疾病预测模型
发布日期: 2016/06/23 浏览次数:
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业务背景及目标
通过对个人历年体检数据分析,结合业务及医疗知识,给出患病风险,达到常见疾病早发现、早预防的目的,模型输出包括常见慢病的趋势预测结果。
模型介绍
基本方法
该模型主要采用时间序列预测算法,采用患者不少于3年的检验结果数据。
患者风险计算模型:r=ark+brd,其中,rk为趋势风险,由标准化后的时间序列拟和曲线斜率k计算得到;rd为临界风险,由检验结果值、最大最小参考值计算得到,在实际模型中充分考虑检验结果的时效性,增加时间距离优化指标,加强近期指标对风险预测的重要性。
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简要步骤
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应用结果
为八千多用户的多年体检结果进行慢病风险预测,为实现用户慢病的长时间预警与防范提供了条件。
慢病预测效果如下: