风险预测模型

摘要： 目的筛选急性心肌梗死(AMI)患者经皮冠状动脉介入治疗(PCI)术后再梗或复发的初始预测变量条目,为风险预测模型的构建提供预测因子。方法通过检索文献,初步筛选AMI患者PCI术后再梗或复发的危险因素作为预测变量,课题组讨论后初步拟定变量条目。采用德尔菲法筛选预测变量条目,最终确立初始变量。结果经文献检索、课题组讨论及专家咨询,筛选了包含一级条目8项、二级条目46项的风险预测变量。两轮专家咨询问卷回收率为100.00%和96.15%,专家权威系数为0.900和0.898,重要性赋值均数为3.19~4.77分和3.56~4.88分,肯德尔和谐系数为0.263和0.226(P<0.05)。根据重要性得分及专家修改意见,最终确立了包含8个一级条目,49个二级条目的风险预测初始变量。结论通过文献分析法联合德尔菲法筛选的风险预测变量较为客观、可靠和合理,可为AMI患者PCI术后再梗或复发风险预测模型的构建提供预测因子。

摘要： 目的:分析慢性心力衰竭病人营养不良的相关影响因素,并构建风险预测模型,为慢性心力衰竭病人营养不良早期识别提供参考依据。方法:抽取医院2020年3月—2021年6月收治的128例慢性心力衰竭病人作为研究对象,根据微型营养评价简表(MNA-SF)评分结果分为营养正常组(n=67)和营养不良组(n=61),通过单因素和多因素Logistic回归分析法对营养不良预测因素进行筛选,并建立营养不良风险预测模型,通过ROC曲线对风险预测模型的效果进行预测,另选取同时期医院收治的85例慢性心力衰竭病人对营养不良风险预测模型进行验证。结果:单因素分析显示,年龄、水肿、吸烟、C反应蛋白、贫血以及总蛋白对慢性心力衰竭病人营养不良存在明显影响(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,年龄、吸烟、水肿以及C反应蛋白是影响慢性心力衰竭病人营养不良的独立危险因素(P<0.05)。将病人的年龄(X_(1))、吸烟(X_(2))、水肿(X_(3))以及C反应蛋白(X_(4))作为协变量,得出风险模型:P=1/[1+e^(-(4.776+0.561×X1+1.884×X2+1.756×X3+1.173×X4))]。ROC曲线结果分析,该模型曲线下面积为0.873,敏感度为75.86%,特异度为97.09%,95%CI为[0.786,0.952],最佳临界值为0.514。85例病人验证该风险模型的准确度为88.24%(75/85)。结论:本研究所构建的预测模型对慢性心力衰竭病人营养不良具有一定预测价值,可以帮助医护人员识别慢性心力衰竭病人营养不良高风险病人,从而为及早制定干预措施提供临床参考依据。

摘要： 目的建立老年认知障碍风险简易预测模型。方法于2020年8月—12月,在上海交通大学附属第一人民医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院、首都医科大学宣武医院、首都医科大学附属复兴医院及协作的社区卫生服务中心和养老院,选取就诊的546例年龄≥60岁的老年人为研究对象。采集受试者的社会人口学资料、疾病史、家族史、衰弱表型和相关实验室指标等。采用LASSO回归模型,结合Logistic回归分析选取预测因素,绘制包含最佳预测因素的认知障碍风险预测模型诺谟图,通过校准曲线、C指数和Bootstrapping算法对模型进行验证。结果通过纳入变量分析,筛选出年龄、文化程度、直系亲属痴呆史、主观认知下降、衰弱表型、代谢综合征和低白蛋白血症共7个独立预测因素(P<0.05)。预测模型的C指数为0.875 (95%CI:0.847~0.903),bootstrapping算法相对校正后的C指数为0.858。校准曲线与理想曲线接近重合,模型具有良好的预测能力,且可增加受试者的临床获益。结论对于认知障碍高危人群,应考虑年龄、文化程度、直系亲属痴呆史、主观认知下降、衰弱状态、代谢综合征和低白蛋白血症等因素的综合作用。基于上述因素建立的预测模型,可以快速、简便评估个体认知障碍风险。

