一種基于機器學習的遺傳代謝病檢出率提升方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910144840.8 申請日 -
公開（公告）號 CN110033860A 公開（公告）日 2019-07-19
申請公布號 CN110033860A 申請公布日 2019-07-19
分類號 G16H50/20;G16H50/70 分類 物理
發(fā)明人 辛然;呂少磊;劉攀 申請（專利權）人 杭州貝安云科技有限公司
代理機構 杭州千克知識產權代理有限公司 代理人 杭州貝安云科技有限公司
地址 310013 浙江省杭州市西湖區(qū)三墩鎮(zhèn)振中路208號2幢4、5層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于機器學習的遺傳代謝病檢出率提升方法，包括以下步驟：S1、利用遺傳代謝病的大樣本數據，構建遺傳代謝病風險評估模型；S2、從遺傳代謝病風險評估模型中預測每種疾病的分數，并將分數映射為風險值；S3、利用新加入的篩查和確診數據，遺傳代謝病風險評估模型通過迭代提升篩查的檢出率。本發(fā)明建立標準的遺傳代謝病信息數據庫，可以統(tǒng)一各單位的數據信息，將各個地區(qū)的信息整理在一起可以充分發(fā)揮并挖掘數據的價值。本發(fā)明提高了疾病檢測的準確度，有效的降低了各遺傳代謝病篩查的召回率，提升檢出率，有效利用醫(yī)療資源。對32種遺傳代謝病進行風險評估，輔助醫(yī)生診斷，提高了醫(yī)生的診斷效率。