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申请/专利权人：中山大学孙逸仙纪念医院
摘要：本公开涉及医疗大数据技术领域，具体涉及一种针对射血分数保留心衰HFpEF患者建立心源性猝死SCD风险预测模型的方法和装置、SCD风险预测方法和装置、电子设备、介质及产品。建立预测模型的方法包括：获取包括每个HFpEF患者数据的年龄、性别和自我评价获得的KCCQ评分的HFpEF患者数据集合，生成训练集和验证集；利用所述HFpEF患者数据训练多个机器学习模型，从中选择最优的SCD风险预测模型作为最终的SCD风险预测模型。本公开能够简化建立SCD风险预测模型时预测因子的处理和选择，提高了预测准确性，方便待测HFpEF患者进行SCD筛查，尤其是对于获取医疗资源困难等的HFpEF患者具有极大的优势。
主权项：1.一种针对射血分数保留心衰HFpEF患者建立心源性猝死SCD风险预测模型的方法，所述方法由计算机实施，其特征在于，所述方法包括：获取醛固酮拮抗剂治疗保留的心功能心力衰竭TOPCAT试验中的HFpEF患者数据集合，所述HFpEF患者数据集合包括多个HFpEF患者数据，每个HFpEF患者数据包括：年龄、性别和堪萨斯城心肌病调查问卷KCCQ评分，所述KCCQ评分包括：自我效能评分、社会限制评分、症状稳定性评分、总体症状评分、症状频率评分、症状负担评分、生活质量评分、身体限制评分、总体汇总评分和诊所总结评分；基于所述HFpEF患者数据集合生成训练集和验证集，所述训练集包括所述HFpEF患者数据集合中的部分HFpEF患者数据，所述验证集包括所述HFpEF患者数据集合中的剩余HFpEF患者数据；将所述训练集中的部分HFpEF患者数据输入多个机器学习模型中任一机器学习模型进行训练，直至所述多个机器学习模型全部训练完成，获得多个训练好的SCD风险预测模型；将所述验证集中的剩余HFpEF患者数据输入多个训练好的SCD风险预测模型进行验证，从所述多个训练好的SCD风险预测模型中选择最优的SCD风险预测模型作为最终的SCD风险预测模型。
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百度查询： 中山大学孙逸仙纪念医院 建立射血分数保留心衰患者心源性猝死风险预测模型的方法、心源性猝死风险预测方法和装置
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