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公开(公告)号：CN117275747A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311138420.1
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
Abstract: 本发明提供了一种罕见病生物标志物最佳分类阈值计算方法与装置，包括：检测罕见病疾病组和疾病对照组患者中相应生物标志物含量；所述生物标志物的种类至少有2种；对每个生物标志物设定一系列的分类取值；计算不同的分类取值下每个生物标志物的灵敏度和特异度；基于所述灵敏度和所述特异度构建每个生物标志物的ROC曲线；根据每个生物标志物的ROC曲线坐标点确定多生物标志物联用组合下的最佳分类阈值。本发明能最大限度上筛选出所有可能的多种标志物联用组合方式下的最佳分类阈值，实现多种生物标志物联用的最佳识别性能。
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公开(公告)号：CN117171478A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311138380.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06F17/10 , G06F17/18 , G06F16/215 , G16H50/20 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种医学检测数据误差识别模型构建方法与装置，包括：对医学检测数据进行数据清洗得到数据清洗后的医学检测数据；利用数据清洗后的医学检测数据制作训练数据；采用指数加权移动均值法建立初始模型，并为每个初始模型设置不同的模型参数得到多个待选模型；基于训练数据计算每个待选模型的ME‑Score指标，并将ME‑Score指标最大所对应的待选模型作为最终的医学检测数据误差识别模型。本发明基于ME‑Score指标将灵敏度、假阳性率和正确报警前受影响患者数的中位数或均值的评价指标压缩为一个评价指标，用于模型参数的训练，以筛选出最优模型，不仅大大降低了模型建立的时间成本和方法难度，也提升了模型的误差识别效果。
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公开(公告)号：CN117171478B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311138380.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G06F17/10 , G06F17/18 , G06F16/215 , G16H50/20 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种医学检测数据误差识别模型构建方法与装置，包括：对医学检测数据进行数据清洗得到数据清洗后的医学检测数据；利用数据清洗后的医学检测数据制作训练数据；采用指数加权移动均值法建立初始模型，并为每个初始模型设置不同的模型参数得到多个待选模型；基于训练数据计算每个待选模型的ME‑Score指标，并将ME‑Score指标最大所对应的待选模型作为最终的医学检测数据误差识别模型。本发明基于ME‑Score指标将灵敏度、假阳性率和正确报警前受影响患者数的中位数或均值的评价指标压缩为一个评价指标，用于模型参数的训练，以筛选出最优模型，不仅大大降低了模型建立的时间成本和方法难度，也提升了模型的误差识别效果。
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公开(公告)号：CN117174331A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311138467.8
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国医学科学院北京协和医院
IPC: G16H50/70 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F17/18 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供了一种用于检验项目的二代参考区间确定方法与装置，包括：去除体检数据集中的异常个体和异常检验项目；基于样条函数分性别拟合体检数据集中检验项目均值和年龄的函数关系得到可视化图形；利用可视化图形筛选出显著性水准大于预设值的检验项目得到样本集；当样本集中的异常值低于预设值时，使用LMS和GALMSS模型建立二代参考区间模型；当样本集中的异常值高于预设值时，利用kosmic算法建立二代参考区间模型。本发明使用真实世界收集到的体检数据，不需要对受试者进行招募和检测，因此不涉及抽血、采样等方式，避免了抽取脑脊液等操作，可行性更高，极大的降低了建立二代参考区间模型的成本。
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