一种骨关节炎病情预测方法、系统、计算机设备及介质

摘要

本发明提供了一种骨关节炎病情预测方法、系统、计算机设备及介质，所述方法包括获取骨关节炎数据集，并将所述骨关节炎数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；所述骨关节炎数据集包括临床样本数据和x射线关节间隙宽度数据；根据所述训练集和验证集，从不同的机器学习模型中确定最优骨关节炎病情预测模型；根据所述测试集和最优骨关节炎病情预测模型，得到对应的骨关节炎病情预测结果及影响因素。本发明在弥补现有技术的不足且为临床医生对骨关节炎患者病情的评估诊断提供便利的同时，有效提高预测结果的精准性，进一步提升对骨关节炎的发病预测、治疗指导和治疗效果跟踪的应用价值。