摘要： 目的分析符合肝移植杭州标准且肿瘤分期处于巴塞罗那临床肝癌分期系统(BCLC)0~A期的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)病人R0切除术后挽救性肝移植(salvage liver transplantation,SLT)退出的危险因素,并构建SLT退出风险预测模型。方法收集2014年1月至2017年3月在华中科技大学同济医学院附属同济医院肝脏外科就诊且符合纳入标准的HCC病人资料。根据术后复发情况是否符合肝移植Milan标准,病人被分为符合组与退出组。随后,根据初次手术相关临床资料构建SLT退出风险预测模型及列线图,并评估其预测能力。最后,应用临床决策曲线评估模型的临床应用价值。结果共180例病人被纳入,包括符合组107例(59.4%)及退出组73例(40.6%)。SLT退出的独立危险因素包括:甲胎蛋白(AFP)分级[比值比(OR)=1.445,95%置信区间(CI)(1.096,1.926),P=0.010],肿瘤直径[OR=1.147,95%CI(1.051,1.259),P=0.003],微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)[OR=3.913,95%CI(1.964,8.053),P<0.001]。SLT退出风险预测模型及列线图预测能力评价:受试者工作特征曲线下面积(AUC)的值为0.745,95%CI(0.668,0.822);Hosmer-Lemeshow(H-L)拟合优度检验的P值为0.258。临床决策曲线显示该模型具有一定的临床应用价值。结论HCC病人R0切除术后SLT退出的独立风险因素包括AFP分级、肿瘤直径以及MVI,构建的SLT退出风险预测模型具有较好的风险预测能力。

摘要： 疾病预防促进了预测模型的发展,但如何提高预测模型的精确度,就目前文章还没有提出一个综合性的措施。通过对国内外大量文献进行交叉性和多维性对比,寻求从各个模块改善心血管疾病(CVD)风险预测模型精确度的措施。手动检索395篇国内外在医学期刊上具有高影响力的文献,对文献进行统计和归类,并创新地提出不同数据分析方法和图、表分析机制,进行数据挖掘。得到为保证精确度达到0.8以上,在样本大小和时间间隔、数据来源、特征选择、建模方法等方面改善预测模型精确度的措施。运用改善措施开发的预测模型所得结果精确度要高于同种类其他模型。

摘要： 目的运用logistic回归分析构建神经外科开颅手术后颅内感染风险预测模型并进行效果评价。方法选取某院神经外科2019年1月—2021年6月行开颅手术的患者为研究对象,根据术后是否发生颅内感染分为病例组和对照组,采用logistic回归分析开颅手术后颅内感染发生的危险因素并构建风险预测模型,通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和受试者工作特征(ROC)曲线对其效果进行综合评价。结果共纳入778例开颅手术患者,121例发生术后颅内感染,发病率为15.55%;logistic多因素回归分析结果显示,幕下手术、脑室引流时间≥3 d、使用明胶海绵≥3片、出血量≥300 mL、切口脑脊液漏是开颅手术后颅内感染的独立危险因素(均P<0.05);开颅手术后颅内感染的风险预测模型为:logit(P)=5.408+0.833×(幕下手术)+0.083×(脑室引流时间)+1.059×(使用明胶海绵)+0.456×(出血量)+2.821×(切口脑脊液漏);Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示颅内感染的预测概率和实际发病率比较,差异无统计学意义(P=0.768);logistic回归风险预测模型验证准确率为86.00%,ROC曲线下面积为0.847,95%CI为0.814~0.878。结论幕下手术、脑室引流时间≥3 d、使用明胶海绵≥3片、出血量≥300 mL、切口脑脊液漏是神经外科开颅手术后颅内感染的独立危险因素,运用logistic回归分析构建的风险预测模型对术后颅内感染的预测效果较好。

摘要： 目的分析可能会导致目前中国老年人在髋部骨折术后发生泌尿系感染的危险因素并构建风险预测模型。方法纳入151例老年髋部骨折患者,回顾性分析患者一般资料,根据是否泌尿系感染的发生情况分为感染组和未感染组,分析尿液病原菌培养结果,采用单因素及多因素Logistic回归分析老年人髋部骨折术后泌尿系感染的高危因素,建立风险预测模型。结果151例老年髋部骨折患者治疗患者术后发生泌尿系感染36例(23.84%)。从36例泌尿系感染患者中分离出病原菌36株,其中革兰阴性菌28株(77.78%),革兰阳性菌6株(16.67%),真菌2株(5.56%)。多元Logistic回归分析发现,年龄≥80岁、女性、入院至手术>48 h、留置尿管>3 d及合并贫血、低蛋白血症等是老年髋部骨折术后泌尿系感染的危险因素(P<0.05),受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.910,约登指数最大值0.649,灵敏度80.6%,特异度84.3%,截断值0.319。结论所构建的老年髋部骨折患者术后泌尿系感染的风险分析预测模型具有较好的预测效果,可帮助医务人员早期识别泌尿系感染的高危人群,通过及时纠正贫血和低蛋白血症,缩短保留尿管时间,尽快安排手术,可降低感染风险,对改善患者预后有临床意义。

