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公开(公告)号：CN113270146B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110672468.5
申请日：2021-06-17
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明涉及一种支气管肺发育不良的数据处理方法、装置及相关设备，属于医学技术领域，在对目标患儿进行支气管肺发育不良的数据处理时，将基础临床特征数据和风险基因数据输入预先构建的支气管肺发育不良的数据处理模型中，得到目标患儿发生支气管肺发育不良的数据处理结果。在获取到目标患儿发生支气管肺发育不良的数据处理结果后，医护人员可以根据该数据处理结果，来判定该目标患儿发生支气管肺发育不良的可能性，从而对支气管肺发育不良进行预测。本发明首次利用了风险基因数据和基础临床特征数据的结合来获取目标患儿发生支气管肺发育不良的数据处理结果，在满足准确率的同时，节约了时间，提升了可推广性。
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公开(公告)号：CN115938583A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211621566.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明涉及医学预测技术领域，具体涉及一种小于胎龄儿预后不良的预测模型构建及预测方法，该方法包括：获取小于胎龄儿的病例作为病例样本；根据所述病例样本，得出与小于胎龄儿预后不良相关的临床危险因素；对所述病例样本进行外显子测序数据分析，得出小于胎龄儿预后不良的风险基因集；根据所述临床危险因素与所述风险基因集得出训练集；根据所述训练集，使用梯度提升机算法构建预测模型。可以理解的是，本发明能够结合临床危险因素与风险基因集构建预测模型，通过使用构建的预测模型，能够简单有效且个体化的预测预后不良的小于胎龄儿，有利于临床医师制定个性化的诊疗措施，进行精准管理。
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公开(公告)号：CN115995266A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211637138.3
申请日：2022-12-16
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
IPC: G16B20/50 , G16B35/20 , G16B40/20 , G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及医学预测技术领域，具体涉及一种血流动力学异常动脉导管未闭的模型构建及预测方法，该模型构建方法包括：获取患有动脉导管未闭的新生儿病例作为新生儿样本；获取新生儿样本出生后预设时间内的临床特征；对新生儿样本进行临床外显子测序数据分析，筛选出血流动力学异常动脉导管未闭风险基因集；根据临床特征和血流动力学异常动脉导管未闭风险基因集，得出模型训练集；对模型训练集的数据使用多元逻辑回归构建预测模型。该方法能够构建简单有效、个体化强且便于实操的预测模型，有利于高危人群的早期识别和治疗决策，同时结合了遗传背景，使血流动力学异常动脉导管未闭风险较高的新生儿更受益于早期个体化的精准管理。
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公开(公告)号：CN113270146A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110672468.5
申请日：2021-06-17
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明涉及一种支气管肺发育不良的数据处理方法、装置及相关设备，属于医学技术领域，在对目标患儿进行支气管肺发育不良的数据处理时，将基础临床特征数据和风险基因数据输入预先构建的支气管肺发育不良的数据处理模型中，得到目标患儿发生支气管肺发育不良的数据处理结果。在获取到目标患儿发生支气管肺发育不良的数据处理结果后，医护人员可以根据该数据处理结果，来判定该目标患儿发生支气管肺发育不良的可能性，从而对支气管肺发育不良进行预测。本发明首次利用了风险基因数据和基础临床特征数据的结合来获取目标患儿发生支气管肺发育不良的数据处理结果，在满足准确率的同时，节约了时间，提升了可推广性。
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