[发明专利]早产儿PICC导管继发性移位风险预测方法和系统

说明书

本发明提供一种早产儿PICC导管继发性移位风险预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及医疗器械技术领域。本发明中采用随机森林分类器、Adaboost算法和SVM分类器三种机器学习方法，分别构建第一、第二和第三继发性移位风险预测模型，基于各个模型的风险预测准确率，融合所述第一、第二和第三继发性移位风险预测模型，获取最终的风险预测模型，进而获取待测早生儿置入PICC导管后发生继发性移位风险的预测结果；能够精准高效识别继发性移位早生儿患者，指导临床医务工作人员提前采取治疗或护理措施对发生移位患者进行干预，降低由于PICC导管继发性移位而产生的各种并发症，不仅减少了对早产儿的危害，还保障了早产儿治疗及护理工作有序进行。

技术领域

本发明涉及于医疗器械技术领域，具体涉及一种早产儿PICC导管继发性移位风险预测方法、系统、存储介质和电子设备。

背景技术

早产儿各器官、系统发育尚未成熟，无法依靠自身从外界获得足够营养，需要来自外界的营养支持。随着围产医学和护理技术的不断发展，经外周静脉置入中心静脉导管的PICC作为目前新生儿科应用较为广泛的静疗通路，且具有安全性高、可长期留置等优点，不仅减少了反复静脉穿刺给患儿带来的痛苦，并对保护患儿血管有重要价值。

导管继发性移位是导致早产儿PICC并发症的最主要原因，极易导致静脉炎、导管堵塞及静脉血栓等并发症的发生，还可能会引起心律失常、血管穿孔、脑神经受损及心脏压塞等较为严重的并发症以及胸膜腔渗出甚至心包积液等，如果不能进行风险的提前预测并给予早期干预，极有可能危及早产儿的生命。为了避免PICC导管继发性移位导致的并发症对早产儿的伤害，有必要在早产儿PICC使用期间进行导管移位风险预测。

目前，临床上通过X线胸片定位、移位检测装置等方法，对早产儿PICC导管位置进行判定，但高频次的X线摄片带来的射线暴露问题不容忽视；检测装置由于存在大量连接设备、液体易泄漏等问题，也不适用于早产儿的导管移位检测。鉴于此，有必要提供一种更方便的早产儿PICC导管继发性移位风险预测技术方案。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种早产儿PICC导管继发性移位风险预测方法、系统、存储介质和电子设备，解决了现有移位风险预测过程不便捷的技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种早产儿PICC导管继发性移位风险预测方法，包括：

收集并预处理早产儿的历史临床数据样本，所述早产儿分为置入PICC导管后发生继发性移位或者未发生移位两种类别，所述历史临床数据样本包括第一类特征数据和第二类特征数据；

根据所述第一类特征数据和第二类特征数据，采用随机森林分类器构建第一继发性移位风险预测模型，并获取所述第一继发性移位风险预测模型的第一风险预测准确率；

根据所述第一类特征数据和第二类特征数据，采用Adaboost算法构建第二继发性移位风险预测模型，并获取所述第二继发性移位风险预测模型的第二风险预测准确率；

根据第一类特征数据和第二类特征数据，采用SVM分类器构建第三继发性移位风险预测模型，并获取所述第三继发性移位风险预测模型的第三风险预测准确率；

基于所述第一、第二和第三风险预测准确率，融合所述第一、第二和第三继发性移位风险预测模型，获取最终的风险预测模型；

根据所述最终的风险预测模型，以及待测早生儿的实时临床数据，获取所述待测早生儿置入PICC导管后发生继发性移位风险的预测结果。

优选的，所述采用随机森林分类器构建第一继发性移位风险预测模型，具体包括：