偏头痛发作提前预测方法、系统、装置及介质

本发明公开了一种偏头痛发作提前预测方法、系统、装置及介质。所述方法包括：获取与偏头痛相关的患者健康调查与辅助检查数据；对所述患者健康调查与辅助检查数据进行预处理；基于预处理后的数据，通过特征筛选，确定与偏头痛相关的关键特征；基于Gradient Boosting算法建立偏头痛发作提前预测模型，所述预测模型的输入量为所述关键特征，所述预测模型的输出量为偏头痛发作的概率预测结果；基于SHAP方法对所述预测模型的输出结果进行可解释性分析。本发明提供的方法具有准确性高、实用性强、响应快速、预测时效明确、预测时间窗口、可解释性强的优势，尤其适合医疗机构的情景预防应用场景。