一种基于机器学习的多种肝脏病理评估方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习的多种肝脏病理评估方法及系统，获取多个历史患者的体重信息、临床检查信息和肝组织样本的评估结果；基于获取的信息，进行数据预处理，构建训练集和测试集；利用训练集训练Logistic回归及Ridge回归模型，确定模型在预测气球样变、脂肪变性、小叶炎症、显著纤维化和NASH上的性能，确定最终的预测指标参数和预测模型；获取患者的体重信息、临床检查信息和肝组织样本的评估结果，提取其中的预测指标参数相关数值，针对相应的预测指标参数，以所确定的训练后的预测模型对其进行处理，得到最终的预测结果。本发明通过获取临床指标构建简单模型，能够实现综合评估慢性肝脏疾病肝脏病理的各个方面。