[发明专利]一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统

权利要求书

1.一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：该系统是由任务输入模块、数据处理模块和输出结果模块三部分组成，所述数据处理模块包括梯度提升树模型模块和数据库，所述任务输入模块、梯度提升树模型模块、输出结果模块依次连接，所述数据库与梯度提升树模型模块相连，所述梯度提升树模型模块包括第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型，所述第一梯度提升树模型用于预测测试样本患慢性肝病的概率，第二梯度提升树模型用于预测测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率，第三梯度提升树模型用于预测测试样本肝纤维化所处分期，所述任务输入模块用于输入测试样本基础信息，所述测试样本基本信息依次通过所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型和第三梯度提升树模型测试后，最后通过所述输出结果模块呈现预测结果；所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建是基于一种迭代的决策回归树算法，该决策回归树算法是由多颗决策树组成，所有决策树的结论累计获得最终结果后，生成多颗回归树，每颗回归树都是从之前所有决策树的残差中学习训练出来，利用的是决策树中损失函数的负梯度值作为决策回归树算法中的残差的近似值，进而拟合一棵提升回归树，通过所述提升回归树生成梯度提升树模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述第一梯度提升树模型、第二梯度提升树模型、第三梯度提升树模型的构建过程，包括从数据库中提取多个数据库样本，每个数据库样本中含有多个特征，采用随机有放回的选择数据库样本来构造出多个训练集和至少一个测试集，所述多个训练集分别通过一决策树输出待检样本结果，再经过待检样本结果投票后得出待检样本最终结果，最后根据所述待检样本最终结果生成多颗回归树。

3.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：该慢性肝病风险评估系统采用分层诊断；当所述第一梯度提升树模型所预测测试样本患慢性肝病的概率大于正常概率时，进一步进入到所述第二梯度提升树模型进行测试，所述输出结果模块包含有预测测试样本患慢性肝病的概率以及测试样本患肝硬化与肝纤维化的概率；当所述第二梯度提升树模型所预测测试样本中患肝纤维化的概率大于患肝硬化的概率，进一步进入到所述第三梯度提升树模型进行测试，所述输出结果模块包括有预测测试样本患肝硬化与患肝纤维化的概率，以及所处肝纤维化分期的概率。

4.根据权利要求3所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述慢性肝病、肝硬化、肝纤维化、纤维化所处分期的概率结果均以饼图的形式输出。

5.根据权利要求4所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：可通过所述输出结果模块查询所测试样本的信息及结果的历史记录。

6.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述任务输入模块通过相应界面输入单个测试样本信息，也可通过excel表格导入多个测试样本信息，进行多个样本预测。

7.根据权利要求1或6所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述测试样本基础信息包括样本编号、样本姓名、样本年龄、血清天冬氨酸氨基转移酶含量、血清丙氨酸氨基转移酶含量、血小板计数六项基本信息。

8.根据权利要求7所述的一种基于梯度提升树模型的慢性肝病风险评估系统，其特征在于：所述任务输入模块仅适用于患者年龄大于18岁的测试样本。