胎盘植入性疾病早期识别及严重程度预测的分类器及其训练系统

本发明公开了一种胎盘植入性疾病早期识别及严重程度预测的分类器及其训练系统。该系统基于孕妇血浆游离全基因组DNA启动子区域覆盖率分析，进行归一化与离散化，识别出15个基因的最优靶标组合，包括MAPK10、MIR3169、MIR12133等，具备制备诊断试剂盒的应用潜力。通过应用机器学习算法，构建的分类器在早期预测PAS及其严重程度方面表现出高灵敏度和特异度，接收者操作特征曲线下面积(AUC)均超过0.85，有效实现高危孕妇的早期风险评估，识别重型PAS孕妇以减少产科危急重症。该分类器为临床提供非侵入性预测工具，具有显著的临床应用价值和医学意义。