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申请/专利权人：安徽医科大学第一附属医院;合肥综合性国家科学中心大健康研究院
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的重症专科能力评估方法及系统，涉及医疗信息技术领域，该方法包括以下具体步骤：数据收集与预处理：从医院信息系统和电子病历系统中收集重症患者的临床数据，本发明通过结合医学知识和数据挖掘技术，对重症患者的临床数据进行深度分析和特征选择，并通过采用关联规则挖掘技术，发现不同因素之间的潜在关联规则，基于这些关联规则通过机器学习算法构建的潜在风险预测模型，提前预测重症患者可能出现的并发症风险，并给出个性化的预防措施建议。相比传统方法更加精准和个性化，有助于提高诊疗效果，减少并发症的发生，提升患者的生存质量和满意度。
主权项：1.一种基于机器学习的重症专科能力评估方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：数据收集与预处理：从医院信息系统和电子病历系统中收集重症患者的临床数据，包括但不限于患者基本信息、症状描述、检查结果、治疗方案、用药记录和预后情况，并对收集到的数据进行处理；特征选择与转换：根据医学知识和数据挖掘经验，选择对重症患者风险评估具有重要意义的特征，包括症状组合、生命体征指标和治疗反应，并将原始数据转换为适合关联规则挖掘的数据格式；关联规则挖掘与潜在风险预测：采用关联规则挖掘技术，对预处理后的数据进行深度挖掘，发现不同因素之间的潜在关联规则，并设置支持度和置信度阈值，筛选出具有高支持度和置信度的关联规则，基于挖掘出的关联规则，构建潜在风险预测模型，对重症患者的未来风险进行预测；重症专科能力综合评估：根据潜在风险预测结果和实际诊疗效果，对重症专科的诊疗能力、服务质量进行综合评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽医科大学第一附属医院 合肥综合性国家科学中心大健康研究院 一种基于机器学习的重症专科能力评估方法及系统
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