公开(公告)号：CN115223679A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210939845.1

申请日：2022-08-05

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 罗爱林 ,  周志强 ,  万里 ,  陆枫 ,  许巧巧 ,  金海 ,  廖小飞 ,  李世勇

IPC: G16H15/00 ,  G16H20/40 ,  G16H50/30 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的围手术期风险预警方法，获取待手术患者的与围手术期风险评估相关联的评估参数；采集待手术患者的与评估参数对应的多个第一数据；对多个第一数据进行处理，将得到的处理结果输入至围术期风险预测模型，输出待手术患者对应的围手术期风险预警结果。该方式可以根据围手术期风险评估相关联的评估参数及对应数据，通过围术期风险预测模型，对围术期可能发生的各种风险自动进行预测和预警，该方式不需要依赖人工经验，就可以尽早发现围术期不良事件，从而有效降低术后并发症，保障手术安全。

公开(公告)号：CN115240808A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210938594.5

申请日：2022-08-05

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 周志强 ,  罗爱林 ,  陆枫 ,  万里 ,  李世勇 ,  金海 ,  廖小飞 ,  许巧巧

IPC: G16H10/60 ,  G16H20/40 ,  G16H50/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种围手术期风险因子自动化筛选评估方法，所采用的风险因子筛选模型的训练方法包括：获取第一训练样本病例集；针对第一训练样本病例集中的每个训练样本病例，将该训练样本病例输入至第一风险因子筛选模型中，输出第一结果；基于第一结果和预设的损失函数，调整第一风险因子筛选模型的模型参数，继续执行获取第一训练样本病例集的步骤，直至第一结果收敛，得到训练完成的风险因子筛选模型。该方式通过风险因子筛选模型可以准确识别出是否发生围手术期风险事件，从而可以提高围手术期风险预警的准确度。