【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及子痫前期预测方法，尤其涉及一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法。
技术介绍
1、子痫前期是妊娠特有的并发症，以孕20周后的高血压和蛋白尿为主要表现，发病率为2％-5％，可伴有脑、心、肝、肾等重要脏器的功能损害，是孕产妇和围产儿发生不良结局甚至死亡的重要原因。目前子痫前期的病因尚不明确，尚无有效的治疗方法，选择恰当时机终止妊娠仍然是最合适的治疗方法。多个国家和学术组织的指南均推荐，在妊娠16周-36周，对发生子痫前期的高风险孕妇给予低剂量阿司匹林(50-150mg/d)，以尽量减少早发型子痫前期的发生率和胎儿生长受限。因此在早孕期进行子痫前期的预测尤为重要，对于医师进行临床管理和尽早干预具有重要意义。
2、目前在临床工作中，子痫前期的主要预测手段是根据孕妇的一般情况、孕产史及病史进行预测，但这种方法预测准确率较低，敏感度及特异度均不高，无法满足临床对于孕早期筛查的要求。而在很多发达国家的研究中，较为有效预测子痫前期风险的生化指标的经济成本较高。
3、随着科学技术的发展，人工智能逐渐应用于医疗领域中，...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于，在步骤1.2中具体还包括如下子步骤，以用于平均动脉压测定、血清学指标测定和早孕期超声检查：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于，在步骤1.2中具体还包括如下子步骤，以用于平均动脉压测定、血清学指标测定和早孕期超声检查：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习算法的子痫前期预测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘梦媛，李瑞满，闫瑞玲，刘嘉，韩小雪，丁玉珍，杨小锋，
申请(专利权)人：暨南大学附属第一医院广州华侨医院，
类型：发明
国别省市：
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