一种基于精液常规检查数据的疾病预测模型的构建方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于精液常规检查数据的疾病预测模型的构建方法及系统，其方法包括如下步骤：获取样本人群的精液生化检查数据、免疫学检查数据、活体检测的体征信息构成第一样本集；根据精液常规检查数据所对应的疾病知识库对所述第一样本集进行数据清洗和标准化，构成第二样本集；将所述第二样本集划分为训练集、验证集，然后将所述训练集作为径向基函数神经网络的输入；训练所述径向基函数神经网络直至其输出值与真实值偏差低于阈值，得到疾病预测模型。本发明基于多数据源构建的样本集，利用径向基函数(RBF)构建机器学习模型以预测相关疾病，不仅能用于基层医生学习与参考，也便于患者早期自查与预防，具有一定的推广应用价值。