一种基于机器学习的潜在肾病预测电子鼻系统及方法

本发明公开了一种基于机器学习的潜在肾病预测电子鼻系统及方法，属于医疗检测技术领域。该系统通过多模态传感器模块采集人体呼出气中的氨浓度及温湿度参数，结合数据预处理模块进行基线校准、流速补偿及噪声滤波，生成标准化特征矩阵。机器学习预测模型采用贝叶斯深度学习或集成学习算法，输入氨浓度峰值、积分面积及温湿度参数，输出肾病风险概率及分期预测，并通过SHAP值量化关键影响因子(如氨浓度贡献度≥60％时触发高风险警报)。系统配备实时GUI交互界面，动态展示风险热力图及多维度数据叠加分析，支持临床医生反馈修正。数据迭代模块通过加密云端存储与增量学习框架(Online SGD)实现模型持续优化。本发明采用异质传感器阵列(如Fe2Mo3O8/MoO2@MoS2复合材料)及动态温湿度补偿技术，检测稳定性提升显著，降低临床误诊率。可集成于便携设备或医院系统，适用于社区筛查、急诊分诊及远程医疗场景，具有无创、高精度及跨机构协同诊断优势。