[发明专利]一种基于机器学习的脑梗手术患者存活风险分类方法在审
| 申请号： | 202210760511.8 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN115206527A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 卢莉;黄文弘;王琳娜 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/20;G16H50/70;G16H10/60;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/00;G06N20/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 重庆西南华渝专利代理有限公司 50270 | 代理人： | 陈香兰 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的脑梗手术患者存活风险分类方法，所述方法基于围术期脑梗患者的存活期预测系统实现，所述围术期脑梗患者的存活期预测系统包括获取模块、预测模块和输出模块；获取模块用于输入脑梗患者数据；预测模块用于将脑梗患者数据输入预测模型中进行存活期预测，输出模块用于输出预测结果；所述预测模型包括第一层的基模型和第二层的逻辑回归模型；其中基模型分为第一基模型、第二基模型和第三基模型，第一基模型为综合随机森林模型，第二基模型为XGBoost模型，第三基模型为MLP模型；解决了现有技术中医务人员的能力参差不齐导致病人的黄金生存期延误，或是由于过分护理对患者产生其他的严重副作用，使脑梗患者的存活期缩短的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 手术 患者 存活 风险 分类 方法 | ||
【主权项】：
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