医疗数据扩增方法、脓毒症并发DIC预测模型的训练方法及相关装置

本申请公开一种医疗数据扩增方法、脓毒症并发DIC预测模型的训练方法及相关装置。获取历史临床指标数据集；从历史临床指标数据集中提取任一历史临床指标数据样本作为目标样本，基于检测指标差异为目标样本确定相似样本；基于目标样本的检测指标、其相似样本各自的检测指标以及目标样本的诊断结果指标，随机生成新临床指标数据样本。本申请中借助于目标样本及其相似样本重新生成了新的样本，所生成的样本具有随机性，解决了因一些病症的患者较少、历史数据样本存量不足，导致所训练模型过拟合、泛化性差的问题。通过更加丰富的样本可以提升模型预测的准确率，预测模型在医疗场景中预测性能的提升更好地辅助医疗工作者提升工作效率及质量。