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公开(公告)号：CN116959734A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310553366.0
申请日：2023-05-17
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种代谢相关脂肪性肝病发病的预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：获取患者不同指标的相关数据，通过COX回归分析发病率与不同指标的单变量关系；S2：根据S1筛选出的与MAFLD发病存在单变量关系的病理指标，进行多变量分析，得到与MAFLD发病相关的独立危险因素；S3：利用与MAFLD发病相关的独立危险因素，构建列线图nomogram，根据列线图nomogram中的因素进行评分，所述评分用于医护人员进行MAFLD发病率的预测。本发明通过nomogram模型能够预测非MAFLD个体发生MAFLD的风险，筛选高危者有利于尽早对其进行干预，为MAFLD发病风险评估提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN118398221B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202410555606.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: G16H50/50 , G16H10/20 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本申请提供一种非酒精性脂肪肝病诊断模型构建方法、系统、设备及介质，该方法包括获取来自第一数据集的第一用户信息；对所述第一用户信息进行筛选，根据最小绝对值收缩和选择算子回归筛选所述基因信息，以获取风险基因信息；构建非酒精性脂肪肝病诊断模型，所述非酒精性脂肪肝病诊断模型包括基础模块以及元模块，获取所述非酒精性脂肪肝病诊断模型的接收器操作特征曲线，若所述接收器操作特征曲线高于阈值，则所述非酒精性脂肪肝病诊断模型可投入使用，结合多种先进的机器学习算法，以增强模型的泛化能力和数据处理能力，相对于现有技术在NAFLD诊断上具有诊断精度以及可靠性。
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公开(公告)号：CN118398221A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410555606.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 南方医科大学南方医院
IPC: G16H50/50 , G16H10/20 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本申请提供一种非酒精性脂肪肝病诊断模型构建方法、系统、设备及介质，该方法包括获取来自第一数据集的第一用户信息；对所述第一用户信息进行筛选，根据最小绝对值收缩和选择算子回归筛选所述基因信息，以获取风险基因信息；构建非酒精性脂肪肝病诊断模型，所述非酒精性脂肪肝病诊断模型包括基础模块以及元模块，获取所述非酒精性脂肪肝病诊断模型的接收器操作特征曲线，若所述接收器操作特征曲线高于阈值，则所述非酒精性脂肪肝病诊断模型可投入使用，结合多种先进的机器学习算法，以增强模型的泛化能力和数据处理能力，相对于现有技术在NAFLD诊断上具有诊断精度以及可靠性。
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公开(公告)号：CN116626275A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310532299.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种与代谢相关性脂肪肝相关的重度肝纤维化预后风险评估系统及应用，属于生物信息学分析领域。所述系统包括计算单元，所述计算单元利用重度肝纤维化预后风险评估模型计算风险概率；所述重度肝纤维化预后风险评估模型以血清指标水平、年龄、性别和是否属于2型糖尿病为输入变量；所述血清指标包括单核细胞与淋巴细胞比值、丙氨酸氨基转移酶、甘油三酯、高密度蛋白和糖化血红蛋白。本发明基于与MAFLD发生发展相关的炎症及代谢指标进行建模，通过非侵入性检测手段对MAFLD患者相关肝纤维化进行分度，并深入研究其与重度肝脏纤维化的风险关联，以助于尽早识别MAFLD患者的重度肝纤维化情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118486471B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410403409.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明提供了一种使用机器学习算法建立高尿酸血症预测模型的方法，属于健康评估技术领域，本发明实施例以基于大量人群的UKBB队列为训练，以内部测试集和南方医院健康体检者数据集为外部测试集，建立并验证了基于遗传和临床数据训练的可靠实用的堆叠式多模态机器学习模型，用于及时识别HUA表型，早期预测痛风和代谢相关结局风险。该模型的性能优良，超过了每个单个机器学习模型，显示出令人满意的效能。ISHUA标志物能够在早期阶段量化痛风风险和代谢相关结果，可以为日常健康检查和风险因素的管理提供积极的指导，为临床医生在常规健康筛查后适当管理HUA风险因素提供有价值的信息支持。
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公开(公告)号：CN118486471A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410403409.1
申请日：2024-04-03
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明提供了一种使用机器学习算法建立高尿酸血症预测模型的方法，属于健康评估技术领域，本发明实施例以基于大量人群的UKBB队列为训练，以内部测试集和南方医院健康体检者数据集为外部测试集，建立并验证了基于遗传和临床数据训练的可靠实用的堆叠式多模态机器学习模型，用于及时识别HUA表型，早期预测痛风和代谢相关结局风险。该模型的性能优良，超过了每个单个机器学习模型，显示出令人满意的效能。ISHUA标志物能够在早期阶段量化痛风风险和代谢相关结果，可以为日常健康检查和风险因素的管理提供积极的指导，为临床医生在常规健康筛查后适当管理HUA风险因素提供有价值的信息支持。
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公开(公告)号：CN117524495A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311792681.5
申请日：2023-12-22
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本申请提供一种脂肪变性肝病模型构建方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取与代谢功能障碍相关脂肪变性肝病相关的单核苷酸多态性的位点数据；根据全基因组关联分析方法分析所述位点数据，以获取所述代谢功能障碍相关脂肪变性肝病的易感位点以及与所述易感位点对应的效应值；根据所述易感位点以及所述效应值构建代谢功能障碍相关脂肪变性肝病识别模型，所述方法通过全基因组关联分析和遗传信息构建模型，可以有效识别代谢功能障碍相关脂肪变性肝病的易感性，该模型可以准确的预测个体脂肪变性肝病易感性，有助于早期发现患者的潜在健康风险。
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公开(公告)号：CN116626275B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310532299.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种与代谢相关性脂肪肝相关的重度肝纤维化预后风险评估系统及应用，属于生物信息学分析领域。所述系统包括计算单元，所述计算单元利用重度肝纤维化预后风险评估模型计算风险概率；所述重度肝纤维化预后风险评估模型以血清指标水平、年龄、性别和是否属于2型糖尿病为输入变量；所述血清指标包括单核细胞与淋巴细胞比值、丙氨酸氨基转移酶、甘油三酯、高密度蛋白和糖化血红蛋白。本发明基于与MAFLD发生发展相关的炎症及代谢指标进行建模，通过非侵入性检测手段对MAFLD患者相关肝纤维化进行分度，并深入研究其与重度肝脏纤维化的风险关联，以助于尽早识别MAFLD患者
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公开(公告)号：CN116705286A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310489636.6
申请日：2023-05-04
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明提供了一种基于代谢相关脂肪性肝病的预测方法、电子设备及存储介质，通过单因素与多因素Logistic回归分析获得与MAFLD风险显著相关的指标，根据所述指标使用nomogram方法评分建立较高准确‑度的预测模型。该模型简易快捷、便于实施，可用于大规模的MAFLD筛查，提高MAFLD患病风险较高的人群的识别准确率，能够减少医疗资源的浪费，有利于提高MAFLD的诊断效率，帮助MAFLD患者及时接受治疗，防止疾病恶化。
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