【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及统计分析领域，尤其涉及一种临床患者的统计分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着医学研究和临床诊疗的不断进步，临床数据的种类和数量呈爆炸性增长。传统的单一数据源分析方法已经无法满足现代医学研究和临床诊疗的需求，尤其是在多源异构数据整合和分析方面面临巨大挑战。多源异构数据包括电子病历、基因组数据、影像数据、药物使用记录等，这些数据具有格式多样、结构复杂、质量参差不齐等特点，给数据处理和分析带来了诸多困难。
2、在临床研究和实践中，如何有效整合和利用这些多源异构数据，挖掘其中的有用信息，成为医学研究的重要课题。目前，临床数据分析主要依赖于传统的统计方法和机器学习模型，虽然在一定程度上解决了数据分析的问题，但在处理高维数据、多变量关联分析以及复杂网络关系等方面仍存在局限性。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于解决现有的临床患者的统计分析性在处理高维数据、多变量关联分析以及复杂网络关系等方面仍存在局限性的技术问题。
2、本专利技术第一方面提...
【技术保护点】
1.一种临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述临床患者的统计分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述对采集的多源异构临床数据进行整合预处理，得到标准化临床数据集，并根据所述标准化临床数据集对临床特征进行多维度降维和特征选择，得到优化临床特征集包括：
3.根据权利要求1所述的临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述基于所述优化临床特征集构建混合无向图模型，并使用L1正则化方法进行参数估计，得到稀疏化的临床指标关联网络和条件依赖强度矩阵包括：
4.根据权利要求3所述的临床患者的统计分析方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述临床患者的统计分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述对采集的多源异构临床数据进行整合预处理，得到标准化临床数据集，并根据所述标准化临床数据集对临床特征进行多维度降维和特征选择，得到优化临床特征集包括：
3.根据权利要求1所述的临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述基于所述优化临床特征集构建混合无向图模型，并使用l1正则化方法进行参数估计，得到稀疏化的临床指标关联网络和条件依赖强度矩阵包括：
4.根据权利要求3所述的临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述基于所识别的变量类型，构建包含连续-连续、连续-离散和离散-离散变量对的初始图结构包括：
5.根据权利要求3所述的临床患者的统计分析方法，其特征在于，所述对所述稀疏化的临床指标关联网络计算条件独立性和偏相关系数，得到条件依...
【专利技术属性】
技术研发人员：安志雄，
申请(专利权)人：北京厚普医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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