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申请/专利权人:中山大学附属第七医院(深圳)
摘要:本发明涉及一种预测患者病况组别的方法,属于医学数据分析领域。一种预测患者病况组别的方法,步骤如下:S1、收集患者的基本信息和时序检测数据;S2、对患者的数据进行预处理,包括数据清洗和缺失值处理;S3、计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率;S4、基于计算结果预测患者所属的潜在类别组别;S5、输出预测结果。通过对患者数据的预处理,确保数据的准确性,计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率,准确了解患者的病况变化。基于HBsAg水平下降率的计算结果,预测患者所属的潜在类别组别,有助于医生制定治疗方案和患者了解自身健康状况。通过自动化处理和分析大量数据,并快速输出预测结果,节省了医生和患者的时间和精力。
主权项:1.一种预测患者病况组别的方法,其特征在于,具体步骤如下:S1、收集患者的基本信息和时序检测数据;S2、对患者的数据进行预处理,包括数据清洗和缺失值处理,获得分析数据;S3、计算患者在各检测时刻的HBsAg水平相对基线的下降率;S4、基于计算结果预测患者所属的潜在类别组别;S5、输出预测结果。
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