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申请/专利权人：南通市第一人民医院
摘要：本发明涉及智慧医疗的技术领域，揭露了一种基于人工智能预测妊娠高血压风险的方法，所述方法包括：采集妊娠期间生化指标数据并对采集的数据进行预处理得到预处理后的生化指标数据，并对预处理后的生化指标数据进行特征指标筛选得到特征向量；构建妊娠高血压风险预测模型，以筛选得到的特征向量为输入，得到以预测血压值；对构建的预测模型进行优化求解得到最优模型参数，根据求解得到的模型参数形成高血压风险预测实例进行妊娠高血压风险诊断。
主权项：1.一种基于人工智能预测妊娠高血压风险的方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集妊娠期间生化指标数据并对采集的数据进行预处理得到预处理后的生化指标数据，所述指标数据包括体重、血压、收缩压、舒张压、平均动脉压、脉压、心率、年龄和BMI指数；S2：对预处理后的生化指标数据进行特征指标筛选得到特征向量，其中协方差分析为所述特征指标筛选的实施方法；S3：构建妊娠高血压风险预测模型，所述模型以筛选得到的特征向量为输入，以预测血压值为输出，其中融合注意力机制的深度知识追踪为所述预测模型的实施方法；S4：对构建的预测模型进行优化求解得到最优模型参数，根据求解得到的模型参数形成高血压风险预测实例进行妊娠高血压风险预测，其中改进的交替乘子优化算法为所述模型优化求解的实施方法；所述S4步骤中对构建的预测模型进行优化求解得到最优模型参数，包括：S81：引入拉格朗日乘子y，构建增广拉格朗日函数，计算公式为： 其中，ρ表示平衡参数，x为输入变量，Ax＝b为变量x的线性约束，fx为目标函数；S82：初始化变量x0，y0，z0，其中z0表示辅助变量，对变量参数进行迭代更新直到收敛，得到模型参数；所述S82步骤中对变量参数进行迭代更新，包括：S91：固定y和z，通过优化求解x；S92：固定x，通过优化求解y；S93：更新z，计算公式为：z＝Ax-b+z-u，其中u表示更新项；S94：迭代更新u：计算公式为：u＝u+Ax-b+z。
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权利要求：
百度查询： 南通市第一人民医院 一种基于人工智能预测妊娠高血压风险的方法与系统
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