心脏衰老程度的数据处理方法，其特征在于，步骤A中，采用主成分分析对影响因子进行筛选，消除重复信息。

说明书

一种评估心脏衰老程度的数据处理系统及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及心脏衰老程度评估领域，尤其涉及一种评估心脏衰老程度的数据处理系统及方法。

背景技术

[0002] 生活中，一个人的外表比实际年龄或大或小的现象比较常见，而人的心脏和实际年龄也可能不一样。如果预防措施得当，心脏完全可以比实际年龄“年轻”，反之，心脏则会过早衰老。随着社会发展、生活节奏的加快以及生活水平的提高，人们不健康的生活方式、行为、习惯常常导致心脏提前衰老，引起心脏病，致使心脏病发病呈上升趋势，且发病年轻化趋势明显，尤其是青中年。调查发现：男性冠心病事件发生率上升最为明显，其中35岁至44岁年龄组的急性冠心病事件发生率在3年内增加了30％多，44岁至55岁年龄组增加了
20％多。心脏病有突然致死的危险，至今依然是排名第一的致死因素。虽然大多数能捱过第一次心脏病发作，但风险依在，依然不容乐观。对于所有人，知道自己的衰老程度将有助于理解身体的状况，理解改善生活方式、行为、习惯和其他预防措施，可以减少未来心脏病发病的风险；对于大多数人，计算心脏衰老程度评估值能够让自己知道在年轻时坚持养成良好健康的生活习惯对身体有多大潜在益处，而不会到了年老时再去寻医问药。因此，对心脏衰老程度及时评估，以尽早采取措施，进行干预、治疗，防患于未然，就显得尤为重要。目前，对因心脏轻微受损(心脏轻度衰老)而未引起心脏病变个体即亚健康状态，医学上尚未有检测、检查、评估方法，即存在评估盲区；对因心脏中、重度受损(心脏中、重度衰老)而引起心脏疾患的个体进行检测、检查、评估的现有方法则存在或价格昂贵、或有创伤性、或不适用于常规体检、或准确性低、或便利性差，因而不易对心脏衰老程度进行及时、随时、便捷、准确评估，造成心脏病上升趋势明显，心脏病事件居高不下。

[0003] 因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

[0004] 鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种评估心脏衰老程度的数据处理系统及方法，旨在解决现有方法或价格昂贵、或有创伤性、或不适用于常规体检、或准确性低、或便利性差的问题。

[0005] 本发明的技术方案如下：

[0006] 一种评估心脏衰老程度的数据处理系统，其中，包括：

[0007] 收集及建立模块，用于首先收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，然后根据影响因子指标体系，对影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型；

[0008] 处理及建立模块，用于在建立心脏年龄动物模型后，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型；

[0009] 应用及计算模块，用于根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式计算出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值。

[0010] 所述评估心脏衰老程度的数据处理系统，其中，收集及建立模块中，采用主成分分析对影响因子进行筛选，消除重复信息。

[0011] 所述评估心脏衰老程度的数据处理系统，其中，处理及建立模块包括：

[0012] 归一化处理单元，用于对影响心脏年龄的影响因子进行归一化处理，将影响因子缩放到0和1之间，具体为：

[0013]

[0014] 式中 表示影响因子原始值， 为归一化后的值，max和min分别为求最大值和最小值函数；

[0015] 第一计算单元，用于根据基准发病比例公式，计算影响心脏的基准发病比例；

[0016]

[0017] 式中：Pi为暴露某一水平影响因子的个体占人群的比例；RRi为暴露某一水平影响因子的相对危险度；

[0018] 第二计算单元，用于计算影响因子分数；其中，影响因子分数＝基准发病比例×相对影响度。

[0019] 所述评估心脏衰老程度的数据处理系统，其中，处理及建立模块中，所述心脏年龄数据模型为：H＝K·Y；

[0020] 式中:H代表心脏年龄，K代表心脏衰老程度评估值，Y代表实际年龄。

[0021] 所述评估心脏衰老程度的数据处理系统，其中，应用及计算模块中，心脏衰老程度评估计算方程式为：

[0022] <1> 其中，心率≥55次/分钟；

[0023] <2> 其中，心率≤54次/分钟；

[0024] 式中：p代表遗传因子分数，yi代表生活方式、行为和习惯危险因子分数中的一种，xi代表生活方式、行为和习惯保护因子分数中的一种。

[0025] 一种评估心脏衰老程度的数据处理方法，其中，包括步骤：

[0026] A、首先收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，然后根据影响因子指标体系，对影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型；

[0027] B、在建立心脏年龄动物模型后，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型；

[0028] C、根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式计算出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值。

