摘要
本发明公开了一种结直肠癌术后静脉血栓栓塞风险预测方法及系统,包括:获取历史患者在接受全直肠系膜切除术前的临床病理数据,对临床病理数据进行预处理,所述预处理包括采用标准化分数检测其中的异常值,对缺失值进行填充,对连续变量做标准化处理;基于预处理后的临床病理数据,采用Lasso回归和网格搜索提取临床病理特征;基于随机森林、CatBoost模型和逻辑回归构建Stacking集成模型,利用所提取的临床病理特征训练所述Stacking集成模型;利用训练后的Stacking集成模型,对目标患者接受全直肠系膜切除术前的临床病理数据进行处理,得到预测结果。本发明能够有效预测结直肠癌术后静脉血栓栓塞症风险,为临床决策提供支持。
技术关键词
Stacking集成模型
静脉血栓栓塞
风险预测方法
无序分类变量
随机森林
正则化参数
学习器
预测结直肠癌
搜索算法优化
风险预测系统
逻辑回归模型
患者
计算机
特征提取模块
回归方法
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
人工智能模型
Stacking集成模型
偏最小二乘法
学习器
XGBoost模型
闸门启闭机
故障预测方法
齿轮故障
数据
清洗特征
康复训练系统
生物信号采集装置
IMU传感器
游戏引擎
游戏参数
神经网络模型
推荐方法
随机森林模型
风险预测模型
筛查模型