龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：长春中医药大学
摘要：本发明公开了一种脑卒中后谵妄风险预测模型的构建方法，涉及大数据处理技术领域，通过整合不同类型的研究和患者的个体数据，建立了全面的风险因素数据集D，涵盖了病患一般资料、既往病史和入院后症状关键信息。这种多维度的数据采集方式避免了对患者个体特征的忽视，解决了现有模型中无法精准适配个体差异的缺陷。通过风险因素关联矩阵A与匹配因子Mm的计算，确保了不同症状和风险因素之间的关联被准确捕捉和分析，特别是通过筛选出梯度标记状态，进一步增强了模型的预测灵活性和准确性。将并发症表现集M_Fi与患者数据进行匹配，计算出个性化的谵妄风险Pd，通过与预设的风险评估阈值Td进行对比，生成个性化的风险评估策略方案。
主权项：1.一种脑卒中后谵妄风险预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，通过搜集脑卒中患者卒中后谵妄风险因素的病例，包括对照研究、队列研究、横断面研究、病患一般资料、既往病史、入院后症状、血液指标和医护人员评分，通过整合文档并进行大数据检索相关患者发生卒中后谵妄的风险因素的相关词语，再进行提取词语出现频率以及相关序列信息，组成患者的风险因素数据集D；S2，通过对风险因素数据集D进行互相关联分析，组成标记了关联关系的风险因素数据Fi，并对风险因素数据Fi进行重组，获取风险因素关联矩阵A；S3，对风险因素关联矩阵A每个风险因素数据Fi进行遍历计算，获取关联关系的风险因素数据Fi相互之间的匹配因子Mm，并与预设的匹配度筛选阈值PZ进行匹配，输出每个风险因素数据Fi的匹配因子Mm的梯度标记状态结果；S4，根据每个风险因素数据Fi的匹配因子Mm的梯度标记状态结果进行筛选，输出每个风险因素数据Fi的并发症表现集M_Fi；S5，对并发症表现集M_Fi进行汇总，并通过使用非线性计算公式计算出患者的谵妄风险Pd；S6，通过获取的谵妄风险Pd与预设的风险评估阈值Td进行匹配，获取当前患者的谵妄风险评估策略方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春中医药大学 脑卒中后谵妄风险预测模型的构建方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号