术后患者血红蛋白浓度预测方法及系统

本公开涉及一种术后患者血红蛋白浓度预测方法及系统，包括获取患者的基本信息和身体检查数据；将患者的基本信息和身体检查数据输入目标分类预测模型，得到患者的血红蛋白浓度预测结果；目标分类预测模型是预先基于多个病例的样本数据集对多个机器学习算法模型分别训练评估后确定的模型参数满足预设条件的分类预测模型，目标分类预测模型对应的机器学习算法模型包括极端梯度提升树模型；样本数据集的构建包括：获取多个样本病例的多个原始病例数据，对多个原始病例数据进行预处理即数据缺失值填补和/或样本均衡处理，数据缺失值填补采用融合填补方法，该方法同时考虑不同病例之间的相同的特征数据之间的关系及同一病例的不同特征数据之间的关系。