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一种基于电子病历数据驱动的妊娠期糖尿病预测方法

摘要

本发明公开了一种基于电子病历数据驱动的妊娠期糖尿病预测方法,在智慧医疗服务中发挥日益重要的作用,本文发明了基于机器学习的妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)妊娠期糖尿病预测框架,根据采集数据的不同时间窗划分方法,构建了全域数据预测模型、分期数据预测模型和周数据预测模型三组预测框架。在识别预测问题后,通过输入与ETL数据清洗、病案编码与特征数据关联、电子病历数据预处理、二次数据处理、特征工程、机器学习、预测应用七个步骤,实现了高维度电子病历的数据挖掘。使用临床数据构建了关于确诊的标记数据集,并将其划分为用于模型训练和测试的2个子集。通过支持向量机、贝叶斯网络、决策树以及基于集成的混合模型进行预测,实现GDM模式分类。

著录项

  • 公开/公告号CN107680676A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-02-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201710877528.0

  • 发明设计人 邱航;余海燕;王利亚;张岩龙;

    申请日2017-09-26

  • 分类号G16H50/20(20180101);G16H10/60(20180101);G06F17/30(20060101);G06N99/00(20100101);

  • 代理机构51126 成都中亚专利代理有限公司;

  • 代理人王岗

  • 地址 611731 四川省成都市高新西区西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 04:33:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-03-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H50/20 申请日:20170926

    实质审查的生效

  • 2018-02-09

    公开

    公开

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