一种基于机器学习模型的轻度认知障碍患者筛选方法、装置、存储介质及电子设备

本申请提供了一种基于机器学习模型的轻度认知障碍患者筛选方法、装置、存储介质及电子设备，涉及轻度认知障碍筛选技术领域，所述方法包括：获取认知相关评测数据；基于文献回顾法、专业领域知识注入方法、领域专家咨询方法和Shap可解释机器学习方法从所述评测数据中筛选出与轻度认知障碍相关的特征变量，作为训练数据；以最佳AUC为训练方向，基于所述训练数据训练极端梯度提升算法模型，得到备选模型；构建外部独立验证数据集；基于所述外部独立验证数据集对所述备选模型进行验证；选择验证效果最好的备选模型作为轻度认知障碍快速筛查模型进行轻度认知障碍患者筛选。本申请的技术方案可以快速精准的实现对轻度认知障碍的筛选。