[发明专利]面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统

权利要求书

1.一种面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据预处理模块、数据归一化模块、模型训练模块以及模型预测模块；

所述的数据收集模块，采集IgA肾病患者的临床检查数据、病理检查数据以及IgA肾病患者对应的恶化标签；

所述数据预处理模块，连接在数据收集模块上，对临床检查数据和病理检查数据进行预处理，剔除有数据缺失的样本，得到可用于模型训练及预测的临床检查数据和病例检查数据，再将两种数据进行拼接组合，构成临床数据F；

所述数据归一化模块，连接在数据预处理模块上，将得到的IgA肾病患者的临床数据F进行数据归一化操作，得到可用于模型训练及测试的数据集；

所述的模型训练模块，与所述数据归一化模块连接，用于训练面向不平衡数据的IgA肾病预测模型，所述不平衡数据为样本标签不平衡的样本分布；

所述模型预测模块，与模型训练模块相连接，使用面向不平衡数据的IgA肾病预测模型，预测临床样本的IgA肾病恶化概率。

2.根据权利要求1所述的面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，所述的临床检查数据为通过医疗仪器对IgA肾病患者采集血液样本进行血液检查和采集尿液样本进行尿液检查得到的化验单数据，包括血肌酐、肾小球滤过率、血压、尿酸。

3.根据权利要求1所述的面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，所述病理检查数据为通过对IgA肾病患者的肾脏进行切片进行活体检查得到的与所患肾脏病相关的数据。

4.根据权利要求1所述的面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，所述的恶化标签为判断IgA肾病是否恶化，判断标准为是否达到终末期肾病或eGFR下降大于50％，其中eGFR为肾小球滤过率，终末期肾病指eGFR＜15ml/min/1.73m²或开始进行肾脏替代治疗的时间持续3个月以上。

5.根据权利要求1所述的面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，所述的临床数据表示为F＝[f₁，f₂，...，f_n]，其中n表示共有n个指标，f_i表示第i个指标，1≤i≤n；

将恶化标签处理为1和0的二分类标签Y，作为模型训练集测试的标签，其中1表示患者IgA肾病恶化，0表示IgA肾病没有恶化。

6.根据权利要求5所述的面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，所述的数据集中的每一个数据样本包该患者的临床数据F及该患者对应的恶化标签；

数据集由训练集和测试集两部分构成，训练集由全部患者的70％的数据集构成，测试集由全部患者的30％的数据集构成。

7.根据权利要求5所述的面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，通过以下公式将临床数据F映射到0-1之间，以避免数据范围相差过大而增加模型训练的难度：

其中，f_i为对应患者的临床数据，表示临床数据F中第i个临床数据指标；f_min表示所有患者的第i个临床数据的最小值，f_max表示所有患者的第i个临床数据的最大值；x_i表示第i个临床数据被归一化之后的标准值，归一化之后的临床数据表示为X＝[x₁，x₂，…，x_n]。

8.根据权利要求7所述的面向不平衡数据的IgA肾病的预测分析系统，其特征在于，所述模型训练模块采用面向不平衡数据的学习方法，训练面向不平衡数据的IgA肾病预测模型；所述面向不平衡数据的学习方法为采用重采样的方法，调整模型对于尾部样本的偏置，重采样是指按照对于样本分布的重新采样。