公开(公告)号：CN109785976A

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201811513207.3

申请日：2018-12-11

Applicant: 青岛中科慧康科技有限公司 ,  青岛智能产业技术研究院

Inventor： 王飞跃 ,  王晓 ,  王静 ,  蒋亚丽 ,  国元元

IPC: G16H70/60 ,  G16H50/50 ,  G16H10/60 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于Soft-Voting的痛风病分期预测系统，包括数据获取单元；数据预处理单元；样本均衡单元，用于解决不同类样本之间的数据不均衡问题；特征选择单元，用于进行特征选择，用于表示患者的发病情况，用于机器学习模型的训练；模型构建与优化单元，用于将不同的模型通过Soft-Voting的方式组合优化，提高预测的准确率；模型评估单元，用于评估Soft-Voting方法在测试集上的准确率；模型应用单元，用于将模型应用到实际场景，实现痛风的分期预测；模型更新单元，用于定期获取数据，实现模型的定期更新。本发明利用大量的痛风患者数据训练模型，最大化的利用了患者的病例数据及检查结果，能够精准地诊断痛风病及患者所处的分期，为痛风患者提供可靠的诊断结果。

公开(公告)号：CN109785976B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN201811513207.3

申请日：2018-12-11

Applicant: 青岛智能产业技术研究院

Inventor： 王飞跃 ,  王晓 ,  王静 ,  蒋亚丽 ,  国元元

IPC: G16H70/60 ,  G16H50/50 ,  G16H10/60 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于Soft‑Voting的痛风病分期预测系统，包括数据获取单元；数据预处理单元；样本均衡单元，用于解决不同类样本之间的数据不均衡问题；特征选择单元，用于进行特征选择，用于表示患者的发病情况，用于机器学习模型的训练；模型构建与优化单元，用于将不同的模型通过Soft‑Voting的方式组合优化，提高预测的准确率；模型评估单元，用于评估Soft‑Voting方法在测试集上的准确率；模型应用单元，用于将模型应用到实际场景，实现痛风的分期预测；模型更新单元，用于定期获取数据，实现模型的定期更新。本发明利用大量的痛风患者数据训练模型，最大化的利用了患者的病例数据及检查结果，能够精准地诊断痛风病及患者所处的分期，为痛风患者提供可靠的诊断结果。