申请/专利权人：广州市达瑞生物技术股份有限公司

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117672514A

主分类号：G16H50/30

分类号：G16H50/30;G06N3/088;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明提出一种妊娠早期子痫前期风险的预测方法及系统，涉及无创产前检测的技术领域，首先将同一个孕天的样本测值数据输入至预设的kmeans非监督学习模型，对样本测值数据进行预处理，得到k个簇的参数；其次基于每一个簇的参数，通过搜索比对所述各个簇的样本量大小，找出属于低风险的样本；然后计算低风险的样本中各个孕天的样本测值数据的中位数倍数，与妊娠早期子痫前期风险模型的评估参数的中位数倍数对应的差值；并利用差值优化更新妊娠早期子痫前期风险模型，以预测妊娠早期子痫前期风险。本发明通过动态确定低风险的样本，对有无回访结果数据都有效，保证了子痫前期风险预测的准确性和可靠性。

主权项：1.一种妊娠早期子痫前期风险的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取孕妇各个孕天的样本测值数据；S2.将同一个孕天的样本测值数据输入至预设的kmeans非监督学习模型，所述kmeans非监督学习模型对所述样本测值数据进行预处理，得到k个簇的参数，其中k为正整数；S3.基于k个簇中每一个簇的参数，确定各个簇的样本量大小；S4.通过搜索比对所述各个簇的样本量大小，找出属于低风险的样本；S5.计算低风险的样本中各个孕天的样本测值数据的中位数倍数，与妊娠早期子痫前期风险模型的评估参数的中位数倍数对应的差值；S6.利用所述差值优化更新妊娠早期子痫前期风险模型，得到参数优化更新后的妊娠早期子痫前期风险模型；S7.基于优化更新后的妊娠早期子痫前期风险模型预测妊娠早期子痫前期风险。

全文数据：

权利要求：

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