摘要
本发明涉及一种无需体格测量的肌肉减少症预测模型构建方法与系统,属于医疗信息化领域。该方法包括建立人群数据集、样本数据预处理、划分训练集和测试集、建模特征筛选、构建多个机器学习分类器、选择最佳模型以及性能评价与预测等步骤。通过仅使用年龄、性别、身高、体重等可通过问答或自评获取的信息作为自变量,无需进行握力、体能测试等体格测量,即可构建出高性能的肌肉减少症预测模型。该系统包括数据采集模块、数据分析模块和结果输出模块,可实现肌肉减少症风险的快速、低成本、远程和自评预测,适用于各级各类医疗机构、社区和家庭等场景,有助于肌肉减少症的早期筛查、干预和动态监测。
技术关键词
预测模型构建方法
子模块
梯度提升机
机器学习分类器
Logistic回归模型
医疗电子病历系统
电子医疗数据系统
日常生活活动
数据采集模块
机器学习算法
数据分析模块
标签类别
朴素贝叶斯模型
样本
指标
非线性算法
变量
输出模块
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三角形面片
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多模态
法向特征
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时间段
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肝脏手术
三维可视化模型
规划系统
影像
风险评估报告
预测模型构建方法
评估预测模型
胰岛素抵抗水平
变量
高密度脂蛋白胆固醇
训练场
轨迹特征
序列
Delaunay三角剖分
子模块