一种泌尿科结石成分预测系统

本申请涉及一种泌尿科结石成分预测系统。所述方法包括：首先对目标样本进行异质性分层抽样，确定各层特征权重分布，计算预测可信度得分并动态调整低可信度层数据；然后结合多源数据的动态变化趋势，运用随机森林算法识别潜在偏差因子并获取其影响系数；基于此，通过调整预测模型参数，针对复杂病例提高模型鲁棒性；最后，输入实时采集的多维特征集，计算预测结果的透明性指标，确保输出可解释的第二成分预测结果。采用本方法能够通过多层次的数据处理和模型优化，显著提高了预测结果在临床场景中的可信度和实用性，为泌尿科结石的精准诊断和个性化治疗提供了更加可靠的决策支持。