摘要
本发明属于健康评估技术领域,具体涉及一种基于因果机器联合模型的衰老时钟构建方法;该方法包括步骤1:基于多模态数据融合与标准化预处理获取目标人群的多模态数据集;步骤2:对所述多模态数据集进行两阶段筛选获取核心特征;步骤3:基于扩展比例优势逻辑回归混合模型分析多组学间交互作用,然后基于融合鞍点近似法进行P值校准;步骤4:构建基于混合因果效应图模型的衰老时钟评估多维因果关系计算个体的生物年龄;本发明通过融合临床表型数据和多组学数据,采用机器学习与因果推断结合的方法,精准分析个体衰老程度及健康风险,为基层医疗机构提供高性能衰老时钟模型,并为健康管理和疾病早期干预提供科学依据和决策支持。
技术关键词
衰老
皮尔逊相关系数
机器学习模型
多模态数据融合
筛选方法
健康评估技术
两阶段
健康管理平台
基层医疗机构
随机森林
融合临床
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