一种筛选骨折后形成血栓因素的方法

摘要

本发明提供一种筛选骨折后形成血栓因素的方法，通过采集骨折后血栓患者的检测信息，利用数据模型分析检测信息，获取多个模型参数，计算模型参数对应的发生率。本发明通过将机器学习、人工智能引入到对患者相应数据库的处理之中，构建了相应的预测模型和算法，通过不同维度对数据库中患者的各项指标和状况进行综合处理，确定引起患者骨折后形成血栓的高危因素，通过计算高危因素的发生率，提高了预防效率。并在模型的基础时建立后续的机器学习、训练方法和训练机制，以不断优化模型预测的准确度，自动化程度高，实用性强。