摘要
本发明提供一种基于急性心肌梗死和房颤共存的预后风险预测模型构建方法及应用,该方法包括如下步骤:S1.获取目标患者的历史患者临床信息和病症共存后死亡时间;S2.预处理历史患者临床信息;S3.使用LASSO方法和十折交叉验证法识别出与病症共存后死亡时间相关的关联临床特征;S4.划分训练集和验证集;S5.利用训练集对四种机模型进行训练优化,利用验证集评估模型的预测性能,确定预测性能最佳的Glmnet模型;S6.使用SHAP值对Glmnet模型进行模型解释,确定对模型预测贡献排名前三的最优预测因子。本发明能准确预测急性心肌梗死和房颤共存的预后风险,为急性心肌梗死和房颤共存患者的临床诊治提供参考。
技术关键词
风险预测模型
房颤
医院综合管理系统
朴素贝叶斯模型
患者
评估急性心肌梗死
血红蛋白
逻辑回归模型
交叉验证法
朴素贝叶斯分类器
机器学习模型
阿司匹林
验证分类器
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