[发明专利]一种基于机器学习的难治性精神分裂症风险的预测方法在审
| 申请号： | 202010652270.6 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111816303A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 余卓;向伦平;张晓芳 | 申请（专利权）人： | 深圳承启生物科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/30;G16H50/70;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518131 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： |
本发明提供一种基于机器学习的难治性精神分裂症风险的预测方法，包括获取非难治性和难治性精神分裂症患者的病理特征指标数据，所述的病理特征指标数据包括SNPs位点分型结果；根据非难治性和难治性精神分裂症患者的病理特征指标数据，训练深度学习模型和逻辑回归模型；获取待测人员的病理特征指标数据，输入到待测人员健康状况的特征评估模型 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 难治 精神分裂症 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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