基于LightGBM算法的体外受精-胚胎移植助孕成功率预测智能辅助系统

一种基于临床特征的体外受精胚胎移植(IVF‑ET)成功率预测智能辅助系统，通过应用LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法提高IVF‑ET成功率的预测准确性和计算效率。该系统通过整合多项关键临床特征，包括血糖水平、激素水平、精液质量等基本健康指标，进行高效的数据处理和特征提取，以构建一个精准的预测模型；引入LightGBM算法进行多维特征的高效处理和精准预测，该算法以其快速训练和推理能力，尤其适用于大规模、高维和稀疏数据，有效降低了计算复杂度和模型过拟合。本发明不仅提高了IVF‑ET成功率的预测准确性，还为医生提供了实时的成功率预测支持，有助于更科学地制定个性化治疗方案，同时减少了计算资源的占用，实现了预测的快速反馈。