基于机器学习模型的肾结石预测并协助早筛方法

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基于机器学习模型的肾结石预测并协助早筛方法
申请号:CN202411673316
申请日期:2024-11-21
公开号:CN119833103A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明是基于机器学习模型的肾结石预测并协助早筛方法,包括:步骤S 1:数据整合;步骤S2:数据预处理;步骤S3:模型训练与预测;步骤S4:输出诊断结果与治疗建议。本发明能收集患者的各种生命体征数据,将数据结合形成用户个人的健康信息档案,对得到的数据进行调整、以及模型拟合,用于对肾结石作出初步的诊断和筛查,并且能整合患者的病史,基于用户的生命体征数据与模型对数据的归类,帮助医生对用户的生活方式进行调整,以避免肾结石的形成。
技术关键词
机器学习模型 生命体征数据 多项式特征 SMOTE算法 患者健康 肾结石疾病 标准化方法 综合性 诊断方法 甘油三酯 医学 文本 胆固醇 鲁棒性 指标 场景 阶段 体重
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