[0029] 所述评估心脏衰老程度的数据处理方法，其中，步骤A中，采用主成分分析对影响因子进行筛选，消除重复信息。

[0030] 所述评估心脏衰老程度的数据处理方法，其中，步骤B中，影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数的方法如下：

[0031] B1、对影响心脏年龄的影响因子进行归一化处理，将影响因子缩放到0和1之间，具体为：

[0032]

[0033] 式中 表示影响因子原始值， 为归一化后的值，max和min分别为求最大值和最小值函数；

[0034] B2、根据基准发病比例公式，计算影响心脏的基准发病比例；

[0035]

[0036] 式中：Pi为暴露某一水平影响因子的个体占人群的比例；RRi为暴露某一水平影响因子的相对危险度；

[0037] B3、计算影响因子分数；其中，影响因子分数＝基准发病比例×相对影响度。

[0038] 所述评估心脏衰老程度的数据处理方法，其中，步骤B中，所述心脏年龄数据模型为：H＝K·Y；

[0039] 式中:H代表心脏年龄，K代表心脏衰老程度评估值，Y代表实际年龄。

[0040] 所述评估心脏衰老程度的数据处理方法，其中，步骤C中，心脏衰老程度评估计算方程式为：

[0041] <1> 其中，心率≥55次/分钟；

[0042] <2> 其中，心率≤54次/分钟；

[0043] 式中：p代表遗传因子分数，yi代表生活方式、行为和习惯危险因子分数中的一种，xi代表生活方式、行为和习惯保护因子分数中的一种。

[0044] 有益效果：通过本发明的系统可以获得精确的心脏衰老程度评估值，为健康和亚健康个体及心脏疾患个体提供了全程无创性、及时性、便利性、普适性预警作用。

附图说明

[0045] 图1为本发明心脏年龄的影响因子指标体系示意图。

[0046] 图2为本发明心脏年龄动物模型示意图。

具体实施方式

[0047] 本发明提供一种评估心脏衰老程度的数据处理系统及方法，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0048] 本发明提供一种评估心脏衰老程度的数据处理系统，其中，包括：

[0049] 收集及建立模块，用于首先收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，然后根据影响因子指标体系，对影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型；

[0050] 处理及建立模块，用于在建立心脏年龄动物模型后，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型；

[0051] 应用及计算模块，用于根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式计算出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值。

[0052] 本发明收集及建立模块具体为，首先复习文献，进行研究、分析，根据科学性、系统性、全面性和可操性原则，科学、准确地收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，如图1所示。

[0053] 进一步地，从图1中可看出，这些影响因子可能存在多重共线性，特别是当各个指标之间存在着高度的相互依赖性，如久坐与懒动、抑郁与精神紧张等，这会给心脏年龄和心脏衰老程度评估值带来不合理的评估。为了得到一个准确、可靠的心脏年龄动物模型，需要从众多的影响心脏年龄的影响因子中挑选出对心脏年龄影响大的影响因子。为此，本发明采用主成分分析(PCA)对影响心脏年龄的影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型(见图2)。

[0054] 本发明建立心脏年龄动物模型后，在确定影响因子与心脏年龄关系的基础上，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转化为影响心脏年龄的影响因子分数，形成影响因子分数表。再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型。其中，具体如何将影响因子转化为影响心脏年龄的影响因子分数，对心脏衰老程度评估值测定准确与否至关重要。本发明处理及建立模块包括：

[0055] 归一化处理单元，用于对影响心脏年龄的影响因子进行归一化处理。由于影响因子的单位不同，如心率和体重指数的数据相关比较大，为了消除这些因素对心脏年龄及心脏衰老程度评估值结果的不利影响，对影响心脏年龄的影响因子进行归一化处理，将影响因子缩放到0和1之间，具体为：

[0056]

[0057] 式中 表示影响因子原始值， 为归一化后的值，max和min分别为求最大值和最小值函数。根据心脏年龄动物模型中各影响因子对心脏年龄的影响作用，确定生活方式、遗传因子、体重指数、心率等影响因子原始值为1，则身体健康状况影响因子原始值为2×2，即为4。

[0058] 第一计算单元，用于根据基准发病比例公式，计算影响心脏的基准发病比例。基准发病比例是具有最低影响因子的个体发病率与人群总发病率的比值，根据Rothman和Keller提出的计算公式：

[0059]

[0060] 式中：Pi为暴露某一水平影响因子的个体占人群的比例；RRi为暴露某一水平影响因子的相对危险度。

[0061] 第二计算单元，用于计算影响因子分数。其中，影响因子分数＝基准发病比例×相对影响度。

[0062] 通过以上计算出生活方式、行为、习惯中的危险因子及保护因子的影响因子分数以及体重指数与心率、遗传因子、身体健康状况中的高血压、高血糖、血脂异常、慢性病的影响因子分数。结果见下表1。通过本发明上述模块及各模块单元的作用，可实现准确的测定出心脏衰老程度评估值。

