[发明专利]一种急性胰腺炎诱发器官衰竭的预测模型

权利要求书

1.一种急性胰腺炎诱发器官衰竭的预测模型，其特征在于包括以下步骤：

S100、患者信息预处理，采用{Variables,Time}记录事件及时间节点；

S200、按照时间的先后顺序对事件进行排序，采用Decay机制填补缺失值；

S300、使用Embedding机制对数据进行one-hot编码，映射到实向量空间中，对数据进行归一化后输入Phased LSTM模型，

其中依据患者从入院到某一事件的时间节点这段间隔时间计算时间门输出，利用时间门的输出结果来加速模型训练过程，输出层的神经元为2，采用softmax函数作为激活函数。

2.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于：步骤S200中，使用如下公式填补缺失值，

γ_t＝exp{-max(0，M_γδ_t+b_γ)} (8)

其中，引入时间信息S_n，缺失指示变量M_n，间隔时间信息Δ_n，将原始的特征向量X_n变成无缺失值的通过衰减率γ_n的引入，除了在填补中对填补值进行衰减外，也对隐含层h_j-1进行衰减。

3.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于：步骤S300中，对于Phased LSTM模型，其网络结构公式为，

i_j＝σ_i(x_jW_xi+h_j-1W_hi+b_i) (11)

f_j＝σ_f(x_tW_xf+h_j-1W_hf+b_f) (12)

c_j＝f_t⊙c_j-1+i_t⊙σ_c(x_jW_xc+h_j-1W_hc+b_c) (13)

o_j＝σ_o(x_tW_xo+h_j-1W_ho+b_o) (14)

h_j＝σ_j⊙σ_h(c_j) (15)。

4.根据权利要求3所述的预测模型，其特征在于：γ_n对h_j-1的衰减，以及时间门的计算和时间门对细胞状态和隐含层的影响的公式为，

k_t＝sin(wt+s)+c (21)

通过周期函数k_t＝sin(wx+s)+c计算时间门，参数w，s，c在后向传播时同梯度下降法进行估计。

5.根据权利要求3或4所述的预测模型，其特征在于：Phased LSTM模型采用Adam算法进行反向传播求解。

6.根据权利要求5所述的预测模型，其特征在于：Phased LSTM模型的超参数信息采用网格搜索法寻优，选出在验证集上表现最优的参数组合作为模型最终结果。

7.根据权利要求1所述的预测模型，其特征在于：超参数信息包括神经元个数，隐含层层数。