基于化验检查利用人工智能建立早期筛查Castleman病的方法及应用

本发明属于罕见病早期筛查和人工智能技术领域，具体涉及基于化验检查利用人工智能建立早期筛查Castleman病的方法及应用。本发明建立的CD的早期诊断和预警模型，可以整合患者的性别、年龄、白蛋白、尿蛋白、尿液隐血、总胆红素、肾小球滤过率、肌酐、血小板、直接胆红素、白细胞、碱性磷酸酶、丙氨酸氨基转移酶和血红蛋白检查结果，建立CD筛查模型，对CD进行早期预警，提高诊断率，为了解和早期诊断罕见疾病提供了新的有效思路，具有广阔的应用前景和深远的临床意义。