公开(公告)号：CN117476231A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311494309.6

申请日：2023-11-09

申请人： 中山大学孙逸仙纪念医院 ,  广州市品毅信息科技有限公司

发明人： 伍俊妍 ,  陈文戈 ,  余银儿 ,  叶穗雯 ,  吕晓枝 ,  王扶桑 ,  谭志明 ,  陈冠全 ,  许杰峰 ,  张潜锋

IPC分类号： G16H50/30 ,  G16H20/10 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的药物性肝损伤风险预测方法、系统，该DILI风险预测方法包括以下步骤：S1：获取真实世界的诊疗数据作为数据集；S2：对数据集进行特征筛选，以提取出能够表达药物性肝损伤风险的重要特征；S3：利用重要特征构建药物性肝损伤风险预测模型；S4：利用药物性肝损伤风险预测模型进行风险预测。本发明能够提升DILI的风险预测准确性、可靠性；降低DILI风险预测模型的复杂度，提高预测精度；通过利用药物性肝损伤风险预测模型进行风险预测，可以预测患者是否面临药物性肝损伤的风险，有助于在患者受到进一步损害之前采取必要的预防措施和治疗措施，减少药物性肝损伤的发生率，从而保护患者的健康并降低医疗成本。