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申请/专利权人：广州医科大学附属第三医院(广州重症孕产妇救治中心、广州柔济医院)

摘要：本发明属于医疗健康信息技术领域，具体涉及一种用于卵巢过度刺激综合征简称OHSS预测的智能监测方法及系统，本发明通过已有患者数据，筛选有意义的特征值，分促排前、扳机日、取卵后、移植后四个阶段分别对患者进行OHSS预测，每阶段模型训练时采用K折交叉验证的方式，使预测模型的预测结果更稳定和更真实，同时通过在预测过程中依次增加数据，提高OHSS预测的准确率，可以辅助医生为患者制定更加合理的用药方案，也为医生和患者的沟通提供了数据基础，从而有效预防早发型OHSS的发生。健康监测管理系统及时识别患者OHSS早期发生的临床症状，识别迟发型OHSS的发生，及时诊治，保障患者安全。

主权项：1.一种用于OHSS预测的智能监测方法，其特征在于，包括：S1.构建促排前、扳机日、取卵后和移植后四个阶段的预测模型；S1.1数据收集：收集患者促排前、扳机日、取卵后和移植后的四个阶段相关特征值，所述特征值包括患者四个阶段的基础状态信息、扳机日阶段的用药信息、患者的卵泡发育情况、性激素值、取卵后阶段的获卵信息、移植后阶段的胚胎信息和患者的OHSS临床症状值；S1.2对特征值进行清理与预处理：去除异常数据后，运用归一化处理将特征值映射到-1,1范围，得到预处理之后的输入参数；S1.3通过预测模型进行预测：四个阶段均采用LogisticRegression模型作为预测模型，每个阶段都有相应的输入参数、相应的预测模型和将各阶段的输入参数输入到训练好的相应阶段的预测模型中输出的预测结果；S1.3.1获取促排前阶段相应的输入参数，采用K折交叉验证的方式，获得训练好的促排前阶段的预测模型，根据促排前阶段输出的预测结果，筛选出3个不同的阈值，将预测结果划分为极低风险、低风险、中风险、高风险4种类别值，根据促排前阶段的预测结果与阈值的比较，进一步输出促排前阶段预测的类别值；S1.3.2获取扳机日阶段相应的输入参数，采用K折交叉验证的方式获得训练好的扳机日阶段的预测模型，根据扳机日阶段输出的预测结果，筛选出3个不同的阈值，将预测结果划分为极低风险、低风险、中风险、高风险4种类别值，根据扳机日阶段的预测模型预测结果与阈值的比较，进一步输出扳机日阶段预测的类别值；S1.3.3获取取卵后阶段相应的输入参数，采用K折交叉验证的方式获得训练好的取卵后阶段的预测模型，根据取卵后阶段输出的预测结果，筛选出3个不同的阈值，将预测结果划分为极低风险、低风险、中风险、高风险4种类别值，根据取卵后阶段的预测模型预测结果与阈值的比较，进一步输出取卵后阶段预测的类别值，若取卵日阶段预测结果或当前判断结果为高风险时，就会中止移植，不会进入移植后阶段；S1.3.4获取移植后阶段相应的输入参数，采用K折交叉验证的方式，获得训练好的移植后阶段的预测模型，根据移植后阶段训练的预测结果，筛选出3个不同的阈值，将预测结果划分为极低风险、低风险、中风险、高风险4种类别值，根据移植后阶段的预测模型预测结果与阈值的比较，进一步输出移植后阶段预测的类别值；S2.健康监测管理系统根据取卵后阶段预测模型输出的类别值判断患者的风险类别值，根据风险等级的提高，健康监测频率逐步增加，根据相应的健康监测频率，健康监测管理系统向患者定时发送监测提醒；若患者胚胎移植，则根据移植后阶段预测模型输出的类别值判断患者的风险类别值是否不同于当前风险类别值，风险类别值不同时，则以移植后阶段风险类别值为准，更新健康监测频率；S3.获取新增患者在四个阶段的实际数据作为验证数据，与预测结果相比较，更正错误预测结果并将其加入训练集进一步进行训练，用以提高所有模型预测的准确率，进一步输出更准确的预测结果。

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百度查询： 广州医科大学附属第三医院(广州重症孕产妇救治中心、广州柔济医院) 用于OHSS预测的智能监测方法及系统