一种基于机器学习的甲状腺疾病风险预测方法及系统

本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的甲状腺疾病风险预测方法及系统。方法包括：收集甲状腺疾病患者的病历数据，基于病历数据建立分类模型，输出病历数据对应的甲状腺疾病类型；建立词向量模型和机器学习模型，分别从病历数据提取出第一特征量和第二特征量，并从中筛选出每种甲状腺疾病的第一关键特征和第二关键特征并进行融合获得综合特征向量，建立风险预测模型，获取当前观察对象的病历数据输入风险预测模型，基于病历数据预测生成当前观察对象患有甲状腺疾病的风险等级以及疾病类型；若风险等级为中等风险或者高等风险，则生成最优调整向量，基于最优调整向量获得健康调整意见，本申请提高了甲状腺疾病风险的预测精确度。