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申请/专利权人：台州市中心医院(台州学院附属医院)
摘要：本申请涉及一种基于机器学习的慢性病预测及闭环护理推荐方法，能够从区域特色出发，通过理解真实世界的慢性病发病特征，按“循证医学”的治疗经验总结方法，使用一系列真实世界研究的方法找出患者特征与慢性病急性事件发生的风险因素，基于此，建立循证医学的推理逻辑，输入到已建立好的推理引擎中，实现自动化的风险人群分类以及风险预警。以真实患者需求为出发点，帮助患者实现更便捷、更精准和更优质的全疾病周期的延续护理，实现自动化的风险人群分类以及风险预警，今后可帮助患者实现更便捷、更精准和更优质的全疾病周期院内院外延续护理，共建数字创新生态链。
主权项：1.一种基于机器学习的慢性病预测及闭环护理推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：获取慢性病患者的慢性病历史大数据D并预处理，所述慢性病历史大数据D包括慢性病临床检验数据、慢性病遗传史、饮食与生活习惯以及诊断慢性病后的疾病发病史；基于预设的机器学习模型，对所述慢性病历史大数据D进行特征识别，获取对应的特征数据集M；基于所述特征数据集M，构建识别慢性病特征的风险预测引擎，并将所述风险预测引擎部署于后台服务器上；采集慢性病患者的临床数据，并将所述临床数据输入所述风险预测引擎，由所述风险预测引擎智能识别并输出对应的慢性病风险特征；查找与所述慢性病风险特征所匹配的闭环护理推荐策略，输出并下发至护理终端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 台州市中心医院(台州学院附属医院) 基于机器学习的慢性病预测及闭环护理推荐方法
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