公开(公告)号：CN116665894A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310452369.5

申请日：2023-04-24

Applicant: 南方医科大学南方医院

Inventor： 刘莉 ,  肖芦山 ,  李则杨 ,  伍成凯 ,  洪畅

IPC: G16H50/30 ,  A61B5/00 ,  G16H50/20 ,  G06N5/01 ,  G16H20/60 ,  G16H20/70 ,  G16H20/10 ,  G16H20/30

Abstract: 本申请提供一种骨龄监测系统、方法、电子设备及存储介质，所述骨龄监测系统包括：数据采集模块，用于采集骨龄信息及年龄信息；分析诊断模块，用于分析所述骨龄信息及所述年龄信息，确定所述骨龄信息是否存在异常，若所述骨龄信息存在异常，则进一步获取可能导致骨龄发育异常的骨龄发育异常信息，所述骨龄发育异常信息包括生活方式、遗传病及饮食情况；健康方案制定模块，用于将所述骨龄发育异常信息及所述骨龄信息输入分类回归树算法模型，所述分类回归树算法模型用于根据所述骨龄发育异常信息及所述骨龄信息生成健康方案，能够通过综合分析骨龄和年龄情况，精准诊断和预防骨龄异常，定制个性化健康方案，检测骨龄发育异常，保障健康成长。

公开(公告)号：CN118486471B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202410403409.1

申请日：2024-04-03

Applicant: 南方医科大学南方医院

Inventor： 刘莉 ,  曾琳 ,  李则杨 ,  肖芦山 ,  马鹏程

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/70 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种使用机器学习算法建立高尿酸血症预测模型的方法，属于健康评估技术领域，本发明实施例以基于大量人群的UKBB队列为训练，以内部测试集和南方医院健康体检者数据集为外部测试集，建立并验证了基于遗传和临床数据训练的可靠实用的堆叠式多模态机器学习模型，用于及时识别HUA表型，早期预测痛风和代谢相关结局风险。该模型的性能优良，超过了每个单个机器学习模型，显示出令人满意的效能。ISHUA标志物能够在早期阶段量化痛风风险和代谢相关结果，可以为日常健康检查和风险因素的管理提供积极的指导，为临床医生在常规健康筛查后适当管理HUA风险因素提供有价值的信息支持。

公开(公告)号：CN118486471A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410403409.1

申请日：2024-04-03

Applicant: 南方医科大学南方医院

Inventor： 刘莉 ,  曾琳 ,  李则杨 ,  肖芦山 ,  马鹏程

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/70 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种使用机器学习算法建立高尿酸血症预测模型的方法，属于健康评估技术领域，本发明实施例以基于大量人群的UKBB队列为训练，以内部测试集和南方医院健康体检者数据集为外部测试集，建立并验证了基于遗传和临床数据训练的可靠实用的堆叠式多模态机器学习模型，用于及时识别HUA表型，早期预测痛风和代谢相关结局风险。该模型的性能优良，超过了每个单个机器学习模型，显示出令人满意的效能。ISHUA标志物能够在早期阶段量化痛风风险和代谢相关结果，可以为日常健康检查和风险因素的管理提供积极的指导，为临床医生在常规健康筛查后适当管理HUA风险因素提供有价值的信息支持。