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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211071525.5 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 中山市中 医院 地址 528401 广东省中山市西区康欣路3号 (72)发明人 袁一鸣 杜洁玲 洪慧斯 董丽娟 李龙丹 邱雄泉 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 伍传松 (51)Int.Cl. G16H 50/30(2018.01) G16H 50/50(2018.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预 测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器学习的幽门螺 旋杆菌感染预测方法及系统, 本方法使用二元 Logistic回归进行因素筛选, 并进 一步采用决策 树对因素间交互作用进行探索, 将决策树获取的 交互项添加至广义线性回归, 得到预测模型, 相 较于常规的线性预测模型, 本预测模 型最终结果 的AUC有所提升, 证明本预测模型能够对患者是 否感染幽门螺旋杆菌进行更为有效的预测, 从而 为幽门螺 旋杆菌的防治工作起到高效辅助作用。 权利要求书2页 说明书16页 附图4页 CN 115458165 A 2022.12.09 CN 115458165 A 1.一种基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法, 其特征在于, 所述基于机器学习 的幽门螺 旋杆菌感染预测方法包括: 获取研究对象的针对于幽门螺 旋杆菌研究的多种研究因素; 根据二元L ogistic回归从所述多种研究因素中筛 选多种显著性因素; 根据决策树获取 所述显著性因素之间的交 互关系; 将所述显著性因素之间的交 互关系加入至广义线性回归, 生成预测模型; 通过所述预测模型对目标对象是否感染幽门螺 旋杆菌进行 预测。 2.根据权利要求1所述的基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法, 其特征在于, 所 述研究因素包括所述研究对象的临床表征、 慢性基础病 、 生活和饮食习惯。 3.根据权利要求1所述的基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法, 其特征在于, 在 所述生成预测模型之后, 所述基于 机器学习的幽门螺 旋杆菌感染预测方法还 包括: 采用交叉验证法对所述预测模型的效能进行验证。 4.根据权利要求1所述的基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法, 其特征在于, 在 所述将所述显著 性因素之 间的交互关系加入至广义线性回归之后, 所述基于机器学习的幽 门螺旋杆菌感染预测方法还 包括: 根据经过广义线性回归后的所述显著性因素对应OR值, 为所述显著性因素绘制森林 图。 5.根据权利要求1所述的基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法, 其特征在于, 在 所述根据二元Logist ic回归从所述多种研究因素中筛选多种显著 性因素之前, 所述基于机 器学习的幽门螺 旋杆菌感染预测方法还 包括: 通过卡方统计或Man n‑Whitney秩和检验从所述多种研究因素中筛 选出显著性因素。 6.根据权利要求1所述的基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法, 其特征在于, 所 述广义线性回归的连接函数为 二元Logistic。 7.根据权利要求1所述的基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法, 其特征在于, 所 述决策树 生长方式使用QUEST估算, 并使用分割样本或无交叉验证。 8.一种基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测系统, 其特征在于, 所述基于机器学习 的幽门螺 旋杆菌感染预测系统包括: 数据获取 单元, 用于获取研究对象的针对于幽门螺 旋杆菌研究的多种研究因素; 显著性因素筛选单元, 用于根据二元Logistic回归从所述多种研究因素中筛选多种显 著性因素; 交互关系获取 单元, 用于根据决策树获取 所述显著性因素之间的交 互关系; 预测模型生成单元, 用于将所述显著性因素之间的交互关系加入至广义线性回归, 生 成预测模型; 感染预测单 元, 通过所述预测模型对目标对象是否感染幽门螺 旋杆菌进行 预测。 9.一种电子设备, 其特征在于: 包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制 处理器通信连接的存储器; 所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行 的指令, 所述指令被所述至少一个控制处理器执行, 以使 所述至少一个控制处理器能够执行如权利 要求1至7任一项所述的基于 机器学习的幽门螺 旋杆菌感染预测方法。 10.一种计算机可读存储介质, 其特征在于: 所述计算机可读存储介质存储有计算机可权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115458165 A 2执行指令, 所述计算机可执行指 令用于使计算机执行如权利要求 1至7任一项 所述的基于机 器学习的幽门螺 旋杆菌感染预测方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115458165 A 3
专利 一种基于机器学习的幽门螺旋杆菌感染预测方法及系统
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