一种基于集成机器学习的困难气道判定模型构建方法

    公开(公告)号:CN117521859A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311195863.4

    申请日:2023-09-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于集成机器学习的困难气道判定模型构建方法,包括以下步骤:收集困难气道的直观筛查指标以及基于超声测量的线上筛查指标,并确定每个气管插管患者基于直观筛查指标和线上筛查指标的判断结果,建立关于直观筛查指标、线上筛查指标和判断结果的数据集;选择用于困难气道判定的机器学习方法并生成集成机器学习模型,利用数据集对集成机器学习模型进行训练,并筛选出预测准确度高的集成机器学习模型;分别利用临床医生评价和集成机器学习模型对数据集内的数据进行分析,计算判定结果分析一致的概率。较传统的统计学方法相比,具有从模型数据中学习的能力,可以利用该学习经验改善系统自身性能,从而达到良好的筛查效果。

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