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！
摘要：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的脓毒症预测方法及系统，包括：得到多个一维数据集，将病人在同一时间的多个数据，记为一个数据序列；根据每个维度的一维数据集内每个数据的数值，得到每个维度数据的脓毒症表现因子；结合每个数据序列与其他数据序列在同一维度上的数据差异，得到每个数据序列与其他数据序列的距离，得到每个数据序列的聚类半径，从而得到数据序列的数量阈值，将数据序列聚为多个类簇，得到脓毒症预测模型。本发明旨在解决通过DBSCAN算法不能从ICU数据集中筛选出表现脓毒症特征的数据，进而影响脓毒症的早期迹象的识别效果的问题。
主权项：1.基于机器学习的脓毒症预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：根据ICU医疗数据集，得到多个维度的一维数据集与每个维度的临界值，对维度进行分类；将一个病人在同一采集时间上获取的多个维度的数据，记为一个数据序列；将一个病人在一次治疗过程中产生的多个数据序列，记为同次治疗过程中的数据序列；所述一维数据集中，每个数据对应一个采集时间；对同次治疗过程的数据序列中每个维度的所有数据进行拟合，得到每个维度的一维数据集内每个数据的拟合斜率；根据每个维度的临界值、每个维度的一维数据集内每个数据的拟合斜率与数值，得到每个维度的一维数据集内每个数据的异常系数；根据每个维度的一维数据集中每个数据的数值及异常系数，得到每个维度数据的脓毒症表现因子；根据每个维度数据的脓毒症表现因子及每个数据序列与其他数据序列在同一维度上的数据差异，得到每个数据序列与其他数据序列的距离；根据每次治疗过程中每个数据序列与其他数据序列的距离、每个维度数据的脓毒症表现因子以及每个数据序列中每个数据的异常系数，得到每个数据序列的聚类半径；根据每个数据序列的聚类半径、每个数据序列与其他数据序列的距离，得到数据序列的数量阈值，将所有次治疗过程的所有数据序列聚为多个类簇；对不同类簇进行分析，筛选出用于训练脓毒症预测模型的数据序列，得到脓毒症预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院) 基于机器学习的脓毒症预测方法及系统
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