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

    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

    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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