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一种基于机器学习的难治性精神分裂症风险的预测方法

基本信息

申请号 CN202010652270.6 申请日 -
公开（公告）号 CN111816303A 公开（公告）日 2020-10-23
申请公布号 CN111816303A 申请公布日 2020-10-23
分类号 G16H50/20(2018.01)I 分类 物理
发明人 余卓;向伦平;张晓芳 申请（专利权）人 深圳承启生物科技有限公司
代理机构 - 代理人 -
地址 518131广东省深圳市龙华区民治街道樟坑社区青创城C栋3A3
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供一种基于机器学习的难治性精神分裂症风险的预测方法，包括获取非难治性和难治性精神分裂症患者的病理特征指标数据，所述的病理特征指标数据包括SNPs位点分型结果；根据非难治性和难治性精神分裂症患者的病理特征指标数据，训练深度学习模型和逻辑回归模型；获取待测人员的病理特征指标数据，输入到待测人员健康状况的特征评估模型中，从而输出待测人员罹患难治性精神分裂症风险的评估结果。通过本申请的基于机器学习的难治性精神分裂症风险预测方法，构建中国人群的难治性精神分裂症遗传风险评估体系，评估受检者难治性精神分裂症的遗传易感风险，辅助临床及时有效诊疗难治性精神分裂症。