摘要： 目的探讨综合重症监护病房(ICU)老年患者多重耐药菌感染危险因素,构建ICU老年患者感染多重耐药菌的预测模型。方法回顾性分析2019年1月—2019年12月入住复旦大学附属中山医院吴淞医院ICU共613例老年患者的临床资料,采用单因素和Logistic多因素回归模型,分析ICU老年患者多重耐药菌感染的独立危险因素,并根据Logistic回归分析结果构建预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)检验拟合优度。结果留置中心静脉导管(OR=3.205,95%CI:1.204~8.533)、气管插管(OR=4.259,95%CI:2.008~9.034)、留置导尿管(OR=7.542,95%CI:1.335~42.615)以及住院天数≥7d(OR=18.534,95%CI:6.576~52.239)是ICU老年患者多重耐药菌感染的危险因素。ROC曲线下面积为0.963 (95%CI:0.948~0.978),模型拟合度较好。结论根据留置中心静脉导管、气切插管、留置导尿管以及住院天数≥7d构建的预测模型对预判ICU老年患者多重耐药菌感染有较好的效果,对于指导医院公共卫生防控和临床工作,降低ICU多重耐药菌感染率有较高应用价值。

摘要： 目的探讨急性缺血性脑梗死静脉溶栓后继发出血转化(HT)的独立危险因素并构建预测模型。方法选取2017年1月—2020年12月于深圳市第二人民医院急诊科行静脉溶栓治疗急性缺血性脑梗死患者353例,根据是否发生出血转化分为HT组65例和非HT组288例。比较2组临床资料,Logistic多因素回归分析影响急性缺血性脑梗死静脉溶栓后继发HT的独立危险因素,建立预测模型,应用受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的预测效果。结果HT组的年龄、溶栓前美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、多中心卒中调查(MSS)评分高于非HT组(t/P=2.680/0.008、3.265/0.001、4.702/<0.001),合并心房颤动史和脑梗死史比例显著高于非HT组(χ^(2)/P=11.937/<0.001、3.949/0.047);HT组的血糖、中性粒细胞/淋巴细胞(NLR)均显著高于非HT组(Z(t)/P=3.285/0.001、5.191/<0.001),低密度脂蛋白胆固醇低于非HT组(t/P=2.021/0.044)。多因素Logistic回归结果显示,溶栓前NIHSS评分高、有心房颤动史、血糖高、NLR高为HT的独立危险因素[OR(95%CI)=1.086(1.034~1.141)、2.803(1.312~5.989)、1.140(1.023~1.272)、1.145(1.046~1.253)]。ROC曲线分析结果显示,基于NIHSS评分、心房颤动史、血糖、NLR构建的HT风险预测模型的曲线下面积(AUC)为0.754,MSS评分的AUC为0.676,HT风险预测模型预测效果优于MSS评分(Z=-2.385,P=0.026)。结论急性缺血性脑梗死患者静脉溶栓后出血转化预测模型可以较为准确地预测出血转化风险。

摘要： 目的 肝移植(liver transplantation,LT)术后早期急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)的发生是影响患者长期预后的常见问题之一,本研究试图创建一个列线图以精确预测术前肾功能正常的LT受者术后早期AKI的发生。方法 回顾性分析本院2017年7月1日至2020年12月31日期间行LT术后患者369例的临床病历资料,最终纳入349例患者,根据是否发生AKI分为AKI组和非AKI组,通过多元Logistics回归分析确定AKI的独立危险因素,并将其用于创建列线图风险预测模型。通过使用内部验证一致性指数(concordance index,C-index)来评估列线图的效能。结果 AKI在LT术后7 d内发生率为53%(185/349)。多元Logistics回归分析显示年龄(OR=2.049;95%CI=1.252~3.352)、BMI(OR=2.041;95%CI=1.251~3.329)、术前γ-谷氨酰转肽酶(γ-glutamyl transpeptidase,GGT)(OR=2.261;95%CI=1.288~3.970)、术后乳酸峰值(OR=2.917;95%CI=1.798~4.733)、腹水(OR=1.874;95%CI=1.104~3.180)、术前白蛋白(OR=0.475;95%CI=0.271~0.832)是LT术后AKI的独立危险因素,在预测LT术后早期AKI的列线图中,其内部验证C-index为0.755,并且校准曲线斜率接近于1表明校准良好。结论 本研究所得列线图在预测肝移植术后早期肾功能不全方面具有较好的临床应用价值。

