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申请/专利权人：浙江大学山东工业技术研究院
摘要：一种基于机器学习的卵巢过度刺激综合征（OHSS）分度及分型预测方法，包括：采集病人临床特征数据后进行数据预处理和数据编码操作，得到各自的训练数据；分别建立OHSS分度和分型预测模型。使用训练数据对分度和分型预测模型分别进行训练，从而根据损失函数优化模型参数；将分度预测模型所需的所有待测病人的临床特征数据进行数据预处理和数据编码操作后，获得最终的预测结果。分度预测模型预测出的会发生OHSS的病人，获取分型预测模型所需的临床特征数据，进行数据预处理和数据编码操作后，获得最终的预测值。利用本发明，可以为进行试管婴儿技术治疗的病人预测其发生OHSS的概率以及类型，从而辅助医生做更好的判断。
主权项：1.一种构建OHSS分度分型预测模型的方法，包括以下步骤：S1、获取已有病例作为样本集，将样本集的数据分割为输入量和输出量，输入量包括患者的生理指标和用药方案，输出量包括患者实际发生的OHSS的时机和OHSS的程度；OHSS的时机包括早发和晚发，OHSS的程度包括未发生、轻中度和重度；对样本集进行数据预处理和数据编码操作，再依据分度和分型问题分别对数据进行特征筛选工作，得到训练数据；S2、选取机器学习模型建立OHSS分度预测模型和OHSS分型预测模型；S3、用S1获得的训练数据分别对OHSS分度预测模型和OHSS分型预测模型进行训练，以交叉熵损失函数最小作为OHSS分度预测模型或OHSS分型预测模型的优化目标；获得训练后的OHSS分度预测模型和训练后的OHSS分型预测模型；S4、获得测试样本，该测试样本包括待预测OHSS发生概率的患者的生理指标和用药方案，以患者的生理指标和用药方案作为输入量输入OHSS分度预测模型，计算得到该患者发生OHSS的程度，若OHSS分度预测模型的结果为未发生，则不再做OHSS分型预测；若OHSS分度预测模型的结果为轻中度或重度，则输入OHSS分型预测模型进行分型预测，输出分型预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学山东工业技术研究院 一种构建OHSS分度分型预测模型的方法
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