公开(公告)号：CN119252495A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411285306.6

申请日：2024-09-13

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 向旭 ,  戴跃青 ,  李松 ,  刘为勇

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/30 ,  G16H50/50

Abstract: 本发明实施例公开了一种新型布尼亚病毒感染预后风险预测模型及其应用，所述新型布尼亚病毒感染预后风险预测模型的构建方法包括：收集病例信息和检测数据，比较新型布尼亚病毒感染存活组与死亡组的数据指标，获得差异有统计学意义的自变量；对所述差异有统计学意义的自变量采用Pearson相关性分析，剔除相关性较高的变量，剩余变量再进行二元Logistic回归分析获得关键模型指标；根据所述关键模型指标，建立新型布尼亚病毒感染预后风险预测模型，并生成列线图。该模型具有较好的预测效果和临床实用性,为临床医护人员在判断患者的预后情况提供了具体化的依据，早期干预，以预防不良结局的发生。

公开(公告)号：CN119092124A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411136989.9

申请日：2024-08-19

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 向旭 ,  戴跃青 ,  李松 ,  刘为勇

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/50 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了发热伴血小板减少综合征风险预测模型及其构建方法与应用，本发明通过机器学习算法分别选取了前10个较为重要的危险因素，两种算法重合的危险因素是Virus、MYO、UREA、AGE、DD、BNP。采用极端梯度提升树(XGBOOST)进行变量集评分，当选择前面5个变量时，模型评分最高，因此选择了5个预测指标Virus、MYO、UREA、AGE、DD用于构建SFTS发病风险预测模型。该模型对SFTS预后有较好的预测价值，或可将此模型应用于SFTS预后评估中。