[发明专利]一种支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法

权利要求书

1.一种支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法，其特征在于，所述支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法包括以下步骤：

获取预设数据库中多个患者的患者指标数据，基于预设规则确定患者指标数据中各个维度对应的自变量指标；

确定各个维度的自变量指标的有值率，基于所述有值率在各个自变量指标中确定多个目标自变量指标，并基于各个目标自变量指标确定多个自变量指标组；

获取多个待预测事件以及各个待预测事件对应的多个预设模型；

对于每一个待预测事件，将各个自变量指标组分别输入待预测事件对应的每一个预设模型进行模型训练，以获得各个自变量指标组对应的多个预测模型；

确定各个自变量指标组对应的多个预测模型的方向性吻合度，并基于所述方向性吻合度确定所述待预测事件对应的目标模型。

2.如权利要求1所述的支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法，其特征在于，所述对于每一个待预测事件，将各个自变量指标组分别输入待预测事件对应的每一个预设模型进行模型训练，以获得各个自变量指标组对应的多个预测模型的步骤包括：

对于每一个待预测事件，在自变量指标组中获取待预测事件对应的目标自变量指标组；

将各个目标自变量指标组分别输入待预测事件对应的每一个预设模型进行模型训练，获得训练后的预设模型以及对应的预测准确率；

将目标自变量指标组对应的训练后的预设模型中，预测准确率大于预设准确率的训练后的预设模型，作为各个目标自变量指标组对应的预测模型。

3.如权利要求1所述的支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法，其特征在于，所述确定各个自变量指标组对应的多个预测模型的方向性吻合度，并基于所述方向性吻合度确定所述待预测事件对应的目标模型的步骤包括：

获取待测试指标数据，基于各个自变量指标组确定所述待测试指标数据对应的多个待测试指标组；

对于每一个待测试指标组，将所述待测试指标组分别输入对应的多个预测模型进行模型训练，以获得训练结果；

基于所述训练结果确定各个自变量指标组对应的多个预测模型的方向性吻合度；

获取所述方向性吻合度中大于预设吻合度的目标方向性吻合度，并将所述目标方向性吻合度对应的多个预测模型作为目标模型。

4.如权利要求1所述的支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法，其特征在于，所述确定各个维度的自变量指标的有值率的步骤包括：

确定各个自变量指标对应的患者指标数据中的有效数据；

基于所述有效数据的数量以及各个自变量指标对应的患者指标数据的数量，确定各个维度的自变量指标的有值率。

5.如权利要求1所述的支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法，其特征在于，所述基于所述有值率在各个自变量指标中确定多个目标自变量指标的步骤包括：

确定各个维度的自变量指标的有值率是否存在大于预设有值率的目标有值率；

若存在所述目标有值率，则将所述目标有值率对应的自变量指标作为目标自变量指标。

6.如权利要求1所述的支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法，其特征在于，所述基于各个目标自变量指标确定多个自变量指标组的步骤包括：

对各个目标自变量指标进行随机组合，得到多个随机指标组；

按照预设规则对各个随机指标组进行筛选操作，以获得所述自变量指标组。

7.如权利要求1至6任一项所述的支撑先天性心脏病精准防诊治的模型训练方法，其特征在于，所述基于所述方向性吻合度确定所述待预测事件对应的目标模型的步骤之后，还包括：

基于各个自变量指标组确定各个所述目标模型对应的模型组，并获取各个所述目标模型对应的预测准确率；

基于所述模型组，展示各个所述目标模型、目标模型对应的自变量指标组以及预测准确率。