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申请/专利权人：南京医科大学
申请日：2024-03-08
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117995410A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明公开了一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据，该模型所需数据后续列出；将该数据输入到预先训练好的不育症风险预测模型中；不育症风险预测模型的输出结果为该数据来源样本的不育症风险以及当前生活状态下的可疑风险特征。本发明通过使用调查问卷与体格检查相结合等为男性不育风险预测模型提供更多的关联信息，以提高男性不育预测准确率。本发明使用多层神经网络模型，并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化，最终获得较为可靠的风险预测模型。与此同时，本发明采用Shapley值法对黑盒模型进行解释，输出当前样本的风险特征排序，以此基于参考并提出建设性建议。
主权项：1.一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S1、获得待采集数据，该待采集数据包括患者的人口统计学数据、职业及环境暴露数据、营养状况数据、生活习惯数据、家族史；步骤S2、将所述待采集数据输入到预先训练好的男性不育风险预测模型中；步骤S3、所述男性不育风险预测模型的输出结果为待调查者的不育患病概率；步骤S4、计算SHAP值，分析待调查者的风险特征状态并可视化展示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京医科大学 一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置
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