一种骨质疏松风险预测模型构建方法及装置

本发明公开了一种骨质疏松风险预测模型构建方法及装置，包括：根据生物样本库获取模型候选变量集，并根据变量筛选原则对这些变量进行预处理操作，获取数据样本集；根据基于Cox回归的LASSO算法对数据样本集中的变量进行筛选，并构建预测模型；根据所述预测模型对数据样本集中的样本进行风险预测，并根据预测结果和验证指标对所述预测模型进行评价。通过采集骨质疏松风险的影响因素作为候选变量，并根据变量筛选原则对这些候选变量进行筛选，继而采用机器学习策略构建预测模型，可以获得与骨质疏松风险相关性较强的影响因素，对骨质疏松发生风险进行准确预测并通过列线图对预测模型进行可视化。