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摘要：本发明涉及神经网络模型技术领域，具体涉及一种慢性肾病风险筛查建模方法及系统，该方法包括：获取待筛查患者的目标年龄及其在每个预设检测因素下的目标检测指标；获取目标年龄所属目标社区在每个预设检测因素下的特征权重；根据目标特征权重和目标检测指标，通过慢性肾病风险筛查网络模型进行筛查，得到待筛查患者对应的风险筛查因子，其中，在筛查过程中将预设检测因素下的目标特征权重，作为慢性肾病风险筛查网络模型对预设检测因素的初始化权重。本发明通过对年龄和目标检测指标进行分析，自适应设置了每个预设检测因素在慢性肾病风险筛查网络模型中的初始化权重，提高了神经网络模型初始化权重设置的合理性和风险筛查效率。
主权项：1.一种慢性肾病风险筛查建模方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待筛查患者的目标年龄及其在每个预设检测因素下的目标检测指标；获取目标年龄所属目标社区，其中，目标社区的获取方法包括：根据所有历史患者的年龄，对所有历史患者进行社区划分，得到初始社区，并基于获取的不同年龄下的历史患者在不同预设检测因素下的历史检测指标，对所有初始社区进行更新，得到目标社区；获取目标年龄所属目标社区在每个预设检测因素下的特征权重，作为每个预设检测因素下的目标特征权重，其中，每个目标社区在每个预设检测因素下的特征权重的获取方法包括：根据每个目标社区中所有历史患者在每个预设检测因素下的历史检测指标，确定每个目标社区在每个预设检测因素下的特征明显程度；根据每个目标社区在每个预设检测因素下的特征明显程度，以及其与其他目标社区在每个预设检测因素下的特征明显程度之间的差异，确定每个目标社区在每个预设检测因素下的特征权重；根据所有预设检测因素下的目标特征权重和目标检测指标，通过预先训练完成的慢性肾病风险筛查网络模型进行筛查，得到待筛查患者对应的风险筛查因子，其中，在筛查过程中将预设检测因素下的目标特征权重，作为慢性肾病风险筛查网络模型对预设检测因素的初始化权重，其中，慢性肾病风险筛查网络模型是BP模型。
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百度查询： 陕西青叶海棠网络科技有限责任公司 一种慢性肾病风险筛查建模方法及系统
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