摘要
本发明涉及一种预测患者病况组别的方法，属于医学数据分析领域。一种预测患者病况组别的方法，步骤如下：S1、收集患者的基本信息和时序检测数据；S2、对患者的数据进行预处理，包括数据清洗和缺失值处理；S3、计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率；S4、基于计算结果预测患者所属的潜在类别组别；S5、输出预测结果。通过对患者数据的预处理，确保数据的准确性，计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率，准确了解患者的病况变化。基于HBsAg水平下降率的计算结果，预测患者所属的潜在类别组别，有助于医生制定治疗方案和患者了解自身健康状况。通过自动化处理和分析大量数据，并快速输出预测结果，节省了医生和患者的时间和精力。
