一种川崎病冠状动脉病变风险的动态预测算法及自动升级系统

本发明提供一种川崎病冠状动脉病变风险的动态预测算法及自动升级系统。该川崎病冠状动脉病变风险的动态预测算法及自动升级系统，包括，a.获取川崎病患儿的临床数据，包括疾病日期、性别、月龄、血清钠水平、D二聚体、红细胞分布宽度、凝血酶原时间、C反应蛋白生物标志物的数据。该川崎病冠状动脉病变风险的动态预测算法及自动升级系统，通过将川崎病患儿的临床特征和基因数据结合，使用多种机器学习算法，构建了一个高效且精确的CAL风险预测模型。该模型结合了多个关键临床指标如血清钠水平、CRP、D二聚体以及基因数据如SIGLEC8‑CEACAM18、PPP1R1C等SNP标记，显著提高了风险预测的敏感度和特异度。