【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，具体为一种风湿免疫疾病特征识别模型训练方法及系统。
技术介绍
1、在大数据和人工智能技术快速发展的背景下，医疗领域尤其是在疾病诊断与预测中，越来越多地应用了智能化、自动化的模型训练系统。特别是在风湿免疫疾病这一特定领域，关节肿胀等症状的早期识别对于患者的治疗方案制定至关重要。研究如何通过机器学习技术进行特征识别模型的训练，以提高诊断的准确性和效率，成为了当前的一个研究热点。
2、风湿免疫疾病作为一种涉及免疫系统紊乱的复杂疾病，其病因多样且病症表现复杂，然而，目前在针对风湿免疫疾病进行特征识别的过程中，传统方法存在一定的局限性。首先，项目检查后的数据往往繁杂且多维度，直接使用这些数据进行模型训练，容易导致模型的复杂度过高，泛化能力不足。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种风湿免疫疾病特征识别模型训练方法及系统，解决了上述
技术介绍
中的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种风湿免疫疾病特征识别模型训...
【技术保护点】
1.一种风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，包括项目检查模块、数据采集模块、特征筛选分析模块、模型训练模块及反馈模块；
2.根据权利要求1所述的风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，所述项目检查模块用于预先对患有风湿免疫疾病的患者进行各项医疗检查，其中，所述各项医疗检查包括影像学检查、血液检查及尿液检查，同时对患者进行关节穿刺操作，并将各项医疗检查所获取的检查报告进行汇总，以获取初步数据集。
3.根据权利要求1所述的风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，所述数据采集模块包括第一数据采集单元和第二数据采集单元；
<...【技术特征摘要】
1.一种风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，包括项目检查模块、数据采集模块、特征筛选分析模块、模型训练模块及反馈模块；
2.根据权利要求1所述的风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，所述项目检查模块用于预先对患有风湿免疫疾病的患者进行各项医疗检查，其中，所述各项医疗检查包括影像学检查、血液检查及尿液检查，同时对患者进行关节穿刺操作，并将各项医疗检查所获取的检查报告进行汇总，以获取初步数据集。
3.根据权利要求1所述的风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，所述数据采集模块包括第一数据采集单元和第二数据采集单元；
4.根据权利要求3所述的风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，所述特征筛选分析模块包括影响单元和筛选单元；
5.根据权利要求4所述的风湿免疫疾病特征识别模型训练系统，其特征在于，所述筛选单元用于依据影响单元中获取相关系数xgxs的方式，获取若干组相关系数xgxs，并将若干组相关系数xgxs按照数值大小进行排序，具体排序方式为：按照数值从小到大进行排序，并生成数据列；依据数据列，设置阈值，并将数据列中的若干组相关系数x...
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