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摘要：本发明提供了发热伴血小板减少综合征风险预测模型及其构建方法与应用，本发明通过机器学习算法分别选取了前10个较为重要的危险因素，两种算法重合的危险因素是Virus、MYO、UREA、AGE、DD、BNP。采用极端梯度提升树XGBOOST进行变量集评分，当选择前面5个变量时，模型评分最高，因此选择了5个预测指标Virus、MYO、UREA、AGE、DD用于构建SFTS发病风险预测模型。该模型对SFTS预后有较好的预测价值，或可将此模型应用于SFTS预后评估中。
主权项：1.一种发热伴血小板减少综合征风险预测模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取发热伴血小板减少综合征患者的实验室检查指标；对所述实验室检查指标进行基线分析和相关性分析进行初步筛选，获得初步筛选后的变量，随机分为训练集和测试集；在训练集中，使用机器学习方法对所述初步筛选后的变量进行重要性的排序，并采用极端梯度提升树进行变量集评分，获得最终筛选的变量；输入所述最终筛选的变量使用多个初始预测模型，分别构建多个训练后预测模型；采用模型评估指标对所述多个所述训练后预测模型进行评估，并将评估后最优的训练后预测模型确定为发热伴血小板减少综合征风险预测模型。
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百度查询： 华中科技大学同济医学院附属同济医院 发热伴血小板减少综合征风险预测模型及其构建方法与应用
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