痛风复发预测方法、系统、设备及介质

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痛风复发预测方法、系统、设备及介质
申请号:CN202411828128
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119446536B
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种痛风复发预测方法、系统、设备及介质,包括从多中心数据集的电子健康记录系统获取痛风共病患者住院期间的临床数据;根据标准化、最小最大归一化及Yeo‑Johnson变换方法对临床数据进行处理,以获取候选临床特征应用多种特征选择器对提取的候选临床特征进行筛选,以筛选出与痛风共病复发风险高度相关的临床特征;应用多种分类器构建痛风复发预测候选痛风复发预测模型;筛选痛风复发预测候选模型以获取痛风复发预测模型;获取患者的临床特征;根据患者的临床特征及痛风复发预测模型预测患者的通风复发风险,能够准确筛选出与痛风共病复发风险高度相关的临床特征,并构建出高效的预测模型,从而为临床医生提供可靠的辅助决策支持。
技术关键词
复发预测模型 复发预测方法 痛风 电子健康记录系统 特征选择 Pearson相关系数 插补方法 患者 工作特征 分类阈值 风险 数据 凝血酶原时间 预测系统 近邻分类器 皮尔逊相关系数 朴素贝叶斯 人工神经网络 特征提取模块