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摘要：本发明公开了一种基于关键酶融合指标EHI的先兆子痫风险预测模型，属于先兆子痫风险评估技术领域。本发明提供的一种基于关键酶融合指标EHI的先兆子痫风险预测模型，使用了统计学和随机森林两种方法，创造性地简化了先兆子痫筛查预警的模式，结果预测准确性高、可解释性强，效果稳定，便于医务工作者使用；可以有效提高先兆子痫筛查的准确性和普及性，有效降低避免漏诊、诊断不明确的现象，对于先兆子痫的筛查具有较高的实用价值。
主权项：1.一种基于关键酶融合指标EHI的先兆子痫风险预测方法，其特征在于：所述预测方法为机器学习预测模型，基于待筛查者的EHI打分与先兆子痫EHI风险分类阈值确定待筛查者的先兆子痫患病风险，基于随机森林模型输出待筛查者先兆子痫患病预测概率；所述待筛查者的EHI打分计算公式为：其中LDH为乳酸脱氢酶，ALP为碱性磷酸酶，AMY为淀粉酶，U-PRO为尿蛋白；所述基于关键酶融合指标EHI的先兆子痫风险预测方法的建立步骤如下：S1、从医院获取人群样本的血生化和尿常规检测结果；S2、利用步骤S1中获得的检测结果中的LDH、ALP、AMY、U-PRO数据计算EHI并确立先兆子痫EHI风险分类阈值；S3、将步骤S1和S2获得的LDH、ALP、AMY、U-PRO和EHI数据输入随机森林模型，得到机器学习预测模型并保存；S4、将待测样本输入EHI打分计算公式和S3获得的机器学习预测模型，根据先兆子痫EHI风险分类阈值和机器学习预测结果判定先兆子痫患病风险及概率。
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百度查询： 内蒙古大学 一种基于关键酶融合指标EHI的先兆子痫风险预测模型
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