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申请/专利权人：上海交通大学医学院附属新华医院
申请日：2024-01-25
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118016295A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G06N20/10;G06F18/241
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明涉及一种基于常规检查早期预测胆道闭锁的机器学习方法。目前，BA诊断的金标准是术中胆管造影术。这是一种侵入性手术，技术难度很大，而且仅限于大型医疗中心使用。本发明包括数据收集和数据预处理，将数据保存成数据库文件，还包括对数据进行模型训练，模型训练是收集五个重要特征数据，分别是γ‑谷氨酰转移酶、肝门纤维块、体重、胆囊异常和粪便颜色，再将四个模型包括支持向量机SVM、逻辑回归LR、随机森林RF和梯度增强决策树GBDT集成为一个集合，命名为胆道闭锁预测模型BAPM，胆道闭锁的预测风险是通过该四个模型的输出概率的加权投票过程得出。本发明使用常规检查来帮助患者早期无创预测胆道闭锁，促进临床决策。
主权项：1.一种基于常规检查早期预测胆道闭锁的机器学习方法，包括数据收集和数据预处理，将数据保存成数据库文件，其特征在于还包括对数据进行模型训练，所述的模型训练是收集五个重要特征数据，分别是γ-谷氨酰转移酶、肝门纤维块、体重、胆囊异常和粪便颜色，再将四个模型包括支持向量机SVM、逻辑回归LR、随机森林RF和梯度增强决策树GBDT集成为一个集合，命名为胆道闭锁预测模型BAPM，胆道闭锁的预测风险是通过该四个模型的输出概率的加权投票过程得出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学医学院附属新华医院 一种基于常规检查早期预测胆道闭锁的机器学习方法
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