摘要： 风险预测模型研究是慢性非传染性疾病(简称慢病)防治的重要手段,但目前的疾病风险预测模型中缺乏中医证候学和症状学等方面内容.病证结合构建慢病风险预测模型的研究思路首先是以疾病发生或疾病终点指标作为目标结局变量,其次确定并采集与目标结局相关的关键信息,然后运用数理方法筛选中、西医危险因素构建风险预测模型,最后评价风险预测模型的预测性能.常用的数学模型包括：Logistic回归模型、Cox比例风险模型、人工神经网络、决策树模型、Markov模型、随机森林.此外,在构建风险预测模型时需注意各种模型的适用条件、结局变量特征、影响因素的数据特点.

摘要： 在现有结算风险管理体系中嵌入基于数据挖掘回归算法的风险预测模型,以期补充和完善现有盘中结算风险管理方法.文章将结算风险预测问题转化成数据挖掘中的回归问题,并综合对比分析了四种主要的回归算法的表现.结论为支持向量回归机可以成功的应用于对资金使用率的回归预测.并且,在不同的子样本区间上,支持向量回归机建立的预测模型比传统的统计模型有更稳定的表现.其中叉以e支持向量回归机和p支持向量回归机的预测精度最高.

摘要： 目的：通过单因素和多因素分析筛选出血液系统恶性肿瘤(HM)化疗后不良事件发生的危险因素,并构建一种判断HM化疗后不良事件发生与否的风险预测模型.方法：回顾性收集江苏大学附属医院和镇江市第一人民医院2008年1月1日至2011年12月31日在血液科明确诊断为HM且进行化疗的患者的完整病例资料共1157例,其中男性668例、女性489例.

摘要： 本文通过对河北省40个样点采集的大气可吸入颗粒物(PM10)中多环芳烃(PAHs)污染物的环境浓度以及其所致的苯并(a)芘等效毒性(BEQ)进行分析，得出河北省大气PM10中PAHs污染物随季节发生变化，且低温的冬季各PAHs环境浓度和所致BEQ均高于其他季节;在日常仅监测BaP、BkF和CHR的环境浓度，利用线性回归方程搭建了预测模型，对大气PM10中PAHs所致BEQ带来的健康风险进行评价，大大缩减了日常监测的工作量和运算过程，提高了效率。

摘要： 评价及度量预测模型效果改善是统计建模的一个关键环节,如何评价及度量加入新生物标记物后新模型预测效果是研究热点之一.目前常用的评价模型效果改善指标包括曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC),整体判别改善(integrated discrimination improvement,IDI),净重分类指数(net reclassification index or improvement,NRI),以及连续型净分类系数(category-free NRI,cfNRI).然而,已有评价指标存在不足,如AUC和IDI为全局指标;NRI意义直观便于解释,但风险分类难以确定、不同分类方法有可能导致结果不确定;而cfNRI又过于敏感.因此,本研究基于cfNRI,提出一种新的评价和度量预测模型改善效果的指标.

摘要： 新冠肺炎疫情暴发后,城市交通受到重大影响,提供安全可靠、充分保障的交通服务成为关键挑战.相对于公共交通的封闭空间,开阔环境中运营的共享单车有着较低传播风险和发挥了更大作用.本文以南京为案例,融合分析了共享单车用户调查和监管平台订单数据,探讨了新冠疫情前后的共享单车服务变化情况.研究发现,疫情暴发剧烈冲击了共享单车服务,出行量下降了82％.出行需求的早晚高峰现象变弱,共享单车提供了更高比例的中远距离出行服务.疫情期间,用户骑行目的主要是上下班和生活购物,共享单车主要是替代了公共汽车出行.现在的车辆运营周转状况已经基本恢复到疫情前的水平.本研究对如何在疫情期间提供共享单车服务有一定启发意义.

摘要： 新冠肺炎疫情暴发后,城市交通受到重大影响,提供安全可靠、充分保障的交通服务成为关键挑战.相对于公共交通的封闭空间,开阔环境中运营的共享单车有着较低传播风险和发挥了更大作用.本文以南京为案例,融合分析了共享单车用户调查和监管平台订单数据,探讨了新冠疫情前后的共享单车服务变化情况.研究发现,疫情暴发剧烈冲击了共享单车服务,出行量下降了82％.出行需求的早晚高峰现象变弱,共享单车提供了更高比例的中远距离出行服务.疫情期间,用户骑行目的主要是上下班和生活购物,共享单车主要是替代了公共汽车出行.现在的车辆运营周转状况已经基本恢复到疫情前的水平.本研究对如何在疫情期间提供共享单车服务有一定启发意义.

