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申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院
摘要：提供基于机器学习的使用代谢物作为标记物的诊断孤独症谱系障碍的方法和装置。该方法包括测定受试者的样本中至少一种标志物的含量，以及将其与健康对照的相应标志物的含量进行比较，或者使用由机器学习构建的算法来处理标志物的含量。特别地，该标志物为人体尿液中的代谢物。该装置包括容置空间，配置为放置受试体的样本；检测单元，配置为对所述样本的标志物进行检测，获取所述标志物的含量；以及，计算判定单元，配置为对所述标志物的含量根据预定算法进行计算，得到受试者是否患孤独症谱系障碍的指示。本公开通过机器学习算法挖掘尿中代谢产物变化模式来为ASD患儿提供诊断。本公开的基于该预定算法的装置可以为诊断孤独症谱系障碍提供新策略。
主权项：1.一种构建诊断孤独症谱系障碍的数学模型的方法，包括1提供第一组受试者的样本和第二组受试者的样本；2分别检测所述第一组受试者的样本和所述第二组受试者的样本中标志物含量，得到数据；以及，3采用机器学习算法处理所述数据得到所述诊断孤独症谱系障碍的数学模型；其中，第一组受试者包括诊断为孤独症谱系障碍受试者，并且所述第二组受试者包括健康受试者；所述标志物由苯乳酸、3-羟基-3-甲基戊二酸、磷酸、富马酸、3-酮戊二酸、乌头酸、N-乙酰半胱氨酸、丙二酸、丙三羧酸、乙醇酸、肌酐、苹果酸、草酸、酒石酸、丙酮酸、4-甲酚、羧基柠檬酸、3-羟基戊二酸、2-羟基丁酸和2-酮戊二酸组成；所述机器学习算法为XGBoost；所述受试者为儿童；所述受试者的样本为尿液。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院北京协和医院 基于机器学习的使用代谢物作为标记物的孤独症谱系障碍诊断方法和装置
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