一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法技术

本发明专利技术提供一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法，应用于疾病筛查技术领域，所述方法包括：获取第一体检数据，并对所获取的第一体检数据进行预处理，得到测试样本；采用基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法所获取的目标模型，作为训练模型，对所得到的测试样本进行训练，并输出预测结果，当输出结果为1表示患有妊娠期糖尿病，否则0表示不患妊娠期糖尿病。应用本发明专利技术实施例，利用以LightGBM算法为主的技术，结合健康数据的特点，构建适合于现实应用场景的妊娠期糖尿病筛查模型，该模型可根据孕妇的基因数据和体检指标来预测孕妇是否患有GDM，从而辅助医生的诊疗，为智慧医疗提供解决方案，达到提高公共医疗资源利用率的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法
本专利技术涉及妊娠期糖尿病筛查
，特别是涉及一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法。
技术介绍
妊娠期间的糖尿病有两种情况，一种为妊娠前已确诊患糖尿病，称“糖尿病合并妊娠”；另一种为妊娠前糖代谢正常或有潜在糖耐量减退、妊娠期才出现或确诊的糖尿病，又称为“妊娠期糖尿病(Gestationaldiabetesmellitus，GDM)”。糖尿病孕妇中80％以上为GDM，而GDM在我国的发生率已达17.5％～18.9％。随着社会经济的发展，高龄、孕前超重和肥胖等高危孕妇越来越多，我国GDM发病率近年有明显增高趋势。GDM患者糖代谢多数于产后能恢复正常，但使孕产妇的流产、早产、羊水过多、妊娠期高血压疾病、将来患II型糖尿病等诸多并发症和不良后果增加，同时会引发巨大儿、胎儿畸形等问题，也会对胎儿成年后糖尿病、高血压、冠心病等疾病的发病危险性增加。因此控制妊娠期高血糖对改善母儿并发具有重要意义，这也印证了“上医治未病”的理念。作为一种常见慢性疾病，糖尿病目前无法根治，但却能通过科学有效的干预、预防和治疗，来降低发病率和提高患者的生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一体检数据，并对所获取的第一体检数据进行预处理，得到测试样本；采用基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法所获取的目标模型，作为训练模型，对所得到的测试样本进行训练，并输出预测结果，当输出结果为1表示患有妊娠期糖尿病，否则0表示不患妊娠期糖尿病。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一体检数据，并对所获取的第一体检数据进行预处理，得到测试样本；采用基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法所获取的目标模型，作为训练模型，对所得到的测试样本进行训练，并输出预测结果，当输出结果为1表示患有妊娠期糖尿病，否则0表示不患妊娠期糖尿病。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法，其特征在于，基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病获取目标模型的步骤，包括：获取第二体检数据，并对所获取的第二体检数据进行预处理，得到训练样本；将所述训练样本加载到LightGBM模型进行训练；利用贝叶斯优化方法，对所述训练模型进行调参，得到训练模型；基于查全率与查准率的调和评价法，对调参后的训练模型进行评价，确定目标模型。3.根据权利要1或2所述的一种基于机器学习和体检数据的妊娠期糖尿病筛查方法，其特征在于，所述：获取体检数据，并对所获取的体检数据进行预处理，得到训练样本的步骤，包括：获取体检数据；对所述体检数据进行冗余数据清洗，并对变量进行编码，其中，所述体检数据中包括正常人群的负样本和患有妊娠期糖尿病的正样本；均衡化所述负样本和所述正样本；对均衡化后的样本的缺失数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张华，于威威，魏晓添，
申请(专利权)人：上海海事大学，
类型：发明
国别省市：上海,31