1.一種基于臨床診斷變量的神經(jīng)梅毒檢測與預測模型，其特征在于，該模型基于以下五個關鍵臨床變量構(gòu)建：腦缺血或梗死、血清梅毒特異性抗體(anti-tp)、trust滴度、共濟失調(diào)及視力減退；通過對上述變量的數(shù)值分析，采用lasso回歸篩選變量及多因素邏輯回歸分析，構(gòu)建列線圖形式的風險預測模型，用于計算患者的神經(jīng)梅毒風險概率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的神經(jīng)梅毒檢測與預測模型，其特征在于，所述列線圖基于變量回歸系數(shù)賦予每個變量相應的權(quán)重，通過累加各變量得分生成總分，并根據(jù)總分預測患者的神經(jīng)梅毒發(fā)生概率。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的神經(jīng)梅毒檢測與預測模型，其特征在于，所述模型根據(jù)患者總分進行風險分層，包括：
4.權(quán)利要求1-3任一項所述的模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的構(gòu)建方法，其特征在于，具有以下至少一項特征：
6.一種用于構(gòu)建權(quán)利要求1-3任一項所述的模型的計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)權(quán)利要求4或5所述的構(gòu)建方法。
7.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)包括存儲的計算機程序；
8.權(quán)利要求1-3任一項所述的模型和權(quán)利要求4或5所述的構(gòu)建方法在制備神經(jīng)梅毒檢測與預測產(chǎn)品中的應用。
9.一種用于神經(jīng)梅毒檢測與預測的系統(tǒng)，其特征在于，包括：
10.權(quán)利要求1-3任一項所述的模型和權(quán)利要求4或5所述的構(gòu)建方法的臨床應用方法，其特征在于，包括以下步驟：