公开(公告)号：CN118039173A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410237249.8

申请日：2024-03-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 郭俊爽 ,  苗旺 ,  邹义洲 ,  陆小芳 ,  位磊艳

IPC: G16H50/50 ,  G16H10/20 ,  G06N20/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及用于判断自身免疫性脑炎预后的XGBoost机器学习模型的构建方法及系统，属于医疗诊断技术领域，包括如下步骤：依据预设筛选标准将患者筛选，提取符合预设筛选标准的临床指标数据，通过XGBoost机器学习算法对处理后的临床指标数据进行XGBoost机器学习模型构建，基于已构建的XGBoost机器学习模型，输入某个患者的临床指标，输出此患者的预后好坏，包括数据采集和存储部分、数据处理部分、XGBoost机器学习模型构建部分、XGBoost机器学习模型性能评估部分、自身免疫性脑炎预后好坏输出显示部分，能快速准确获得对自身免疫性脑炎患者预后好坏的判断，从而能够及时采取预防和治疗措施，避免病情进一步恶化，改善患者预后，减少医疗支出，减轻家庭和社会负担。