摘要
本发明公开了基于代谢组学和人工智能技术的卵巢早衰诊断标志物及其应用,涉及属于临床检验诊断领域。本发明通过整合代谢组学技术与人工智能数据分析技术,筛选出适用于卵巢早衰(POI)诊断的特异性生物标志物,并构建高效的智能诊断模型。模型灵敏度高、特异性优良,能够有效区分卵巢健康个体与POI患者,确保模型在不同临床样本中的适用性和稳健性。本发明仅需采集外周血液样本进行检测,无需额外的组织活检,降低患者创伤和检测成本,提高临床可行性,诊断流程简洁、检测时间短,有助于实现POI的早期发现和干预。
技术关键词
辅助诊断标志物
烟酰胺腺嘌呤二核苷酸
辅助诊断试剂盒
CatBoost算法
猪去氧胆酸
人工智能数据分析
脂肪酸
特异性生物标志物
液相色谱质谱联用
人工智能技术
代谢组学技术
智能诊断模型
瓜氨酸
鸟氨酸
原发性
组氨酸
正则化参数
乙酰
乙酸
系统为您推荐了相关专利信息
光伏发电功率预测模型
双向长短期记忆网络
方差贡献率
局部注意力机制
模型训练方法
抗性基因
抗生素
分析方法
CatBoost算法
模型预测值
无瓣海桑
CatBoost算法
数字表面模型
数字高程模型
倾斜摄影设备
机器学习方法
力矩
CatBoost算法
样本
核聚变