一种卒中预后预测方法、系统、计算机设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种卒中预后预测方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括获取卒中患者的待分析特征数据；所述待分析特征数据包括年龄、性别、籍贯、出院时mRS评分、卒中相关病史特征和入院出院NIHSS评分变化特征；将所述待分析数据输入预先构建的卒中预后预测模型进行预后预测，得到对应的预后预测结果；所述卒中预后预测模型基于与所述待分析特征数据具有相同特征的数据集训练得到。本发明专利技术通过筛选可获取性强且能够同时用于不同卒中后结局精准预测的关键数据特征训练构建卒中预后预测模型，不仅能有效提高卒中后结局预测的高效性和精准性，而且保证模型的泛化性和易用性，进而为卒中患者的健康管理提供可靠技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及卒中预后预测，特别是涉及一种卒中预后预测方法、系统、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、卒中具有高发病、高致残、高死亡、高复发且治疗时间窗有限等特点，是全世界最主要的致死、致残原因，其治疗费用也给国家、社会和家庭造成巨大的经济负担，及时可靠的卒中预后预测对于卒中患者的健康管理而言至关重要。

2、现有卒中预后预测方法主要包括基于传统回归分析方法和基于机器学习方法建立卒中后结局预测模型用于对卒中患者的结局进行预测分析。然而，现有卒中后结局预测模型存在着较大的应用局限性，难以有效推广使用：1)模型的构建主要依赖于卒中患者的影像学数据或实验室检查结果，而此类指标涉及患者隐私，在实际应用中可获得性较差；2)针对不同的卒中后结局预测时需要使用不同的数据特征构建不同的卒中后结局预测模型，无法满足利用相同特征预测不同卒中结局的便利性；3)模型预测的曲线下面积(areaunder curve，acu)欠佳，无法满足临床推广应用需求。因此，亟需提供一种能够不完全依赖于影像学数据或实验室检查结果，且满足不同卒中后结局预测共用特征的高可靠性卒中预后预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种卒中预后预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的卒中预后预测方法，其特征在于，所述卒中相关病史特征包括有无短暂性脑缺血发作史、有无糖尿病史和有无短暂性脑缺血发作病史；所述入院出院NIHSS评分变化特征包括入院出院NIHSS总评分变化值和对应的若干入院出院NIHSS单项评分变化值。

3.如权利要求1所述的卒中预后预测方法，其特征在于，所述卒中预后预测模型的构建步骤包括：

4.如权利要求3所述的卒中预后预测方法，其特征在于，所述对所述卒中研究数据集中卒中患者数据进行预处理后，得到第一训练集、第一外部验证集和第二外部验证集...

【技术特征摘要】

1.一种卒中预后预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的卒中预后预测方法，其特征在于，所述卒中相关病史特征包括有无短暂性脑缺血发作史、有无糖尿病史和有无短暂性脑缺血发作病史；所述入院出院nihss评分变化特征包括入院出院nihss总评分变化值和对应的若干入院出院nihss单项评分变化值。

3.如权利要求1所述的卒中预后预测方法，其特征在于，所述卒中预后预测模型的构建步骤包括：

4.如权利要求3所述的卒中预后预测方法，其特征在于，所述对所述卒中研究数据集中卒中患者数据进行预处理后，得到第一训练集、第一外部验证集和第二外部验证集的步骤包括：

5.如权利要求3所述的卒中预后预测方法，其特征在于，所述根据所述第一训练集和xgboost模型，从所述第一训练集的数据特征中提取卒中预后预测关键特征的步骤包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斯洋，程丝，程诗瑶，韦元旦，李昊，王拥军，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：