一种产前唐氏综合征数据准确性提高方法和相关设备

本申请提供一种产前唐氏综合征数据准确性提高方法和相关设备，涉及医疗保健信息学技术领域。该方法包括通过获取多个目标生物标志物样本数据作为基础数据源，并结合检测设备信息、保存环境信息和保存时长信息这三个关键影响因素，其中数据影响因子模型通过机器学习方式训练得到，能够准确量化不同因素对样本数据的影响程度。通过第一、第二、第三影响因子的协同作用对原始数据进行修正，最终得到更为准确的生物标志物样本数据。这种多维度数据修正方法显著提高了产前唐氏综合征检测辅助判断数据的准确性。