一种基于机器学习的T1DM患者的糖尿病肾病风险预测系统

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一种基于机器学习的T1DM患者的糖尿病肾病风险预测系统
申请号:CN202411563289
申请日期:2024-11-05
公开号:CN119480076A
公开日期:2025-02-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的1型糖尿病患者的糖尿病肾病风险预测系统,应用于糖尿病肾病风险预测技术领域。包括数据处理模块、特征选择模块、机器学习模块、性能评估模块和模型解释模块;数据处理模块收集患者的数据并进行预处理,特征选择模块基于特征选择算法选择最佳特征,机器学习模块构建机器学习模型并进行预测,性能评估模块对机器学习模型的性能进行评估,模型解释模块用于解释不同特征对预测结果的贡献。本发明能够准确评估并预测T1DM患者的DN风险,增强了对模型关键特征的理解,帮助临床医生在评估疾病严重程度时做出更好的决策。
技术关键词
风险预测系统 糖尿病肾病 数据处理模块 梯度提升模型 最佳特征 患者 特征选择算法 高密度脂蛋白胆固醇 低密度脂蛋白胆固醇 构建机器学习模型 朴素贝叶斯模型 分层随机抽样 风险预测技术 逻辑回归模型 胆红素 谷丙转氨酶