[发明专利]人工智能肝移植早期肝功能失功的预测方法

权利要求书

1.一种人工智能肝移植早期肝功能失功的预测方法，其特征在于，包括的方法有：

（1）、从医院中获取至少200份的肝移植受体/供体的病例资料，包括其术后的情况登记病例；

（2）、对方法（1）中的资料数据进行处理，共包括特征数据65个；

（3）、将方法（2）处理后的特征数据，通过5：1的比例分成训练集和测试集，且确保训练集，测试集数据中早期肝功能失功的分布比例是一致的；

（4）、通过机器学习的方法，分别训练出随机森林、朴素贝叶斯以及SVM三个模型；

（5）、模型融合，将方法（4）中的三个模型的输出作为输入，并在加一层逻辑回归，使得最后在测试集的分类效果达到了92%的准确率和85%的召回率。

2.根据权利要求1所述的人工智能肝移植早期肝功能失功的预测方法，其特征在于：受体的特征数据包括性别、年龄、BMI、进行性高胆红素血症、合成功能低、顽固性腹水/体液潴留、静脉曲张出血史、肝性脑病史、成长障碍、肿瘤清除、受体肌酐、白蛋白、总胆红素、国际标准化率INR、甲种胎儿球蛋白、MELD评分、腹水、PT、乙肝病毒表面抗原 HBsAg、乙肝病毒表面抗体 HBsAb、乙肝病毒e抗原 HBeAg、乙肝病毒e抗体 HBeAb、乙肝病毒核心抗体 HBcAb、肝细胞癌的射频消融术治疗史、肝动脉栓塞化疗治疗史、肝硬化、移植物功能衰竭、慢性肝炎、肿瘤不伴随肝硬化、胆性肝病、乙型肝炎、Child-Pugh评分。

3.根据权利要求1所述的人工智能肝移植早期肝功能失功的预测方法，其特征在于：供体的特征数据包括性别、年龄、BMI、血红蛋白、白细胞、血小板、钠、钾、尿素氮、肌酐、白蛋白、总胆红素、碱性磷酸酶ALP、谷氨酰转肽酶γGT、谷草转氨酶AST、谷丙转氨酶ALT血糖、腹部手术史、肝移植史、肝切除术史、胆囊切除术史、hbv-dna、肿瘤结节数目、最大肿瘤宽度、最大肿瘤长度、脂肪化比例、移植物重量、供肝手术时间、供体热缺血时间、从开始灌洗至入袋中时间、冷缺血时间、失血、总手术时间。