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公开(公告)号：CN115470989A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211118219.2
申请日：2022-09-14
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的预测早产儿支气管肺发育不良风险的方法，包括步骤一：选择相关历史病历及数据，通过数据集成、结构化、预处理等进行数据处理；步骤二：在医学逻辑监督下提取医学变量；步骤三：通过机器学习的方法训练出效果最佳的多因素预测模型；步骤四：独立验证集中验证、检定模型的性能及阈值；步骤五：与临床辅助决策系统结合，在相应的应用场景中使用模型，传递给用户。本发明利用医院电子病历信息库，结合机器学习的方法，建立BPD风险预测模型，在院内数据部署软件后，对来院住院的患儿进行实时运算，对早产儿人群中BPD患儿进行提示，供医生进一步进行评估及早期干预，延缓病情进展，改善患者预后。
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公开(公告)号：CN115472270A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210981257.4
申请日：2022-08-16
Applicant: 复旦大学附属儿科医院
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘计算的危重新生儿院际转运临床决策支持方法，利用智能边缘计算设备与新生儿转运设备利用以太网、串口(232/485)、蓝牙等进行连接，实现危重新生儿转运数据的实时采集，构建危重新生儿院际转运高警示药物知识库。建立危重新生儿院际转运静脉补液量计算、危重新生儿院际转运危重症检验危急值预警、危重新生儿院际转运导管置管决策等模型，建立新生儿危重症院际转运早期预警评估机制，并建立了临床决策支持系统，为转运途中危重新生儿的及时有效救治提供辅助决策支持，有效弥补转运团队救治水平与经验的不足，提升急救转运的质量与安全性，有效降低新生儿病死率。
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