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摘要：本申请提供了一种ERCP术后高淀粉酶血症预测模型训练方法及系统，在确定ERCP术后监测数据样本库对应的监测指标表征向量之后，对ERCP术后监测数据样本库中各个ERCP术后监测数据样本对应的监测指标表征向量进行分组，获得多个分组；以及在其中选定出具有危险的目标分组，以将目标分组中的监测指标表征向量对应的高淀粉酶血症未发生组样本的标记进行变更，完成对ERCP术后监测数据样本库中高淀粉酶血症标记的调节，得到修正ERCP术后监测数据样本库，使得训练模型的样本具有高可靠性，之后基于修正ERCP术后监测数据样本库训练初始ERCP术后高淀粉酶血症预测模型，能让获得的目标ERCP术后高淀粉酶血症预测模型的预测精度更高。

主权项：1.一种ERCP术后高淀粉酶血症预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练病例库对应的ERCP术后监测数据样本库；所述ERCP术后监测数据样本库包括高淀粉酶血症未发生组样本以及高淀粉酶血症发生组样本；所述高淀粉酶血症未发生组样本携带高淀粉酶血症未发生标记，所述高淀粉酶血症发生组样本携带高淀粉酶血症发生标记；确定所述ERCP术后监测数据样本库中各个ERCP术后监测数据样本对应的监测指标表征向量；依据所述ERCP术后监测数据样本库对应的多个所述监测指标表征向量进行分组，得到多个分组；基于所述多个分组分别对应的监测指标表征向量，确定目标分组；将所述目标分组对应的高淀粉酶血症未发生组样本的标记，修正成所述高淀粉酶血症发生标记，得到修正ERCP术后监测数据样本库；基于所述修正ERCP术后监测数据样本库训练初始ERCP术后高淀粉酶血症预测模型，得到目标ERCP术后高淀粉酶血症预测模型；其中，所述依据所述ERCP术后监测数据样本库对应的多个所述监测指标表征向量进行分组，得到多个分组，包括：依据所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本分别对应的监测指标表征向量，确定所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本的监测指标共性度量值；对所述ERCP术后监测数据样本库对应的多个监测指标共性度量值进行分组，得到所述多个分组；所述基于所述多个分组分别对应的监测指标表征向量，确定目标分组，包括：基于所述多个分组分别对应的监测指标共性度量值，确定目标分组；所述基于所述多个分组分别对应的监测指标表征向量，确定目标分组，包括：将所述多个分组中包括危险监测指标表征向量的分组确定为目标分组；所述危险监测指标表征向量通过以下过程确定：获取预设病例库对应的预设ERCP术后监测数据库；所述预设ERCP术后监测数据库包括病症未发生监测数据以及病症发生监测数据；确定所述预设ERCP术后监测数据库中各个预设ERCP术后监测数据对应的监测指标表征向量；依据所述预设ERCP术后监测数据库对应的多个预设监测指标表征向量进行分组，得到多个预设分组；确定每个预设分组对应的病症发生监测数据百分比；将病症发生监测数据百分比大于百分比阈值的预设分组确定为危险分组；将所述危险分组中的预设监测指标表征向量确定为所述危险监测指标表征向量；所述依据所述预设ERCP术后监测数据库对应的多个所述预设监测指标表征向量进行分组，得到多个预设分组，包括：依据所述病症未发生监测数据与所述病症发生监测数据分别对应的预设监测指标表征向量，确定所述病症未发生监测数据与所述病症发生监测数据的预设监测指标共性度量值；基于所述预设ERCP术后监测数据库对应的多个预设监测指标共性度量值进行分组，得到所述多个预设分组；所述方法还包括：将所述危险分组中的选定监测指标共性度量值确定为共性度量阈值；所述危险分组中的选定监测指标共性度量值小于第一共性度量值；所述第一共性度量值为所述危险分组中，除所述选定监测指标共性度量值之外的共性度量值；所述基于所述多个分组分别对应的监测指标共性度量值，确定目标分组，包括：确定每个分组中的目标监测指标共性度量值；任一分组中的目标监测指标共性度量值小于所述任一分组中的第二共性度量值；任一分组中的第二共性度量值为所述任一分组中，除所述目标监测指标共性度量值之外的共性度量值；将目标监测指标共性度量值不小于所述共性度量阈值的分组确定为所述目标分组；其中，所述确定所述ERCP术后监测数据样本库中各个ERCP术后监测数据样本对应的监测指标表征向量，包括：调取目标表征向量挖掘模型，对所述ERCP术后监测数据样本库中各个ERCP术后监测数据样本进行表征向量挖掘，得到所述监测指标表征向量；其中，所述目标表征向量挖掘模型通过以下步骤训练得到：获取多个ERCP术后监测数据样本分别对应的监测指标数据，所述ERCP术后监测数据样本包括多个监测指标数据；基于所述表征向量挖掘模型对所述多个ERCP术后监测数据样本分别对应的监测指标数据进行表征向量挖掘，将挖掘得到的监测指标表征向量投影到表征向量域中，得到所述多个ERCP术后监测数据样本对应的监测指标表征向量在所述表征向量域中的向量位置；依据所述多个ERCP术后监测数据样本对应的监测指标表征向量在所述表征向量域中的向量位置，对所述多个ERCP术后监测数据样本对应的监测指标表征向量进行群集分析，得到多个分类集群，所述分类集群中包括多个满足向量空间相似度的监测指标表征向量；对位于同一分类集群中的监测指标表征向量对应的监测指标数据进行监测指标出现率分析，得到所述分类集群对应的集群核心指标；依据所述集群核心指标和所述表征向量挖掘模型的监测指标特征挖掘重点，对所述表征向量挖掘模型进行训练，直到所述表征向量挖掘模型达到预设的收敛条件，得到训练好的表征向量挖掘模型；所述依据所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本分别对应的数据项序列，确定所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本的数据项共性度量值，包括：依据所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本分别对应的数据项序列，确定所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本的目标重合数据序列；确定所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本分别对应的数据项序列长度；基于所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本分别对应的数据项序列长度和所述目标重合数据序列，确定所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本的第一数据项共性度量值；基于所述第一数据项共性度量值，确定所述高淀粉酶血症未发生组样本与所述高淀粉酶血症发生组样本的数据项共性度量值。

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