公开(公告)号：CN118919060A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411093611.5

申请日：2024-08-09

申请人： 中山大学附属第七医院(深圳)

发明人： 黄广宇 ,  王开发

IPC分类号： G16H50/20 ,  G06F18/2415 ,  G06N7/01

摘要： 本发明涉及一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法，属于医学数据分析领域。一种通过混合效应模型预测疾病下降率的方法，包括以下步骤：S1、输入患者的基本信息和时序检测数据；S2、计算患者每个检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率；S3、建立组轨迹模型，使用条件概率公式计算患者属于不同异质性潜在类别组的概率，判断患者最可能属于的异质性潜在类别组；S4、建立时间效应预测模型，利用患者的HBsAg水平下降率数据，预测患者未来的HBsAg水平下降趋势；S5、将时间效应预测模型和组轨迹模型耦合，提高患者未来的HBsAg水平下降率的预测精度。通过将时间应预测模型和组轨迹模型相结合以预测下降率，考虑患者的个体差异和时间的动态变化，提高了预测精度。

公开(公告)号：CN118919061A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411093613.4

申请日：2024-08-09

申请人： 中山大学附属第七医院(深圳)

发明人： 黄广宇 ,  王开发

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06F18/10 ,  G06F18/24

摘要： 本发明涉及一种预测患者病况组别的方法，属于医学数据分析领域。一种预测患者病况组别的方法，步骤如下：S1、收集患者的基本信息和时序检测数据；S2、对患者的数据进行预处理，包括数据清洗和缺失值处理；S3、计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率；S4、基于计算结果预测患者所属的潜在类别组别；S5、输出预测结果。通过对患者数据的预处理，确保数据的准确性，计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率，准确了解患者的病况变化。基于HBsAg水平下降率的计算结果，预测患者所属的潜在类别组别，有助于医生制定治疗方案和患者了解自身健康状况。通过自动化处理和分析大量数据，并快速输出预测结果，节省了医生和患者的时间和精力。