公开(公告)号：CN117995410B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410267750.9

申请日：2024-03-08

申请人： 南京医科大学

发明人： 吴炜 ,  吴沛豪 ,  孙天宇 ,  王菁 ,  封佳琳 ,  汤秋勤 ,  居蓉 ,  陆春城 ,  夏彦恺

IPC分类号： G16H50/30 ,  G06N20/00

摘要： 本发明公开了一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据，该模型所需数据后续列出；将该数据输入到预先训练好的不育症风险预测模型中；不育症风险预测模型的输出结果为该数据来源样本的不育症风险以及当前生活状态下的可疑风险特征。本发明通过使用调查问卷与体格检查相结合等为男性不育风险预测模型提供更多的关联信息，以提高男性不育预测准确率。本发明使用多层神经网络模型，并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化，最终获得较为可靠的风险预测模型。与此同时，本发明采用Shapley值法对黑盒模型进行解释，输出当前样本的风险特征排序，以此基于参考并提出建设性建议。

公开(公告)号：CN117995410A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410267750.9

申请日：2024-03-08

申请人： 南京医科大学

发明人： 吴炜 ,  吴沛豪 ,  孙天宇 ,  王菁 ,  封佳琳 ,  汤秋勤 ,  居蓉 ,  陆春城 ,  夏彦恺

IPC分类号： G16H50/30 ,  G06N20/00

摘要： 本发明公开了一种男性不育风险预测和风险特征描述的方法及装置。该方法包括如下步骤：获得模型所需数据，该模型所需数据后续列出；将该数据输入到预先训练好的不育症风险预测模型中；不育症风险预测模型的输出结果为该数据来源样本的不育症风险以及当前生活状态下的可疑风险特征。本发明通过使用调查问卷与体格检查相结合等为男性不育风险预测模型提供更多的关联信息，以提高男性不育预测准确率。本发明使用多层神经网络模型，并采用粒子群算法对模型的超参数进行优化，最终获得较为可靠的风险预测模型。与此同时，本发明采用Shapley值法对黑盒模型进行解释，输出当前样本的风险特征排序，以此基于参考并提出建设性建议。