[0063] 表1：心脏年龄影响因子分数表

[0064]

[0065] 注：有氧运动每半小时计0.1，最多计0.3；慢性病每种计0.5，身体健康状况最多计4.0，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型。

[0066] 所述处理及建立模块中，所述心脏年龄测定数据模型为：H＝K·Y；式中:H代表心脏年龄，K代表心脏衰老程度评估值，Y代表实际年龄。

[0067] 本发明应用及计算模块具体为，根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式测定出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值。其中，心脏衰老程度评估计算方程式为：

[0068] <1> 其中，心率≥55次/分钟；

[0069] <2> 其中，心率≤54次/分钟；

[0070] 式中：p代表遗传因子分数，yi代表生活方式、行为和习惯危险因子分数中的一种，xi代表生活方式、行为和习惯保护因子分数中的一种。通过以上方程式可计算出心脏衰老程度评估值，从而了解到个体心脏衰老程度，为个体提供了全程、无创性、及时性、普适性预警作用。

[0071] 本发明还提供一种评估心脏衰老程度的数据处理方法，其中，包括步骤：

[0072] A、首先收集影响心脏年龄的影响因子，建立影响心脏年龄的影响因子指标体系，然后根据影响因子指标体系，对影响因子进行筛选，消除重复信息，建立心脏年龄动物模型；

[0073] B、在建立心脏年龄动物模型后，对影响心脏年龄的影响因子进行预处理，将影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数，再应用数据模型方法，建立心脏年龄数据模型；

[0074] C、根据心脏年龄数据模型，应用回归分析法，建立心脏衰老程度评估计算方程式，最后通过建立的心脏衰老程度评估计算方程式计算出心脏衰老程度评估值，并自动输出显示评估值。

[0075] 本发明步骤A中，采用主成分分析对影响因子进行筛选，消除重复信息。

[0076] 本发明步骤B中，影响因子转换为影响心脏年龄的影响因子分数的方法如下：

[0077] B1、对影响心脏年龄的影响因子进行归一化处理，将影响因子缩放到0和1之间，具体为：

[0078]

[0079] 式中 表示影响因子原始值， 为归一化后的值，max和min分别为求最大值和最小值函数；

[0080] B2、根据基准发病比例公式，计算影响心脏的基准发病比例；

[0081]

[0082] 式中：Pi为暴露某一水平影响因子的个体占人群的比例；RRi为暴露某一水平影响因子的相对危险度；

[0083] B3、计算影响因子分数；其中，影响因子分数＝基准发病比例×相对影响度。

[0084] 所述评估心脏衰老程度的数据处理方法，其中，步骤B中，所述心脏年龄数据模型为：H＝K·Y；

[0085] 式中:H代表心脏年龄，K代表心脏衰老程度评估值，Y代表实际年龄。

[0086] 本发明步骤C中，心脏衰老程度评估计算方程式为：

[0087] <1> 其中，心率≥55次/分钟；

[0088] <2> 其中，心率≤54次/分钟；

[0089] 式中：p代表遗传因子分数，yi代表生活方式、行为和习惯危险因子分数中的一种，xi代表生活方式、行为和习惯保护因子分数中的一种。

[0090] 关于上述方法的技术细节在前面的模块及其模块单元中已有详述，故不再赘述。

[0091] 下面通过具体实施例对本发明进行详细说明。

[0092] 对580例个体进行心脏衰老程度评估测定中，其中男性：302例，女性：278例；平均年龄：43.32±15.81，心血管患者：230例，健康(或亚健康)个体350例。

[0093] 350例健康(或亚健康)个体，医学检查、检测未发现阳性指标，自觉良好，行心脏衰老程度评估测定，其结果见表2。

[0094] 表2：350例健康(或亚健康)个体心脏衰老程度评估值(k)

[0095]

[0096] 从表2中可以看出：在350例健康(或亚健康)心脏衰老程度评估测定中，年轻型(k<90％):60例，占17.14％，正常(90％≤k<110％):212例，占60.75％，二者共计272例，占
72.71％；轻度衰老型(110％≤k<120％)70例，占20％，中度衰老型(120％≤k<130％)8例，占2.29％。研究分析：轻度衰老型70例(20％)中，可能由于心脏受损轻微尚未至心脏病变，故临床医学检查、检测尚未发现阳性指标，其个体自觉良好，处于健康(或亚健康)状态；而8例中度衰老个体(2.29％)，临床医学检查、检测亦未发现阳性指标，个体感觉尚可，是否临床医学检查、检测有误，还是仅因个体高危(危险因子多)所致，有待进一步调查、研究和分析。

