摘要
本发明提出了一种脓毒症风险预测模型构建方法,涉及脓毒症风险预测技术领域,收集脓毒症患者和健康对照人群的生物样本数据,对收集的数据进行预处理,得到脓毒症患者和健康对照人群的基因表达数据;对脓毒症患者和健康对照的基因表达数据进行比较,找出在两组之间的差异表达基因;运用特征选择算法对差异表达基因进行筛选,得到基因标志物;构建生理指标预测模型,将影响尿毒症的个人生理性参数输入到生理指标预测模型中,构建基因预测模型,将步骤S3得到的基因标志物输入到基因预测模型中,融合生理指标预测模型和基因预测模型构建风险预测模型,预测脓毒症发生的综合风险值。
技术关键词
风险预测模型
差异表达基因
脓毒症患者
基因表达数据
预测脓毒症
标志物
特征选择算法
指标
基因分类模型
生理
参数
风险预测技术
健康对照组
变量
统计方法
线性
样本
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基因表达特征
评价方法
数据处理模块
数据传输方式
注意力机制
路线规划方法
风险预测方法
风险预测模型
电子地图
路线规划系统
动态预测模型
患者临床数据
风险预测模型
代谢组学数据
放射治疗模块
疾病风险预测方法
多模态
深度学习框架
疾病风险预测模型
融合特征
网络设备漏洞
综合漏洞
待测距离
风险预测模型
数据