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申请/专利权人：重庆医科大学附属儿童医院
摘要：本发明涉及一种儿科患者利奈唑胺个体化不良反应风险预测方法及系统，属于人工智能辅助医疗决策技术领域，系统包括：信息采集模块；数据预处理模块；不良反应数据库模块；数据筛选模块；建模模块；训练模块；预测概率模块；方法包括：步骤1，基于多源数据库获取儿童患者使用利奈唑胺的特征信息及其不良反应信息；步骤2，基于pandas对获取的数据进行数据清洗及初步筛选；步骤3，建立利奈唑胺的不良反应的标识信息库；步骤4，基于二元逻辑回归及LASSO回归筛选特征变量。本发明能够快速、精准的预测出儿童患者使用利奈唑胺预期的不良反应，为提高患者个体化临床合理使用利奈唑胺、防范相关风险提供数据支持。
主权项：1.儿科患者利奈唑胺个体化不良反应风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，基于多源数据库获取儿童患者使用利奈唑胺的特征信息及其不良反应信息；S2，基于pandas对获取的数据进行数据清洗及初步筛选；S3，建立利奈唑胺的不良反应的标识信息库；S4，基于二元逻辑回归及LASSO回归筛选特征变量；S5，通过输入变量及输出变量构建风险预测模型；S6，通过机器学习算法训练预测模型；S7，将待预测的使用利奈唑胺的儿童患者的特征信息输入到风险预测模型，根据特征信息对可能发生的不良反应概率做出预测。
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权利要求：
百度查询： 重庆医科大学附属儿童医院 儿科患者利奈唑胺个体化不良反应风险预测方法及系统
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