[发明专利]一种基于Boosting算法的川崎病风险评估模型的构建方法及构建系统有效
| 申请号： | 201811083865.3 | 申请日： | 2018-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN109273094B | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 丁国徽;贾佳;李光;徐重飞;周珍 | 申请（专利权）人： | 道之精准医学科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G16H50/70;G16H50/20 |
| 代理公司： | 苏州三英知识产权代理有限公司 32412 | 代理人： | 朱如松 |
| 地址： | 201600 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Boosting算法的川崎病风险评估模型的构建方法及构建系统。所述构建方法包括：从样本数据集中提取可用于建模评估的有效样本；从有效样本的特征集合中筛选出符合现场医疗辅助诊断应用的10项特征；将有效样本的不完整数据集随机分割为训练集和验证集；使用Boosting的方法拟合训练集进行模型构建，采用十折交叉验证法，记录最优模型参数；根据ROC曲线使用验证集计算模型分类阈值t，从而构建得到川崎病风险评估模型。本发明还构建相应的川崎病风险评估系统应用于对待评估数据进行评估，得到KDx评分。本发明有助于降低川崎病的误诊率和漏诊率，使患者在发病早期可以获得有效的预防、干预和治疗。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 boosting 算法 川崎病 风险 评估 模型 构建 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于Boosting算法的川崎病风险评估模型的构建方法，其特征在于包括：从样本数据集中提取可用于建模评估模型的有效样本；从所述有效样本的特征集中筛选出符合现场医疗辅助诊断应用的10项特征；将所述有效样本的不完整数据集随机分割为训练集和验证集；使用Boosting的方法拟合训练集进行模型构建，采用十折交叉验证法，记录最优模型参数；同时，根据ROC曲线使用验证集计算模型分类阈值t，从而构建得到川崎病风险评估模型，其中，所述Boosting算法的类型包括XGBoosting、AdaBoosting或GBM。
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