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公开(公告)号：CN119673432A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510195663.1
申请日：2025-02-21
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H70/60 , G06F18/2113 , G06F18/2415 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及数据管理技术领域，公开了一种基于普外科大数据的医疗数据管理方法，通过结合随机森林模型与改进Shapley公式的创新方法，显著提升了预测结果的准确性和可解释性。首先，利用随机森林模型而生成精准的预测结果。其次，基于改进Shapley公式计算每个病理指标对预测结果的具体贡献值，这一过程不仅量化了各个指标的重要性，还克服了传统Shapley值计算效率低下的问题，大幅提高了分析速度和实用性。通过筛选出具有高改进贡献值的关键指标，本发明能够精准定位影响预测结果的核心因素，为后续决策提供科学依据。
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