[发明专利]一种基于机器学习的脓毒症早期预测方法在审
| 申请号： | 202010068293.2 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111261282A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 付梦莎;袁家斌 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 孟捷 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的脓毒症早期预测方法。首先，利用电子病历记录提取患者入ICU后24小时内的临床数据，包括人口统计学（如年龄，性别）、生命体征变量（如心率、收缩压）以及实验室测量指标（如肌酐、血小板计数）等多个变量，对数据进行预处理后，输入到改进的深度森林算法模型中进行训练，训练调优后，输出病人的患病概率。同时算法模型还可以对其特征变量进行排序，输出对早期预测脓毒症有重要影响的预警因子。最后，将需要预测的病人的对应变量输入到训练好的模型中，则可对此病患进行脓毒症的早期预测。本发明基于机器学习的方法对脓毒症进行早期预测，可以辅助医生进行临床决策，提高预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 脓毒症 早期 预测 方法 | ||
【主权项】：
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