[发明专利]一种临床数据的值域计算方法、装置、可读介质及电子设备

权利要求书

1.一种临床数据的值域计算方法，其特征在于，包括：

对己知数据集合进行数据训练，以建立目标分类模型；所述己知数据集合包括己知目标数据和己知非目标数据；

利用所述目标分类模型对未知数据集合进行分类，获得待统计目标数据；

对所述待统计目标数据的临床指标进行置信区间拟合，得到所述待统计目标数据的值域；

所述对所述待统计目标数据的数值进行置信区间拟合，得到所述待统计目标数据的值域包括：

统计计算所述待统计目标数据的临床指标，以获得至少两个临床指标数值范围不同的置信区间；

从待统计目标数据当中，获取临床指标数值范围与所述各个置信区间相符合的多个数据，以作为所述各个置信区间对应的置信集合；

对所述各个置信集合分别进行数据训练，以建立所述各个置信区间对应的置信模型；并获得所述各个置信模型的模型量化指标；

对比所述各置信模型的模型量化指标，将模型量化指标最高的置信模型对应的置信区间作为所述待统计目标数据的值域。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对己知数据集合进行数据训练，以建立目标分类模型包括：

将所述己知目标数据和己知非目标数据作为训练样本进行监督学习训练，以获得所述己知目标数据的数值与数据特征的函数关系，通过所述函数关系建立所述目标分类模型。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述对己知数据集合进行数据训练，以建立目标分类模型还包括：

将己知目标数据或己知非目标数据代入所述目标分类模型，以获得所述目标分类模型的第一拟合度；

当所述第一拟合度低于预设的第一拟合度标准，则通过所述监督学习训练修正所述函数关系。

4.根据权利要求1～3任意一项所述方法，其特征在于，所述己知数据集合和所述未知数据集合具有特定且相同的时间范围和/或空间范围。

5.根据权利要求1～3任意一项所述方法，其特征在于，还包括：

根据所述待统计目标数据的值域建立目标预测模型；

利用所述目标预测模型对未知数据进行分类，得到所述未知数据的数据特征。

6.一种临床数据的值域计算装置，其特征在于，包括：

建模模块，用于对己知数据集合进行数据训练，以建立目标分类模型；所述己知数据集合包括己知目标数据和己知非目标数据；

分类模块，用于利用所述目标分类模型对未知数据集合进行分类，获得待统计目标数据；

分析模块，用于对所述待统计目标数据的临床指标进行置信区间拟合，得到所述待统计目标数据的值域；

所述分析模块包括：

置信计算单元，用于统计计算所述待统计目标数据的临床指标，以获得至少两个临床指标数值范围不同的置信区间；从待统计目标数据当中，获取临床指标数值范围与所述各个置信区间相符合的多个数据，以作为所述各个置信区间对应的置信集合；

置信建模单元，用于对所述各个置信集合分别进行数据训练，以建立所述各个置信区间对应的置信模型；并获得所述各个置信模型的模型量化指标；

值域生成单元，用于对比所述各置信模型的模型量化指标，将模型量化指标最高的置信模型对应的置信区间作为所述待统计目标数据的值域。

7.一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行如权利要求1至5中任一所述的方法。

8.一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如权利要求1至5中任一所述的方法。