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申请/专利权人:中国人民解放军总医院
摘要:本申请公开一种可解释分层老年MODS早期死亡风险评估模型、装置及其建立方法,评估模块基于融合了SHAP方法的XGBoost模型,所述评估模块分为针对年龄大于等于65岁但小于80岁的MODS患者的低龄老年评估子模块和针对年龄大于等于80岁的MODS患者的高龄老年评估子模块;评估模块基于对应于多个特征中的至少一些特征的输入特征进行死亡风险评估;且评估模块对输入特征对评估结果的重要性进行排名并计算出每个输入特征对评估结果的贡献作为风险因素贡献程度。本申请的可解释分层老年MODS早期死亡风险评估模型、装置,有助于医生获得对患者的疾病紧急和危险程度更为准确的评估,适用于更多不同地区、中心的医疗机构使用。
主权项:1.一种可解释分层老年MODS早期死亡风险评估模型,其包括评估模块;所述评估模块基于融合了SHAP方法的XGBoost模型,所述评估模块包括多个特征;所述评估模块分为针对年龄大于等于65岁但小于80岁的MODS患者的低龄老年评估子模块和针对年龄大于等于80岁的MODS患者的高龄老年评估子模块;对于低龄老年评估子模块,所述多个特征中按照其重要性由高到低的前20个特征为:GCS、查尔森合并症指数、是否进行机械通气、呼吸频率、尿素氮、休克指数、心率、BMI、体温最低值、一天内的总尿量、体温最高值、年龄、使用去甲肾上腺素的速率、血氧饱和度、血钾、血糖、红细胞压积比、淋巴细胞、二氧化碳分压和肌酐;对于高龄老年评估子模块,所述多个特征中按照其重要性由高到低的前20个特征为:是否进行机械通气、GCS、呼吸频率、查尔森合并症指数、血氧饱和度、心率、体温最低值、休克指数、一天内的总尿量、体温最高值、肌酐、谷草转氨酶、二氧化碳分压、Codestatus、白蛋白、氧分压、BMI、乳酸、使用去甲肾上腺素的速率和淋巴细胞;所述评估模块基于对应于所述多个特征中的至少一些特征的输入特征进行死亡风险评估;且所述评估模块对所述输入特征对评估结果的重要性进行排名并计算出每个所述输入特征对评估结果的贡献作为风险因素贡献程度。
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