【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能医疗，具体来说，涉及一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法及系统。
技术介绍
1、房颤(atrial fibrillation,af)是全球范围内最常见的心律失常疾病之一，尤其在老年人群中，其患病率随着年龄增长显著增加。房颤不仅会导致患者生活质量下降，还与卒中、心力衰竭、心肌梗死等严重并发症密切相关。尽管通过导管消融术等治疗手段，许多患者的症状可以得到显著缓解，但术后复发风险仍是临床面临的重要挑战。
2、目前，房颤术后复发风险的预测主要依赖于传统的临床指标，例如房颤类型、患者年龄、左心房大小等。这些指标通过构建统计模型或简单的评分体系，提供了一定的复发风险评估能力。然而，这些方法的预测精度和稳定性受到多种因素的限制。一方面，房颤的发生和复发与多种生物学机制相关，包括炎症、免疫调节和心肌重构等，仅通过少量临床指标难以全面反映其复杂性。另一方面，传统的统计模型大多基于线性假设，难以捕捉特征之间潜在的非线性关系，这也限制了预测性能的进一步提高。
3、随着高通量组学技术的发展，生物标志物逐渐成为预...
【技术保护点】
1.一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，所述糖基化生物标志物数据包括IgG半乳糖基化程度、聚糖种类及糖基化指数，所述基础临床数据包括房颤类型、房颤持续时间及年龄，所述心脏结构指标数据包括左心房容积指数。
3.根据权利要求1所述的一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，所述利用预先构建的机器学习模型，分别预测基于糖基化生物标志物的复发概率及基于临床结构的复发概率，并根据复发概率计算房颤术后患者复发的分层综合评分
【技术特征摘要】
1.一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，所述糖基化生物标志物数据包括igg半乳糖基化程度、聚糖种类及糖基化指数，所述基础临床数据包括房颤类型、房颤持续时间及年龄，所述心脏结构指标数据包括左心房容积指数。
3.根据权利要求1所述的一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，所述利用预先构建的机器学习模型，分别预测基于糖基化生物标志物的复发概率及基于临床结构的复发概率，并根据复发概率计算房颤术后患者复发的分层综合评分包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，所述利用预先构建的logistic回归模型，结合临床结构数据预测房颤术后患者的复发概率，并根据术后复发概率计算基于临床结构的复发可能性评分包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的一种基于基化结果的房颤术后复发可能性预测方法，其特征在于，所述基于预先构建的随机森林模型，结合糖基化生物标志物数据预测房颤术后患者的复发概率，并根据术后复发概率计算基于糖基化生物标志物的复发可能性评分包括以下步...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆齐，李响，徐海霞，王帅，张剑，陈子微，史嘉玉，顾鹏洋，
申请(专利权)人：南通大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
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