摘要
本发明涉及医疗信息处理技术领域,具体涉及一种预测高血糖相关卵巢癌发病风险模型的构建方法,包括:对患者每次体检时的血糖值进行孤立分析并结合血糖值的局部趋势特征,计算患者在每次体检时的血糖异常度,分析患者的血糖值与整体趋势信息之间的差异,并结合患者的血糖异常度,从而进行血糖异常情况评估;利用血糖值与肿瘤标志物浓度之间在不同时期下的关联关系,并结合患者在每次体检时血糖异常情况的评估结果,计算患者每次体检时血糖值的预测可信度,从而对血糖值数据进行数据清洗以进一步预测患者的高血糖相关卵巢癌发病风险。本发明有效提高了对高血糖相关卵巢癌发病风险的预测准确性。
技术关键词
血糖值
肿瘤标志物浓度
患者
数据
风险
孤立森林算法
皮尔逊相关系数
序列
医疗信息处理技术
sigmoid函数
ARIMA模型
计算方法
曲线
分解算法
数值
参数
纵轴
横轴
时序