[发明专利]基于机器学习的通过体检指标预测健康状态的方法在审
| 申请号： | 202011311946.1 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112825275A | 公开（公告）日： | 2021-05-21 |
| 发明（设计）人： | 黄璐琳;帅平;刘玉萍;邓燕辉;王海鑫 | 申请（专利权）人： | 四川省人民医院 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/20;G06N3/00 |
| 代理公司： | 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙) 51222 | 代理人： | 李安霞;谢一平 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的通过体检指标预测健康状态的方法，采用随机森林算法通过体检指标预测采样样本的健康状态，对于健康与非健康状态样本，采用下采样策略对随机使用的样本进行采样，获取采样样本，采用随机欠采样的方法，通过随机选择目标类的数据子集来平衡数据。本发明具有良好的预测性能，能够帮助预测病情恶化者的真实情况，识别“高危”患者，并为受影响的个体提供最相关的后续检查。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 通过 体检 指标 预测 健康 状态 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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