样品
成果详情
| 项目简介 | |||||
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| 技术简介： | |||||
| 专利类型： | 发明 | 专利申请号： | CN202410403409.1 | 公开号： | CN118486471A |
| 专利权人： | 南方医科大学南方医院 | 发明设计人: | 刘莉;曾琳;李则杨;肖芦山;马鹏程 | ||
| 所属领域： | |||||
| 摘要： | 本发明提供了一种使用机器学习算法建立高尿酸血症预测模型的方法，属于健康评估技术领域，本发明实施例以基于大量人群的UKBB队列为训练，以内部测试集和南方医院健康体检者数据集为外部测试集，建立并验证了基于遗传和临床数据训练的可靠实用的堆叠式多模态机器学习模型，用于及时识别HUA表型，早期预测痛风和代谢相关结局风险。该模型的性能优良，超过了每个单个机器学习模型，显示出令人满意的效能。ISHUA标志物能够在早期阶段量化痛风风险和代谢相关结果，可以为日常健康检查和风险因素的管理提供积极的指导，为临床医生在常规健康筛查后适当管理HUA风险因素提供有价值的信息支持。 | ||||
| 补充信息 | |||||
| 转让方式： | 成熟度： | 预估价值： | |||
| 市场前景： | |||||