申请/专利权人：香港科技大学;南方科技大学;上海市第一人民医院

申请日：2023-05-19

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117637156A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G06F17/18;G06N20/00

优先权：["20220829 US 63/401,721"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提供了基于机器学习的不稳定型心绞痛的ICA风险评估模型的构建方法及其应用，所述方法包括以下步骤：1获取不稳定型心绞痛患者的临床数据并进行数据处理；2对步骤1所述的数据进行特征选择，剔除与血运重建不相关的特征；3利用步骤2选择的特征训练机器学习模型，所述机器学习模型用于预测不稳定型心绞痛患者的血运重建概率，进而进行ICA风险评估。利用本发明的方法可以确定能从ICA中受益的不稳定型心绞痛患者，避免不必要的ICA。

主权项：1.一种不稳定型心绞痛的ICA风险评估模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1获取不稳定型心绞痛患者的临床数据并进行数据处理，所述数据包括以下特征：年龄、BMI、性别、心率、收缩压、舒张压、是否吸烟、是否患有糖尿病、是否患有高血压、是否有ST偏差、甘油三辛酸酯、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、肌酸激酶-MB、B型利钠肽、D-二聚体、肌红蛋白、C-反应蛋白、肌钙蛋白I、血清肌酐、心电图、是否进行血运重建；2对步骤1所述的数据进行特征选择，剔除与血运重建不相关的特征；3利用步骤2选择的特征训练机器学习模型，所述机器学习模型用于预测不稳定型心绞痛患者的血运重建概率，进而进行ICA风险评估。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 香港科技大学;南方科技大学;上海市第一人民医院 不稳定型心绞痛的ICA风险评估模型的构建方法及其应用

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