摘要
本申请提供了一种目标事件预测模型的训练方法、装置、设备及预测装置,包括:获取目标人群的多个多维变量数据及每个多维变量数据对应的目标事件标签,通过预设变量筛选算法从多维变量数据中筛选出满足预设条件的第一多维关键变量数据样本,根据目标人群对应的第一多维关键变量数据样本及其对应的目标事件标签,构建训练样本集,利用训练样本集训练预设比例风险模型,直至满足训练停止条件,得到目标事件预测模型。由此可见,获取经皮冠状动脉介入治疗后的人群具有的与目标事件相关的数据。训练得到一个相当于现有技术中评估模型更全面、准确的目标事件预测模型,增加了目标事件预测模型在临床医学的实用性,使得目标事件可以被更准确的预测。
技术关键词
比例风险模型
变量
冠状动脉介入治疗
训练样本集
数据
筛选算法
计算机程序指令
预测装置
标签
模型训练模块
患者
生成建议
训练设备
对象
训练装置
基线
通信模块
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
融合定位方法
LSTM神经网络
卡尔曼滤波
协方差矩阵
观测噪声
水下航行器
操纵控制方法
浮力装置
数据采集器
姿态角速度
缺陷识别方法
拉普拉斯金字塔
多模态数据融合
周期性噪声
红外热成像仪