[发明专利]一种基于自适应集成学习模型的再入院风险预测方法有效
| 申请号： | 202010971129.2 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112086195B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 邱航;张振;郑鑫;胡智栩 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06N3/126 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 何凡 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应集成学习模型的再入院风险预测方法，包括以下步骤：采集患者的基本信息和临床诊疗信息，并构建临床高维特征矩阵以及再住院标签；对临床高维特征矩阵依次进行数据预处理和KPCA降维，得到降维特征集；构建自适应集成学习模型并根据降维特征集和再住院标签对其训练，将待预测患者的降维特征集输入训练完成的自适应集成学习模型中，得到患者的再入院风险预测结果。本发明提出了一种基于自适应集成学习模型的再入院风险预测方法，通过集成学习模型准确预测患者再入院风险，辅助医生对高风险患者提前采取干预措施，有助于降低患者疾病负担、减轻患者经济负担，有助于降低医院再入院率以及提升医疗服务质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 集成 学习 模型 再入 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
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