一种预测患者病况组别的方法

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一种预测患者病况组别的方法
申请号:CN202411093613
申请日期:2024-08-09
公开号:CN118919061A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种预测患者病况组别的方法,属于医学数据分析领域。一种预测患者病况组别的方法,步骤如下:S1、收集患者的基本信息和时序检测数据;S2、对患者的数据进行预处理,包括数据清洗和缺失值处理;S3、计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率;S4、基于计算结果预测患者所属的潜在类别组别;S5、输出预测结果。通过对患者数据的预处理,确保数据的准确性,计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率,准确了解患者的病况变化。基于HBsAg水平下降率的计算结果,预测患者所属的潜在类别组别,有助于医生制定治疗方案和患者了解自身健康状况。通过自动化处理和分析大量数据,并快速输出预测结果,节省了医生和患者的时间和精力。
技术关键词
患者 病况 基线 建立预测模型 数据 医疗信息系统 累积分布函数 时序 后验概率 算法 参数 日期 年龄 医学 专业 变量 轨迹 疾病
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