基于化验检查利用人工智能建立早期筛查Castleman病的方法及应用技术

本发明专利技术属于罕见病早期筛查和人工智能技术领域，具体涉及基于化验检查利用人工智能建立早期筛查Castleman病的方法及应用。本发明专利技术建立的CD的早期诊断和预警模型，可以整合患者的性别、年龄、白蛋白、尿蛋白、尿液隐血、总胆红素、肾小球滤过率、肌酐、血小板、直接胆红素、白细胞、碱性磷酸酶、丙氨酸氨基转移酶和血红蛋白检查结果，建立CD筛查模型，对CD进行早期预警，提高诊断率，为了解和早期诊断罕见疾病提供了新的有效思路，具有广阔的应用前景和深远的临床意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于罕见病早期筛查和人工智能，具体涉及基于化验检查利用人工智能建立早期筛查castleman病的方法及应用。

技术介绍

1、castleman病（castleman disease，cd），又称血管滤泡性淋巴结增生和巨大淋巴结增生，最早是在1954年由benjamin castleman报道。cd是一类高度异质性的淋巴增殖性疾病，临床表现为单发或多发淋巴结肿大，伴或不伴全身多器官系统受累症状，由于诊断困难，其发病率通常被低估。cd组织学上分为透明血管型、浆细胞型及混合型，临床分为单中心型（ucd）和多中心型（mcd），后者又分为特发性mcd（imcd）、人类疱疹病毒８（hhv8）相关mcd（hhv8-mcd）和poems相关mcd（poems-mcd），而imcd又分为imcd-tafro和非特指型imcd（imcd-nos）。目前cd的发病机制多不清楚，但已明确白细胞介素（il）-6在ucd和mcd中均发挥重要作用，hhv8在mcd中扮演重要角色。ucd通常是局灶性病变，症状轻微，手术切除后可完全缓解；mcd患者表现为不同程度的全身症状、血细胞本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种Castleman病早期筛查模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标交集包括：性别、年龄、白细胞、血红蛋白、血小板、丙氨酸氨基转移酶、白蛋白、总胆红素-直接胆红素、碱性磷酸酶、肌酐、肾小球滤过率、尿蛋白、尿液隐血、尿红细胞、24h尿蛋白定量和免疫固定电泳。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，14个特征包括：性别、年龄、白蛋白、尿蛋白、尿液隐血、总胆红素、肾小球滤过率、肌酐、血小板、直接胆红素、白细胞、碱性磷酸酶、丙氨酸氨基转移酶和血红蛋白。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种castleman病早期筛查模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指标交集包括：性别、年龄、白细胞、血红蛋白、血小板、丙氨酸氨基转移酶、白蛋白、总胆红素-直接胆红素、碱性磷酸酶、肌酐、肾小球滤过率、尿蛋白、尿液隐血、尿红细胞、24h尿蛋白定量和免疫固定电泳。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，14个特征包括：性别、年龄、白蛋白、尿蛋白、尿液隐血、总胆红素、肾小球滤过率、肌酐、血小板、直接胆红素、白细胞、碱性磷酸酶、丙氨酸氨基转移酶和血红蛋白。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行训练的机器学习算法包括：xgboost、随机森林、支持向量机、梯度提升树、多层感知机、朴素贝叶斯、逻辑回归、极端分类树。

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧涵，何涛，李剑，闻英友，
申请(专利权)人：中国医科大学附属盛京医院，
类型：发明
国别省市：