疾病患病风险的预测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种疾病患病风险的预测方法及系统，所述方法包括获取疾病患者的基因变异位点单核苷酸多态SNP表征信息和临床表型特征信息，基于所述SNP表征信息和临床表型特征信息构建数据集；基于神经网络搭建风险预测基础模型；利用所述数据集训练所述风险预测基础模型，得到用于对疾病患病风险概率进行预测的智能风险预测模型；对所述智能风险预测模型进行性能评估。本发明的方案利用深度学习对疾病患者的SNP表征进行学习，同时通过深度学习模型，可以捕捉到SNP位点与疾病的关联关系，能够有效提升疾病患病风险预测的准确性。
基本信息
专利标题 ：
疾病患病风险的预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373547A
申请号 ：
CN202210026857.5
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2022-01-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李映雪
申请人 ：
平安科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼
代理机构 ：
北京中强智尚知识产权代理有限公司
代理人 ：
贾依娇
优先权 ：
CN202210026857.5
主分类号 ：
G16H50/30
IPC分类号 ：
G16H50/30 G16B20/20 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/30
用于计算健康指数; 个人健康风险评估
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 50/30
申请日 : 20220111
申请日 : 20220111
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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