[发明专利]基于人体生理参数预测给药量的方法及存储介质在审
| 申请号： | 201910105012.3 | 申请日： | 2019-02-01 |
| 公开（公告）号： | CN110021397A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 邵佳炜;赵忆浓 | 申请（专利权）人： | 捷普科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G16H20/10 | 分类号： | G16H20/10;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海瀚桥专利代理事务所(普通合伙) 31261 | 代理人： | 曹芳玲;姚佳雯 |
| 地址： | 200233 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于人体生理参数预测给药量的方法及存储介质，该方法包括：获取多名测试者的给药量数据及多项人体生理参数数据作为原始数据；将所述原始数据进行预处理以得到作为训练集的输入数据；基于输入数据，以分类回归树算法建立决策树，包括：基于输入数据的特征提取生成决策树，并用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树；输入用户的人体生理参数数据，根据所建立的决策树预测所需的给药量。本发明能够基于患者给定的生理参数有效地预测针对该患者的给药量。 | ||
| 搜索关键词： | 给药量 人体生理参数 决策树 预测 存储介质 原始数据 预处理 分类回归树 生理参数 输入用户 特征提取 验证数据 训练集 有效地 剪枝 算法 子树 并用 测试 | ||
【主权项】：
1.一种基于人体生理参数预测给药量的方法，其特征在于，包括：获取多名测试者的给药量数据及多项人体生理参数数据作为原始数据；将所述原始数据进行预处理以得到作为训练集的输入数据；基于输入数据，以分类回归树算法建立决策树，包括：基于输入数据的特征提取生成决策树，并用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树；输入用户的人体生理参数数据，根据所建立的决策树预测所需的给药量。
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