一种神经内科指标预测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种神经内科指标预测系统及方法，首先采集神经内科患者的病例数据；然后将采集的病例数据进行处理后形成测试数据；同时构建神经内科指标预测模型；再将测试数据输入神经内科指标预测模型进行训练；最后将未参与训练的病例数据输入训练完毕的神经内科指标预测模型，通过神经内科指标预测模型将未参与训练的病例数据生成患者神经内科疾病预测结果；通过多模态数据融合提升预测全面性，显著提高早期功能性异常的检出灵敏度，通过高维非线性关联挖掘与模型泛化性优化使预测模型更加准确稳定，能够实现无创低成本与临床可解释性兼顾，无需侵入性检测或高成本影像设备，适用于基层医疗机构的大规模筛查。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及神经内科指标预测领域，特别是涉及一种神经内科指标预测系统及方法。

技术介绍

1、神经内科疾病(如阿尔茨海默病、帕金森病、脑卒中等)的早期诊断与干预是改善患者预后的关键。然而，现有诊断技术存在显著局限性：

2、1、影像学依赖性强：临床主要依靠mri、ct等影像学检查识别结构性病变，但此类技术对早期功能性异常敏感度低，且设备成本高、基层普及率不足，导致诊断延迟。

3、2、有创检测接受度低：脑脊液检测虽可提供特异性生物标志物(如β-淀粉样蛋白)，但腰椎穿刺操作具有侵入性，患者依从性差，难以作为常规筛查手段。

4、3、单一指标预测能力不足：近年研究虽发现血液中tau蛋白、炎性因子(如il-6)等潜在标志物，但单一指标的特异性及灵敏度有限，且忽视多系统交互作用(如代谢综合征与脑血管病变的关联)。

5、4、传统模型泛化性差：基于逻辑回归等统计方法构建的预测模型难以处理高维、非线性数据，导致跨人群适用性低。例如，cntn4基因突变与帕金森病的关联性在不同族群中存在显著差异，传统分析方法易遗漏此类复杂交互特征。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种神经内科指标预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤S1中，病例数据包括：

3.根据权利要求1所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤S2包括：

4.根据权利要求3所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤S21中，连续变量的缺失值处理采用均值或中位数填补，分类变量的缺失值处理采用众数填补或新增“未知”类别，针对高缺失率特征直接剔除。

5.根据权利要求3所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤S21中，异常值检测采用Z-score法。

<p>6.根据权利要求...

【技术特征摘要】

1.一种神经内科指标预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤s1中，病例数据包括：

3.根据权利要求1所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤s2包括：

4.根据权利要求3所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤s21中，连续变量的缺失值处理采用均值或中位数填补，分类变量的缺失值处理采用众数填补或新增“未知”类别，针对高缺失率特征直接剔除。

5.根据权利要求3所述的神经内科指标预测方法，其特征在于：步骤s21中，异常值检测采用z-score法...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵媛，刘新，赵俊玲，
申请(专利权)人：河北医科大学第二医院，
类型：发明
国别省市：