[发明专利]基于机器学习预测解释铜绿假单胞菌感染患者风险的方法在审
| 申请号： | 202210793437.X | 申请日： | 2022-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN115938573A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王婧雯;崔晨;关月;赵瑾怡;曹珊珊;牟菲;汤蒙;郭超 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军军医大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06F18/241;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安西达专利代理有限责任公司 61202 | 代理人： | 刘华 |
| 地址： | 710032 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于机器学习预测预警铜绿假单胞菌感染患者临床风险的方法，选取医疗机构收入的患者临床特征，包括患者的人口学特征、生活习惯、临床体征、实验室指标、细菌培养等信息作为输入特征；选用机器学习模型XGBoost作为训练模型动态预测患者的死亡风险；提出了患者风险的预警算法；并基于SHAP方法进一步对患者进行个体化指标风险分析并输出可视化分析结果。实现多点监测，多特征的患者临床变化的风险预警和临床特征分析。涉及数据统计学、人工智能等领域。实现了铜绿假单胞菌感染患者风险的准确预测预警和结果可视化，增加了预测结果的可信度，便于非计算机技术领域的医护人员理解、使用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 预测 解释 铜绿 假单胞菌 感染 患者 风险 方法 | ||
【主权项】：
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