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申请/专利权人：北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

摘要：本发明提供了一种经桡动脉穿刺术后前臂肿胀的预测方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请由服务器获取训练样本集和目标用户信息；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；基于预设特征处理规则对训练集和测试集进行处理，生成目标风险因子，其中，目标风险因子包括BMI、手术时间、穿刺部位、压迫规范、压迫次数、腕部活动不当和首次放气时间；基于预设处理规则对目标风险因子进行处理，生成目标经桡动脉穿刺术后前臂肿胀预测模型；基于目标经桡动脉穿刺术后前臂肿胀预测模型对目标用户信息进行处理，生成预测结果。

主权项：1.一种经桡动脉穿刺术后前臂肿胀的预测方法，其特征在于，包括：获取训练样本集和目标用户信息，其中，所述训练样本集包括前臂肿胀组和前臂非肿胀组，所述目标用户信息为待进行前臂肿胀预测的用户；对所述训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集，其中，所述标识信息用于表征影响前臂肿胀的风险因素；基于预设处理规则对所述带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；基于预设特征处理规则对所述训练集和所述测试集进行处理，生成目标风险因子，其中，所述目标风险因子包括BMI、手术时间、穿刺部位、压迫规范、压迫次数、腕部活动不当和首次放气时间；所述基于预设特征处理规则对所述训练集和所述测试集进行处理，生成目标风险因子，包括：基于风险特征筛选模型对所述训练集和所述测试集进行处理，生成单因素风险特征；基于风险特征筛选模型对所述单因素风险特征进行处理，生成目标风险因子，其中，所述风险特征筛选模型包括多因素logistic回归分析方法；基于预设处理规则对所述目标风险因子进行处理，生成目标经桡动脉穿刺术后前臂肿胀预测模型；所述基于预设处理规则对所述目标风险因子进行处理，生成目标经桡动脉穿刺术后前臂肿胀预测模型，包括：基于风险特征筛选模型对所述目标风险因子进行处理，生成受试者工作特征值；若所述受试者工作特征值小于预设阈值，则基于所述目标风险因子生成目标经桡动脉穿刺术后前臂肿胀预测模型；其中，所述风险特征筛选模型包括用于计算受试者工作特征值的计算公式，所述计算公式为：LogitP=53.6456-1.0523BMI+0.1109手术时间+3.9186穿刺部位+7.3930压迫规范+5.1659压迫次数+5.8804腕部活动不当-0.4169首次放气时间；基于所述目标经桡动脉穿刺术后前臂肿胀预测模型对所述目标用户信息进行处理，生成预测结果。

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