[发明专利]人工智能的急性肾损伤的早期预测方法和装置有效
| 申请号： | 201810822603.8 | 申请日： | 2018-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN108986915B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 戴松世 | 申请（专利权）人： | 戴松世 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06Q10/04;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了人工智能的急性肾损伤的早期预测方法和装置，包括：获取各类原始参数，对各类原始参数进行数据清洗和特征提取，得到特征参数；将特征参数通过遗传算法与随机森林算法，得到各个时间段急性肾损伤AKI的发展状态；获取AKI的状态点；根据各个时间段AKI的发展状态通过蒙特卡罗树与强化学习算法确定各个时间段AKI的奖励值，并将各个时间段AKI的奖励值赋予到AKI的状态点上；将各个时间段AKI的奖励值与各类原始参数通过随机森林算法，预测各个时间段之后的AKI的发病概率，可因此更早并准确地预测AKI的发生，建立人工智能介入早期预测模式。 | ||
| 搜索关键词： | 人工智能 急性 损伤 早期 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种人工智能的急性肾损伤的早期预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取各类原始参数，对所述各类原始参数进行数据清洗和特征提取，得到特征参数；将所述特征参数通过遗传算法与随机森林算法，得到各个时间段急性肾损伤AKI的发展状态；获取所述AKI的状态点；根据所述各个时间段AKI的发展状态通过蒙特卡罗树与强化学习算法确定所述各个时间段AKI的奖励值，并将所述各个时间段AKI的奖励值赋予到所述AKI的状态点上；将所述各个时间段AKI的奖励值与所述各类原始参数通过所述随机森林算法，预测所述各个时间段之后的所述AKI的发病概率。
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