一种基于医疗大数据和机器学习算法的心力衰竭风险预测模型的构建方法、系统及介质

本发明提出了一种基于医疗大数据和机器学习算法的心力衰竭风险预测模型的构建方法、系统及介质，构建方法包括：对医疗信息数据库进行筛选，得到肾脏病人群信息数据集；对数据集进行预处理，划分训练集、验证集以及与心力衰竭风险相关的若干个候选预测因子并进行重要性排序，根据重要性排序结果和训练集，通过机器学习算法训练得到若干个候选心力衰竭风险预测模型；根据验证集对各候选模型进行评估与比较，最终得到心力衰竭风险预测模型。本发明基于医疗大数据和机器学习算法构建专为慢性肾脏病人群设计的心力衰竭风险预测模型，能有效提高针对肾脏病人群的心衰风险预测准确度，可广泛应用于医学信息预测技术领域。