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申请/专利权人：南方科技大学
摘要：本发明涉及一种基于电子病历的传染病暴发风险预测方法，本发明的步骤为：首先根据确定好的症状清单在电子病历主诉中提取病例信息；然后将提取到的数据进行清理、赋值、统计，形成数据集；最后将数据集输入到预测模型中，从而实现传染病暴发的预测。本发明通过明确传染病症状监测中的相关症状，使用不同症状组合以实现较为准确的预测，并将电子病历提取与传染病暴发风险预测结合，形成电子病历提取到预测的完整流程。本发明利用成熟的医疗机构信息系统提取电子病历中的症状等信息，通过机器学习的方法建模以实现对传染病暴发的预测。具体症状可根据要预测的传染病进行调整和组合，暴发阈值也可以根据实际情况确定，适用范围广。
主权项：1.一种基于电子病历的传染病暴发风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、提取过往医疗机构电子病历主诉中包含目标传染病相关症状的病例信息，得到初始训练数据集；步骤2、对初始训练数据集进行数据清理、赋值、统计，得到每个就诊日期的各症状就诊量作为特征训练数据集，并采集每个就诊日期当天的实际的报告病例数作为标签；步骤3、将特征训练数据集输入XGBoost模型进行训练，模型输出预测病例数，通过最小化模型预测病例数与实际报告病例数的误差，得到训练后的目标传染病暴发风险预测XGBoost模型；步骤4、提取当日医疗机构电子病历主诉中包含目标传染病相关症状的病例信息，得到初始待预测数据集；对初始待预测数据集进行数据清理、赋值、统计，得到当日各症状就诊量作为特征数据集，步骤5、将特征数据集输入训练后的目标传染病暴发风险预测XGBoost模型，输出当日的病例数据预测结果，将预测结果与预设阈值比对，若大于预设阈值则判断目标传染病暴发，否则判断目标传染病未暴发。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方科技大学 一种基于电子病历的传染病暴发风险预测方法
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