摘要： 新冠肺炎疫情暴发后,城市交通受到重大影响,提供安全可靠、充分保障的交通服务成为关键挑战.相对于公共交通的封闭空间,开阔环境中运营的共享单车有着较低传播风险和发挥了更大作用.本文以南京为案例,融合分析了共享单车用户调查和监管平台订单数据,探讨了新冠疫情前后的共享单车服务变化情况.研究发现,疫情暴发剧烈冲击了共享单车服务,出行量下降了82％.出行需求的早晚高峰现象变弱,共享单车提供了更高比例的中远距离出行服务.疫情期间,用户骑行目的主要是上下班和生活购物,共享单车主要是替代了公共汽车出行.现在的车辆运营周转状况已经基本恢复到疫情前的水平.本研究对如何在疫情期间提供共享单车服务有一定启发意义.

摘要： 新冠肺炎疫情暴发后,城市交通受到重大影响,提供安全可靠、充分保障的交通服务成为关键挑战.相对于公共交通的封闭空间,开阔环境中运营的共享单车有着较低传播风险和发挥了更大作用.本文以南京为案例,融合分析了共享单车用户调查和监管平台订单数据,探讨了新冠疫情前后的共享单车服务变化情况.研究发现,疫情暴发剧烈冲击了共享单车服务,出行量下降了82％.出行需求的早晚高峰现象变弱,共享单车提供了更高比例的中远距离出行服务.疫情期间,用户骑行目的主要是上下班和生活购物,共享单车主要是替代了公共汽车出行.现在的车辆运营周转状况已经基本恢复到疫情前的水平.本研究对如何在疫情期间提供共享单车服务有一定启发意义.

摘要： 本发明的品质预测模型生成方法为经过一个或多个工序制造的金属材料的品质预测模型生成方法，该品质预测模型生成方法包含：第一收集步骤，其针对预先决定的金属材料的每个规定范围，收集各工序的制造条件；第二收集步骤，其针对每个所述规定范围，评估并收集经过各工序制造的金属材料的品质；保存步骤，其针对每个规定范围，将各工序的制造条件、与在该制造条件下制造的金属材料的品质建立关联地进行保存；以及模型生成步骤，其根据已保存的各工序中的每个规定范围的制造条件，生成对金属材料的每个规定范围的品质进行预测的品质预测模型。

摘要： 生成通过简单的操作进行实质上接近100％的二类别分类且可靠性高的二类别分类预测模型。二类别分类预测模型是通过下述步骤生成的，即：a)根据针对学习样本集合的各个学习样本产生的说明变量，求出用于将学习样本集合分类为预先设定的两个类别的判别函数；b)根据求出的判别函数，计算各学习样本的判别分数；c)根据计算出的判别分数，决定各学习样本的分类预测的正误；d)根据被错误分类的学习样本集合中的最大判别分数和最小判别分数，决定错误分类样本区域；e)取出包含在错误分类样本区域内的学习样本，构成新学习样本集合；f)针对新学习样本集合，重复a)～e)。

摘要： 本发明公开一种借贷风险预测模型的构建方法、系统及借贷风险预测方法，属于计算机技术领域。模型构建方法包括：获取预设的带有时刻分类标签的训练样本集合；构建包括生成网络和判别网络的初始对抗学习网络；根据第一时刻的借贷申请信息和第二时刻的借贷申请信息输入至生成网络生成的借贷风险结果和第一时刻的借贷风险标签、第二时刻的借贷风险标签，根据生成网络生成的借贷风险结果输入至判别网络得到的时刻分类结果和时刻分类标签，对生成网络及判别网络进行训练，将训练后的生成网络确定为借贷风险预测模型。本发明通过两个阶段的数据建立一个模型，使得该模型能够应用到不同的阶段，模型效果评估简单、模型维护成本较小、模型迭代较为方便。

