摘要
本发明提供了一种肝功能预测方法、装置、电子设备及介质,方法包括获取若干肺炎患者原始临床数据,根据肝损伤程度将原始临床数据库进行分组;对数据中的特征变量进行显著性评估,找到与肝损伤程度相关的第一特征变量;提取数据中的第一特征变量,并构建第一数据集;分别对多个机器学习模型进行训练和评估,并选取评估结果最优的机器学习模型作为肝功能预测模型;对肝功能预测模型进行可解释性分析;提取各原始临床数据中的第二特征变量构建第二数据集;基于第二数据集训练肝功能预测模型,得到训练好的肝功能预测模型;基于训练好的肝功能预测模型对目标肺炎患者的肝功能进行预测。本发明能够快速对肺炎患者的肝功能进行预测。
技术关键词
机器学习模型
变量
特征提取单元
电子设备
患者
指标
数据获取单元
可读存储介质
计算机
预测装置
随机森林
处理器通信
分析单元
分类器
存储器
指令
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