摘要
本发明公开了一种精神疾病预后风险的级联评估方法,涉及了医疗人工智能领域,针对了当前的精神疾病预后风险评估方法通常也没有充分利用现代计算机科学和数据分析技术,缺乏综合的、数据驱动的精神疾病预后风险评估方法,此外,精神疾病预后风险种类繁多,使用单个模型进行多类风险评估存在一定的局限性的问题,包括以下步骤:获取待预测患者的临床数据;本发明提供了一种级联的精神疾病预后风险评估方法,针对预后风险种类繁多的情况,通过多模型、分层级的策略,解决了多分类模型学习困难等问题,提高了对各类预后风险的准确性,同时本发明能够提供临床决策支持、合理分配医疗资源、减少不良反应、降低各类预后风险。
技术关键词
风险评估模型
预后风险评估
级联
XGBoost模型
神经网络模型构建
医疗人工智能
心血管疾病风险
临床决策支持
数据分析技术
药物
预测类别
多模型
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策略
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