基于可解释机器学习模型的KD中IVIG耐药性预测方法

本发明提供一种基于可解释机器学习模型的KD中IVIG耐药性预测方法，属于生物信息处理技术领域。包括以下步骤：S1.数据采集；S2.数据处理；S3.模型构建；S4.模型解释模块；S5.网页部署。本发明基于川崎病患者的大规模电子病历数据，构建了具有良好可解释性的机器学习模型用于预测IVIG抵抗，搭建了在线网页计算工具，供临床医生实时输入关键指标，自动输出患者的IVIG抵抗风险概率。该工具设置了11.6％为最优预测阈值，可帮助医生识别高风险个体，及时调整治疗策略，减少冠状动脉并发症的发生。