[0097] 在230例心血管患者中，本发明采取回顾性调查分析研究，入选条件：均有住院、冠状动脉造影检查并配合问卷调查，采取调阅住院病历以及问卷调查方法。调阅住院病历提取个体住院时的体重、身高、心率以及健康状况(血压、血脂、血糖、冠状动脉造影检查结果、有否其他慢性病等)资料，问卷调查內容主要是住院前生活方式、行为、习惯的危险因子(7项)及保护因子(6项)调查。230例个体中，冠脉造影检查：单支病变152例，双支病变66例，三支病变12例，其中高血压151例，糖尿病42例，血脂异常230例，行CPI治疗142例、保守治疗82例。根据住院病历相关资料及问卷调查结果，230例心血管患者住院前心脏衰老程度评估测定结果见表3。

[0098] 表3：230例心血管患者住院前心脏衰老程度评估值(k)

[0099]

[0100] 从表3中可以看出：在230例心血管患者中，轻度衰老以上者(k≥110％)225例，占97.83％；5例为正常，占2.17％。研究分析：1、在这5例中有可能存在新的危险因子尚未发现，造成k值低，有待流行病学调查发现新的危险因子；2、5例中，其中3例体重指数＜18.0，由于体重指数过低，造成k值失真。因此，如同心率≤54次/分一样，当体重指数＜18.0时，心脏衰老程度评估计算方程式有待修正，需进一步做大样本回归分析研究。

[0101] 例1：胡某，女，1979年8月出生，事业单位工作人员，身高1.60米，2015年12月10日做心脏衰老程度评估测定。体重56kg,心率76次/分，口味重，每天运动半小时左右，余无特殊。根据以上基本资料，胡某生活方式、行为、习惯的危险因子分数为0.1,保护因子分数为0.1,遗传因子分数1.0，其心脏衰老程度评估值为：

[0102]

[0103] 表示心脏年龄较实际年龄大11.26％，示心脏轻度受损，尽管胡某自觉症状无明显不适感，医学有关检查、检验未发现阳性指标，胡某处于亚健康状态，但仍建议其应清淡饮食，定期复查。

[0104] 例2：肖某，男，1958年4月出生，乡镇干部，身高1.72米，2014年12月5日做心脏衰老程度评估值测定。体重78kg,心率77次/分，性格豪爽，常饮茶，平时久坐，口味重，常熬夜。根据以上基本资料，肖某生活方式、行为、习惯的危险因子分数为：0.2+0.1+0.15＝0.45,生活方式、行为、习惯的保护因子分数为：0.2+0.15＝0.35,遗传因子分数1.0，其心脏衰老程度评估值为：

[0105]

[0106] 表示心脏年龄较实际年龄大31.90％，为心脏重度衰老。建议：清淡饮食，适量运动，少坐，减少熬夜频率，同时建议到医院做进一步检查。医院检查结果：空腹血糖11.3mol/L，血胆固醇7.3mol/L，甘油三酯2.28mol/L，Bp:156/94mmHg，心电图：可见弓背向上型ST段抬高、宽而深的Q波，冠状动脉造影显示双支病变。即住院治疗，给予降糖、降压、降脂等处理，行经皮冠状动脉介入治疗(PCI)，住院20天后出院。2015年12月20日再做心脏衰老程度评估值测定。检查：体重72kg，心率66次/分，性格豪爽，饮茶，饮食清淡，每天适量运动半小时左右，少坐，不熬夜；Bp:132/82mmHg，空腹血糖5.5mol/L，血胆固醇6.1mol/L，甘油三酯1.92mol/L，有冠心病史。根据以上资料，肖某现时体重72kg，心率66次/分，生活方式、行为、习惯的危险因子分数为：0.3+0.5＝0.8，保护因子分数为：0.2+0.15+0.1+0.1＝0.55,肖某现时心脏衰老程度评估值为：

[0107]

[0108] 表示心脏年龄较实际年龄大5.81％，示心脏受损较前明显好转，心脏衰老进程明显延缓。建议：坚持服药，适量控制体重，定期复查。该案例提示：心脏衰老程度评估值测定为个体心脏疾患者提供了无创性、及时性、普适性预警方法，达到了降低心脏病事件发生、延缓心脏衰老进程的目的。

[0109] 通过以上两个案例，显示本发明的心脏衰老进程评估方法为把人类医学推进到预测性、预防性和个性化的精准医学新时代提供了很好实证，起到了精准防治作用。

[0110] 综上所述，本发明提供的一种评估心脏衰老程度的数据处理系统及方法，本发明方法为健康和亚健康个体及心脏疾患个体提供了全程无创性、及时性、便利性、普适性预警作用。为把人类医学推进到预测性、预防性和个性化的精准医学新时代，开辟了有益路径，起到了精准防治作用。

[0111] 应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。