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申请/专利权人：内蒙古医科大学附属医院(内蒙古自治区心血管研究所);内蒙古自治区人民医院(内蒙古自治区肿瘤研究所)
摘要：本发明涉及血液透析技术领域，尤其涉及一种基于机器学习构建的血液透析充分性指标KtV预测模型，包括获取血液透析患者的数据，包括预设范围内血液透析患者的KtV数据及与血液透析患者的KtV相关的指标的数据；对所述血液透析患者数据进行整理得到用于模型开发和验证的数据集，将其分为训练集、内验证集和外验证集；将训练集通过机器学习XGBoost方法训练生成KtV预测模型；通过内验证集和外验证集判断预测模型的预测性能并调整KtV预测模型参数，得到预测模型的最优参数；本发明构建的KtV预测模型，让临床医生在透析治疗前获得相对准确血液透析指标KtV数值，帮助临床医师制定血液透析的治疗处方，提高医疗质量。
主权项：1.一种基于机器学习构建的血液透析充分性指标KtV预测模型，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取血液透析患者数据，包括预设范围内血液透析患者的KtV数据及与血液透析患者的KtV相关的指标的数据；步骤2，对所述血液透析患者数据进行整理得到用于模型开发和验证的数据集，将其分为训练集、内验证集和外验证集；步骤3，将训练集通过机器学习XGBoost方法训练生成KtV预测模型；步骤4，通过内验证集和外验证集判断预测模型的预测性能并调整KtV预测模型参数，获取KtV预测模型的最优变量及XGBoost方法的最优参数，作为KtV预测模型的最终形式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古医科大学附属医院(内蒙古自治区心血管研究所) 内蒙古自治区人民医院(内蒙古自治区肿瘤研究所) 基于机器学习构建的血液透析充分性指标Kt/V预测模型
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