[发明专利]一种基于医疗数据建模的川崎病分级预测方法

摘要

本发明提供一种基于医疗数据建模的川崎病分级预测方法，其包括以下步骤:步骤１：数据样本选择；从样本数据集中抽取可供建模的有效样本；步骤2：特征筛选；从构建样本数据的特征集合中筛选出符合现场医疗辅助诊断应用的19项特征进行建模；步骤3：川崎病分级模型构建与评价。本发明将川崎病相关数据进行系统的分析、建模，并给出模型预测的评价方法，通过该模型能够基于川崎病数据，对病人川崎病进行有效的辅助诊断，使在发病前期进行有效的预防干预和治疗，为达到最佳治疗效果提供依据。

主权项

一种基于医疗数据建模的川崎病分级预测方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1：数据样本选择；从样本数据集中抽取可供建模的有效样本；步骤2：特征筛选；从构建样本数据的特征集合中筛选出符合现场医疗辅助诊断应用的19项特征进行建模；步骤3：川崎病分级模型构建与评价，其步骤如下：(3.1)使用随机划分的方式，将数据集分割为训练集Xtrain、测试集Xtest和验证集Xderivation三部分,比例为2:1:1；(3.2)使用SVM回归方法在训练集上拟合Xtrain数据集，使用高斯核函数，建模过程使用十折交叉验证选取模型参数，记录最优模型参数和支持向量序号；(3.3)根据回归模型使用导出集计算分级阈值tcase与tcontrol；(3.4)结合导出集分级阈值，进行测试集样本的分级预测。