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申请/专利权人：中南大学
摘要：本申请属于医疗人工智能技术领域，具体涉及一种银屑病关节炎预测方法、系统、设备及存储介质，其方法包括从患者数据库中提取若干患者特征；利用第一预设模型对每个患者特征进行分析，得到单特征值；利用多个不同的第二预设模型对所有的患者特征进行分析，得到特征重要度以及第二预设模型性能；根据预设规则对患者特征进行筛选，得到筛选特征；将筛选特征按照特征重要度大小依次输入集成学习模型中，直到集成学习模型性能与第二预设模型性能相等，得到最佳模型；将银屑病患者特征输入最佳模型，预测患者银屑病关节炎的患病概率。本申请具有采用少量的患者特征即可达到与全部患者特征相同的预测效果，节省了特征采集时间以及采集成本的效果。
主权项：1.一种银屑病关节炎预测方法，其特征是，包括：获取银屑病关节炎以及银屑病患者数据，建立患者数据库并划分测试集和训练集；从所述患者数据库中提取若干患者特征；在所述测试集中，利用第一预设模型对每个所述患者特征进行分析，得到单特征值；在所述测试集中，利用多个不同的第二预设模型对所有的所述患者特征进行分析，得到不同的所述第二预设模型的特征重要度以及第二预设模型性能；根据预设规则对所述患者特征进行筛选，得到筛选特征；基于所述筛选特征、多层堆栈集成策略和K折平均方法，构建集成学习模型；将所述筛选特征按照特征重要度大小依次输入所述集成学习模型中，直到所述集成学习模型性能与所述第二预设模型性能相等，得到最佳模型；将银屑病患者特征输入所述最佳模型，预测患者得银屑病关节炎的患病概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种银屑病关节炎预测方法、系统、设备及存储介质
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