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申请/专利权人：内蒙古卫数数据科技有限公司

摘要：本发明公开了一种多病种模型解释结果的关联分析方法及系统，方法包括：获取多种疾病患者的血常规检验数据和体检人群的血常规检验数据，并构建相关数据集；基于神经网络机器学习分类器对训练集进行训练并构建相关模型，使用测试集评估模型性能；使用SHAP方法解释每个疾病模型分析每种疾病与血常规检验数据的内在关系，并对血常规指标和相关疾病进行统计；将血常规指标和相关疾病统计后的数据重新构建为新数据集，并对新数据集进行拟合；计算每个数据集中疾病的中位数和体检的中位数，代入拟合函数分析同一个血常规指标下与之相关的疾病变化趋势与中位数变化趋势；分析同一个血常规指标相关疾病之间的关系，找出其中的关联性。

主权项：1.一种多病种模型解释结果的关联分析方法，其特征在于，包括：获取多种疾病患者的血常规检验数据和体检人群的血常规检验数据，每个疾病患者的血常规检验数据分别与体检人群的血常规检验数据进行结合，并构建相关数据集，将数据集分为训练集和测试集；基于训练集对神经网络机器学习分类器进行训练并构建相关模型，使用测试集评估模型性能；基于SHAP方法解释每个疾病模型，分析每种疾病与血常规检验数据的内在关系，并对血常规指标和相关疾病进行统计；将血常规指标和相关疾病统计后的数据重新构建为新数据集，并对新数据集进行拟合；计算每个数据集中疾病的中位数和体检的中位数，代入拟合函数分析同一个血常规指标下与之相关的疾病变化趋势与中位数变化趋势；分析同一个血常规指标相关疾病之间的关系，得到其中的关联性；基于k折交叉验证方法将数据集分为k份，获得测试集和训练集，k为任意大于1的常数；基于SHAP方法解释每个疾病模型，分析每种疾病与血常规检验数据的内在关系，并对血常规指标和相关疾病进行统计，具体包括：基于SHAP方法解释每个疾病模型得到每个血常规检验指标对模型预测结果的贡献度，统计结果中前m个血常规指标，m＝5；将同一个血常规指标i对应的所有疾病j进行统计，i＝1,2,3,4,5，j＝1,2,3,4....N，N为血常规指标对应的疾病数量；对新数据集进行拟合，具体为： 其中，P为在同一个血常规指标下的患病概率，N为血常规指标对应的疾病数量，Ii为第i个血常规指标，Ij为第i个血常规指标对应疾病的第j个的血常规指标具体值，k为IiIjN。

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