摘要
本发明属于预测模型构建方法技术领域,公开了一种基于决策树的MCI患者跌倒风险预测模型及构建方法和应用,包括以下步骤:S1:收集若干轻度认知功能障碍患者的临床资料;S2:将轻度认知功能障碍患者划分为跌倒风险组和无跌倒风险组;S3:分析轻度认知功能障碍患者的临床资料,采用Logistic回归模型方法筛选轻度认知功能障碍危险因素;S4:运用机器学习算法构建轻度认知功能障碍患者跌倒风险预测模型,并分析预测模型的诊断效能;本发明在逻辑回归分析的基础上建立轻度认知功能障碍患者跌倒风险的预测模型,提高轻度认知功能障碍患者跌倒风险的预测效能以及为预防工作提供科学的参考。
技术关键词
轻度认知功能障碍
风险预测模型
Logistic回归模型
患者
预测模型构建方法
机器学习算法
量表
资料
年龄
预测效能
慢阻肺
助行器
疾病
变量
尿频
运动
节点
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分类预测模型
分类方法
帕金森病患者
神经网络结构
特征选择
恢复方法
骨科手术
定制支架
患者
计算机辅助设计软件
信号数据处理方法
深度卷积神经网络
阿尔茨海默病患者
诊断方法
信息数据处理终端
输液状态监控系统
注意力机制算法
神经网络模型
多传感器融合
生命体征参数