摘要
本发明涉及医疗辅助诊断决策技术领域,特别涉及一种基于支持向量机的慢性病共病网络图的疾病风险预测方法及系统,从医疗公开数据中获取个体患者疾病诊断信息并构建个人疾病网络,通过聚合若干特定个体患者个人疾病网络来构建反应特定患者群体健康轨迹的共病网络;从共病网络中提取患者特征数据,并利用患者特征数据对支持向量机进行训练,将训练后的支持向量机作为疾病风险预测模型;依据目标患者疾病诊断信息构建其个人疾病网络并嵌入至特定患者共病网络中,利用特定患者共病网络获取目标患者特征数据,利用疾病风险预测模型获取目标患者特定疾病患病概率。本发明能够适用于小样本及高维疾病诊疗数据的处理,提升患者慢性疾病风险预测的准确性。
技术关键词
疾病风险预测方法
疾病风险预测模型
疾病诊断信息
患者
支持向量机
网络
节点
疾病风险预测系统
分类器训练
模式匹配
年龄
线性分类器
队列
图论方法
轨迹
关系
诊疗数据
系统为您推荐了相关专利信息
康复理论
一体化系统
运动学特征
患者
数据采集模块
路面
状态检测方法
状态检测平台
支持向量机分类
支持向量机模型
术前评估方法
电子健康数据
术前图像数据
医学图像数据
风险
管理系统
时间序列分解方法
智能决策支持
多准则决策分析
基因