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申请/专利权人：香港科技大学;南方科技大学;上海市第一人民医院
摘要：本发明提供了基于机器学习的不稳定型心绞痛的ICA风险评估模型的构建方法及其应用，所述方法包括以下步骤：1获取不稳定型心绞痛患者的临床数据并进行数据处理；2对步骤1所述的数据进行特征选择，剔除与血运重建不相关的特征；3利用步骤2选择的特征训练机器学习模型，所述机器学习模型用于预测不稳定型心绞痛患者的血运重建概率，进而进行ICA风险评估。利用本发明的方法可以确定能从ICA中受益的不稳定型心绞痛患者，避免不必要的ICA。
主权项：1.一种不稳定型心绞痛的ICA风险评估模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1获取不稳定型心绞痛患者的临床数据并进行数据处理，所述数据包括以下特征：年龄、BMI、性别、心率、收缩压、舒张压、是否吸烟、是否患有糖尿病、是否患有高血压、是否有ST偏差、甘油三辛酸酯、低密度脂蛋白胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、肌酸激酶-MB、B型利钠肽、D-二聚体、肌红蛋白、C-反应蛋白、肌钙蛋白I、血清肌酐、心电图、是否进行血运重建；2对步骤1所述的数据进行特征选择，剔除与血运重建不相关的特征；3利用步骤2选择的特征训练机器学习模型，所述机器学习模型用于预测不稳定型心绞痛患者的血运重建概率，进而进行ICA风险评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港科技大学 南方科技大学 上海市第一人民医院 不稳定型心绞痛的ICA风险评估模型的构建方法及其应用
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