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确定肾衰竭可能性 

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申请/专利权人:豪夫迈·罗氏有限公司

摘要:本发明提供了一种计算机实现方法,其在预测时间tp确定患者在时间量Δt内的肾衰竭可能性。所述方法包括:接收输入数据,所述输入数据包括最近肌酸酐水平cR或最近eGFR值eGFRR以及以下中的一项或多项:a初始肌酸酐水平c0和以下中的任一项:测量所述初始肌酸酐水平c0的时间t0、或时间间隔ΔT0=tp–t0;b初始估计的肾小球滤过率eGFR值eGFR0和以下中的任一项:确定所述初始eGFR的时间t0、或时间间隔ΔT0=tp–t0;c对于在相应时间ti测量的多个过去肌酸酐水平测量值ci,从所述多个过去肌酸酐水平测量值的线性回归得出的统计参数;以及d对于在相应时间ti确定的多个过去eGFR值eGFRi,从所述多个过去eGFR值的线性回归得出的统计参数;以及将机器学习模型应用于所述输入数据以生成指示在给定时间量Δt内的所述肾衰竭可能性的输出。还提供了对应的训练方法和系统。

主权项:1.一种在预测时间tp确定患者在时间量Δt内的肾衰竭可能性的计算机实现方法,所述计算机实现方法包括:接收输入数据,所述输入数据包括最近肌酸酐水平cR或最近eGFR值eGFRR以及以下中的一项或多项:a初始肌酸酐水平c0和以下中的任一项:测量所述初始肌酸酐水平c0的时间t0、或时间间隔ΔT0=tp–t0;b初始估计的肾小球滤过率eGFR值eGFR0和以下中的任一项:确定所述初始eGFR的时间t0、或时间间隔ΔT0=tp–t0;c对于在相应时间ti测量的多个过去肌酸酐水平测量值ci,从所述多个过去肌酸酐水平测量值的线性回归得出的统计参数;以及d对于在相应时间ti确定的多个过去eGFR值eGFRi,从所述多个过去eGFR值的线性回归得出的统计参数;以及将机器学习模型应用于所述输入数据以生成指示在给定时间量Δt内的所述肾衰竭可能性的输出。

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