公开(公告)号：CN118116593A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410389816.1

申请日：2024-04-01

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院

Inventor： 郑昕 ,  刘亚男 ,  范磊 ,  王文财 ,  王华 ,  王俊忠

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种发热伴血小板减少综合症死亡率预测方法。首先采用不同的机器学习方法分别对与患有SFTS的患者死亡率相关的临床特征进行筛选，分别得到若干组临床特征数据集。再提取同时存在于若干组临床特征数据集中的临床特征构建目标特征集，以患者数据库中与目标特征集对应的数据构建样本数据集。最后构建多层感知器(MLP)预测模型，使用样本数据集对MLP预测模型进行迭代训练，确定MLP预测模型的参数数值，使MLP预测模型表现最佳。本发明能够通过患者当前的临床数据预测其死亡率，解决了现有技术中无法准确预测SFTS患者死亡率的技术问题。