[发明专利]一种基于机器学习的经皮冠状动脉介入治疗心血管不良事件的预测装置在审
| 申请号： | 201811352576.9 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109637663A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 吴健;陈潇俊;王文哲;陆逸飞;周逸蒋;朱若愚;吴福理 | 申请（专利权）人： | 浙江大学山东工业技术研究院 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/20 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 277800 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的经皮冠状动脉介入治疗心血管不良事件的预测装置，存储器中存有心血管不良事件预测模型，其包括训练好的XGboost模型、LightGBM模型、SVM模型以及NN模型和每个模型对应的权重值；预测装置的工作过程为：接收待测的临床特征数据，并对该进行缺失值填充处理；对缺失值填充处理后的临床特征数据进行相关性检测，去除具有交叉关系的临床特征数据；分别利用训练好的XGboost模型、LightGBM模型、SVM模型以及NN模型对相关性检测处理后的临床特征数据进行计算，获得4个预测概率；对4个预测概率进行加权求和，获得利用心血管不良事件预测模型预测的概率值。 | ||
| 搜索关键词： | 心血管不良事件 临床特征 预测装置 经皮冠状动脉介入治疗 基于机器 填充处理 预测模型 概率 预测 交叉关系 存储器 检测 求和 去除 权重 加权 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的经皮冠状动脉介入治疗心血管不良事件的预测装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机存储器中存有心血管不良事件预测模型，其包括训练好的XGboost模型、LightGBM模型、SVM模型以及NN模型和每个模型对应的权重值；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：接收待测的临床特征数据，并对该进行缺失值填充处理；对缺失值填充处理后的临床特征数据进行相关性检测，去除具有交叉关系的临床特征数据；分别利用训练好的XGboost模型、LightGBM模型、SVM模型以及NN模型对相关性检测处理后的临床特征数据进行计算，获得4个预测概率；对4个预测概率进行加权求和，获得利用心血管不良事件预测模型预测的概率值。
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