[发明专利]一种创伤性凝血病预测方法

说明书

本发明提供的一种创伤性凝血病预测方法，包括：获取待预测的创伤患者的诊疗信息；提取所述诊疗信息的预测特征信息；将所述预测特征信息输入到预先构建的创伤性凝血病预测模型中，以获取预测结果；其中，所述创伤性凝血病预测模型通过如下构建：获取样本创伤患者的诊疗信息；提取所述诊疗信息的样本特征信息；根据所述样本特征信息和所述样本特征信息对应的样本结果进行训练，构建所述创伤性凝血病预测模型。根据创伤性凝血病的预测模型预测创伤患者得创伤性凝血病的结果，医生根据结果早期诊断高危病人，从而在关键治疗窗口期内尽早干预，进行早期识别，及时给予临床干预，如启动输血程序、补充凝血因子以及氨甲环酸的早期使用等。

技术领域

本发明实施例涉及医疗技术领域，具体涉及一种创伤性凝血病预测方法。

背景技术

目前国内外对于创伤性凝血病的诊断标准尚未达成统一，传统的凝血指标常用来作为该病的诊断指标，而国际化标准化比值(英文全称，以下简称INR)逐渐成为诊断创伤性凝血病的重要指标之一。使用INR作为创伤性凝血病的诊断标准的优势是其具有国际统一的标准，且在临床上监测方便。当INR＞1.5时，与患者的全因死亡率(all-causemortality)等一系列不良预后显著相关。然而，INR也有其局限性，在临床上，传统的凝血指标需要1-2小时才得到监测结果，很可能已经错过了“黄金1小时“的救治窗口。故对创伤性凝血病进行早期诊断及预警，将对挽救创伤患者生命并改善其预后具有重要意义。

发明内容

为了解决现有技术存在的至少一个问题，本发明的至少一个实施例提供了一种创伤性凝血病预测方法，包括：

获取待预测的创伤患者的诊疗信息；

提取所述诊疗信息的预测特征信息；

将所述预测特征信息输入到预先构建的创伤性凝血病预测模型中，以获取预测结果；

其中，所述创伤性凝血病预测模型通过如下构建：

获取样本创伤患者的诊疗信息；

提取所述诊疗信息的样本特征信息；

根据所述样本特征信息和所述样本特征信息对应的样本结果进行训练，构建所述创伤性凝血病预测模型。

在一些实施例中，所述诊疗信息包括如下信息中的至少一项：人口统计学变量信息、预检分诊级别信息、诊疗记录信息、入急诊首次生命体征信息、实验室检验结果信息、影像学检查报告信息和胃肠镜检查报告信息。

在一些实施例中，所述人口统计学变量信息至少包括年龄信息和性别信息；

所述入急诊首次生命体征信息至少包括如下信息中的至少一项：体温信息、心率信息、呼吸频率信息、收缩压信息、舒张压信息和血氧饱和度信息；

所述实验室检验结果数据信息包括：入急诊首次血气分析数据及血常规数据信息；

所述入急诊首次血气分析数据及血常规数据信息至少包括：PH信息、血氧分压信息、血二氧化碳分压信息、钙离子信息、碱过量信息、乳酸信息、红细胞计数信息、血红蛋白信息、血小板计数信息和休克指数信息，所述休克指数信息是入急诊首次心率/收缩压信息。

在一些实施例中，所述预检分诊级别信息包括四个级别，其中

第一级别对应的是濒危患者；

第二级别对应的是危重患者；

第三级别对应的是急症患者；

第四级别对应的是非急症患者。

在一些实施例中，所述提取所述诊疗信息的样本特征信息之前，还包括：筛选所述诊疗信息，