摘要： 本发明提供一种风险预测模型训练方法，所述方法包括：S1、获取样本人群患疾病的风险数值，其中，风险数值是通过检测样本人群的多项身体指标计算获得；S2、获取所述样本人群中每个人的眼底图像；S3、将所述样本人群中每个人患疾病的风险数值作为标签对其眼底图像进行标注形成样本，并组成训练数据集；S4、用步骤S3得到的训练数据集对神经网络训练至收敛获得风险预测模型。本发明通过深度学习，可直接通过人的眼底图像即可预测其患病风险，是无创安全的，且可实现远程操作，无需进行有创的血液采集，且跳过了身体指标的检测，节约了等待时间，使得预测速度更快。

摘要： 本发明公开了一种可解释疾病风险预测模型构建方法以及疾病风险预测装置，方法，包括：将用户的电子病历数据分解成诊断代码数据和医疗检查数据，并对诊断代码数据和医疗检查数据进行表征后作为训练样本；将训练样本输入可解释疾病风险预测模型，得到风险预测结果，将风险预测结果与实际结果进行比对，根据对比结果优化可解释疾病风险预测模型，完成可解释疾病风险预测模型的构建。本发明采用深度学习模型和注意力机制，在保证模型预测准确率的同时获得对预测结果的解释能力，从而构架形成可解释疾病风险预测模型。

摘要： 本发明提供了一种结直肠癌发病风险预测模型及系统。本发明以基于中国人群结直肠癌易感基因筛查结果的研究为基础，构建了包括19个SNP位点分型信息的结直肠癌发病风险预测系统和试剂盒，能够预测提示受检者罹患结直肠癌的风险程度，在不同人群的结直肠癌发病风险预测中性能稳健，重复性好，可靠性高，检测技术便利，提供了为普通风险人群评估发病风险等级的可能性，而且无需做年龄限制、无需考虑性别差异，能够进行大规模人群普查、筛选结直肠癌发病高危人群，实现结直肠癌病风险预测、预警，提高早诊率，可作为中国结直肠癌个体化早期筛查和预防策略的第一步，有利于识别结直肠癌高危个体，具备推荐作为结直肠癌普筛项目的辅助手段之一的前景。

摘要： 本申请提供一种信贷风险预测模型的训练方法和信贷风险预测方法，通过获取信贷样本数据，并重复执行以下步骤，直至得到收敛的信贷风险预测模型：将样本源数据输入卷积神经网络模型，得到卷积神经网络模型输出的第一特征结果，第一特征结果为表征样本源数据对应的信贷风险发生概率的连续评估值；将第一特征结果输入二进制随机模型，得到二进制随机模型输出的第二特征结果，第二特征结果用于随机生成表征样本源数据对应的信贷风险是否发生的二分类值；基于预设的损失函数，通过第二特征结果和对应的标签值，生成与样本源数据对应的损失函数值，通过损失函数值对卷积神经网络模型进行参数调整；避免出现梯度消失的问题，提高模型的训练效率。

摘要： 本说明书实施例提供风险预测模型的训练方法及装置、风险预测方法及装置，其中所述风险预测模型的训练方法包括：获取待检测方的待检测多维度风险信息和所述待检测方的样本风险概率值；将所述待检测多维度风险信息输入至风险预测模型，获取所述风险预测模型输出的预测风险概率值；根据所述样本风险概率值和所述预测风险概率值计算损失值；基于所述损失值调整所述风险预测模型的模型参数，继续训练所述风险预测模型，直至达到训练停止条件。通过本方法可以训练出一个准确高效的风险预测模型。

摘要： 本申请公开了一种疾病风险预测模型训练方法、疾病风险预测方法、疾病风险预测模型训练装置、疾病风险预测装置、计算机设备和计算机可读存储介质。本申请旨在基于患者的临床数据推断与疾病不良进展相关的高风险因素，并根据所构建的预测模型预测患者疾病进展情况，以给患者的治疗决策的选择提供更充分的支持。此外，通过使用机器学习的方式进行疾病风险预测模型的构建和训练，使得模型更加准确，适用性更好。

摘要： 本发明公开了一种子宫内膜异位症风险预测模型和风险预测系统，涉及疾病风险预测技术领域。本发明一种子宫内膜异位症风险预测模型，包括如下风险因素：月经模式、家族史、生殖史、免疫因素、月经血流阻塞和环境毒素；一种子宫内膜异位症风险预测系统，包括数据平台、信息获取模块、检测模块、计算模块、特征评估模块、终端控制模块。本发明子宫内膜异位症风险预测模型和风险预测系统，通过采集多种影响因素，并对各影响因素做具体分析，有效加强疾病预防精度，同时通过建立风险预测系统架构，对风险因素进行信息获取、检测、计算和评估等，加强风险预测流畅度和效率，流程可控性提高。