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
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