[发明专利]一种基于双机器学习的血液透析治疗方案分析方法及系统在审
| 申请号： | 201910059782.9 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109686446A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 王晓骁;陶静;曹益陆;吴永凯 | 申请（专利权）人： | 江苏易透健康科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王恒静 |
| 地址： | 226001 江苏省南通市崇*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于双机器学习的血液透析分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对汇总的血透中心的训练样本进行预处理；对预处理后的训练样本采用Hot‑Deck方法进行填补，对变量缺失百分比超过α的训练样本予以删除，对变量缺失百分比不超过α的训练样本进行变量填充，得到填充后的训练样本；对所述填充后的训练样本分别采用Lasso稀疏约束和RandomForest随机森林进行重要特征筛选，并对筛选出的两组训练样本进行合并，得到最终的训练样本；将最终的训练样本载入多元线性回归模型，不断迭代，得到最终预测模型；本发明结合人工智能中的机器学习和血液透析初诊方案的预测模型，从而减轻血透室临床医生负担，提高血透中心血液透析效率。 | ||
| 搜索关键词： | 训练样本 血液透析 填充 预处理 血透中心 预测模型 双机器 多元线性回归模型 血液透析治疗 人工智能 筛选 方案分析 机器学习 临床医生 随机森林 血透室 迭代 两组 稀疏 删除 载入 填补 合并 学习 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于双机器学习的血液透析治疗方案分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)对汇总的血透中心的训练样本进行预处理，所述预处理包括对训练样本进行脱敏、清洗以及分类；(2)对预处理后的训练样本采用Hot‑Deck方法进行填补，对变量缺失百分比超过α的训练样本予以删除，对变量缺失百分比不超过α的训练样本进行变量填充，得到填充后的训练样本；(3)对所述填充后的训练样本分别采用Lasso稀疏约束和RandomForest随机森林进行重要特征筛选，并对筛选出的两组训练样本进行合并，得到最终的训练样本；(4)将最终的训练样本载入多元线性回归模型，不断迭代，得到最终预测模型；(5)载入测试样本，得到用于复诊的指标值和复诊方案。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏易透健康科技有限公司，未经江苏易透健康科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910059782.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
