一种基于机器学习的自发性早产预测系统

本发明提供了一种基于机器学习的自发性早产预测系统，属于妇产科医疗数据处理与机器学习技术领域，包括：数据预处理模块，用于从医院电子病历系统及产科标准数据集获取孕妇孕期与分娩相关数据，并生成初始自变量矩阵；模型构建与训练模块，用于分别采用LightGBM算法与Transformer深度学习模型对初始自变量矩阵进行训练，得到初始预测模型；模型优化模块，用于采用置换重要性方法评估各自变量对预测结果的贡献度，筛选核心自变量重新训练模型，得到简化版预测模型；预测输出模块，用于将待预测孕妇的临床数据按照数据预处理模块进行预处理后，输入到简化版预测模型，输出对应孕妇在不同孕周期的发生自发性早产风险概率。能够切实解决早产预测的技术问题。