公开(公告)号：CN118039177A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410303404.1

申请日：2024-03-18

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 葛树旺 ,  徐钢 ,  曾锐 ,  程一春 ,  蔡小雨

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/30 ,  G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06F18/2115 ,  G06F18/22 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习构建肺部感染风险预测模型的方法及系统，其方法包括：根据研究对象集获取针对肺部感染研究的多种研究因素；采用Logistic回归模型、惩罚性回归模型和随机森林模型从所有研究因素中筛选出显著性研究因素；将显著性研究因素作为变量对Logistic回归模型或/和决策树模型进行模型训练，得到肺部感染风险预测模型。本发明使用三种经典的机器学习方法共同确定慢性肾脏病患者肺部感染发病和不良预后结局独立相关的风险因素，并使用Logistic回归模型或/和决策树模型得到最终的肺部感染风险预测模型，可以更方便地为慢性肾脏病患者制定更科学合理的治疗方案，以提升慢性肾脏病患者的总体生存率。