[发明专利]基于异常样本检测和多维信息输出的脑卒中风险筛查方法

摘要

本发明属于脑卒中风险筛查技术领域，具体涉及一种基于异常样本检测和多维信息输出的脑卒中风险筛查方法，该方法包括：构建筛查对象的脑卒中风险因素数据集，将该数据集输入到训练好的脑卒中风险筛查预测评估模型中，得到风险因素重要性指标和脑卒中风险等级评估结果，并对异常评估结果的数据进行标记；所述脑卒中风险筛查预测评估模型包括风险因素重要性检测评估模型和脑卒中风险等级预测评估模型；本发明在进行风险等级分类预测评估前，先采用Isolation Forest算法对筛查数据中的异常样本进行检查和剔除，有效的减少了异常样本对于预测分类评估环节的影响，有效的提高了预测评估的准确度。