一种基于临床诊断变量的神经梅毒检测与预测模型及模型的构建方法与应用

本申请涉及医疗诊断领域，公开了一种基于临床诊断变量的神经梅毒检测与预测模型及模型的构建方法与应用。该模型基于以下五个关键临床变量构建：脑缺血或梗死、血清梅毒特异性抗体(anti‑TP)、TRUST滴度、共济失调及视力减退；通过对上述变量的数值分析，采用LASSO回归筛选变量及多因素逻辑回归分析，构建列线图形式的风险预测模型，用于计算患者的神经梅毒风险概率。该模型整合了血清学、影像学和临床表现数据，能够帮助医生在非侵入性前提下识别高风险患者。这一创新不仅填补了现有技术的空白，还显著优化了临床诊断流程，为神经梅毒的早期筛查和干预提供了有力支持。