公开(公告)号：CN116978556A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310791161.6

申请日：2023-06-30

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨旭 ,  权鹏朝 ,  邹子祺 ,  王佳芸 ,  周明轩 ,  马洪升

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16B40/00 ,  G06N5/04 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于因果学习的危险因素评估方法，包括以下步骤：对医疗数据进行数据预处理；利用伞状Meta分析和随机森林算法筛选出目标结局相关的主要危险因素；利用基于混合数据和时间顺序的因果发现算法，构建目标结局与选定的主要危险因素之间的因果图；利用基于倾向评分调整的元学习因果推断算法，在因果图中计算直接危险因素对目标结局的因果效应值。本发明使用因果学习的方法研究可能导致目标结局的危险因素，并明确各危险因素对目标结局的因果效应值，有助于人们更好地了解某种结局的成因，进而指导医生和患者制定恰当的预防和治疗措施。