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公开(公告)号:CN116612889A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310578817.6
申请日:2023-05-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种慢性肾病的辅助筛查模型构建方法、筛查方法及筛查系统。所述构建方法包括:从经病理证实患有慢性肾病患者的电子病历中提取预训练样本,并从所述预训练样本中筛选重要性高的医学评估指标参数以及诊断结果构成训练样本,所述诊断结果为患慢性肾病的风险等级;将训练样本用于训练多种机器学习模型,对训练后的多个机器学习模型进行验证后进行模型融合得到慢性肾病辅助筛查模型。通过本发明的技术方案得到的慢性肾病辅助筛查模型,能够准确地、高效地辅助医生,基于待诊患者在检测过程中已经得到的医学评估指标数据提前给出该待诊患者患慢性肾病的风险等级,而不用等待该待诊患者24小时尿蛋白定量的检测结果完全给出。
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公开(公告)号:CN117690591A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311705794.7
申请日:2023-12-12
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/30
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种慢性肾病进展风险预测方法、装置、设备及存储介质,用于解决现有技术中慢性肾病进展风险预测方法预测的结果不准确的技术问题。该方法包括:基于慢性肾病患者的历史病历信息训练得到进展预测模型;获取待预测患者的样本数据,将样本数据输入进展预测模型中进行风险预测,得到风险评分;调用机器学习解释性工具对进展预测模型和得到的风险评分进行评估,得到样本数据中各评估指标对风险评分的贡献值;根据风险评分和各评估指标对风险评分的贡献值生成慢性肾病进展风险预测结果。该方法可以对慢性肾病进展风险提供更准确有效的预测结果。
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