[发明专利]育龄夫妇妊娠概率的智能预测方法及系统

权利要求书

1.一种育龄夫妇妊娠概率的智能预测方法，其特征在于，该方法包括：

采集影响育龄夫妇生育力的多个数据信息并进行数据标准化处理，建立育龄夫妇一年妊娠概率与影响因素的关联数据库；

提取部分数据集进行训练，筛选各因素指标并与育龄夫妇一年妊娠概率构建多因素回归预测模型；

将所述预测模型可视化，绘制Nomogram图，为每一个预测的风险因素计算风险评分，并根据各风险因素的评分相加得到总评分；

根据总评分与结局事件发生概率之间的关系，计算出某个体发生妊娠事件的概率预测值，其中，确定总评分与结局事件发生概率之间的关系包括：

设定一个常数B，假定影响因素X_j的权重β_j每增高B，妊娠风险评分增加1分，则每个影响因素X_j实际取值对应的风险评分计算方式为：

其中，j为所关注的影响因素编号，取值范围为1~J，(X_j-M_Refj)*β_j为任意一个影响因素X_j与基础参考值M_Refj之间的距离；

确定数据库中每个个体妊娠概率评分的总得分：

确定Z_Total与预测一年妊娠概率P_prediction的关系：

；

取M_Refj=0，将模型可简化为：

，其中β₀为logistic回归模型中估计得到的常数项参数。

2.根据权利要求1所述的智能预测方法，其特征在于，所述方法还包括，通过剩余的数据集对构建的所述多因素回归预测模型进行内部验证和外部验证，并校准受试者工作特征曲线。

3.根据权利要求1所述的智能预测方法，其特征在于，构建多因素回归预测模型包括：采用最大似然估计法，构建样本似然函数，分别拟合妊娠概率与各因素指标的关联函数，筛选其中的变量与育龄夫妇一年妊娠概率建立Logistic多因素回归预测模型。

4.根据权利要求3所述的智能预测方法，其特征在于，从多个因素指标中筛选出通过检验统计方法计算的概率值小于预设阈值的指标纳入模型的变量中，并对纳入的所有多分类变量进行哑变量转换。

5.根据权利要求3或4所述的智能预测方法，其特征在于，在建立Logistic多因素回归预测模型，并计算模型所有的参数后，还对模型进行拟合优度检验。