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申请/专利权人：巴克斯特国际公司;巴克斯特医疗保健股份有限公司
摘要：公开了一种慢性肾脏疾病“CKD”机器学习预测系统。示例系统被配置为提供关于患者是否可能进展到CKD的下一阶段和或患者是否可能需要紧急开始透析的预计。本文中公开的机器学习算法包括动态的多因素预测算法，这些算法被编程为考虑对肾功能产生不利影响的临床、药理学和临床外因素。由机器学习系统提供的预测将信息传达给临床医生，以便在疾病恶化之前改善CKD治疗。在一些情况下，预测可以被用于选择治疗计划、透析治疗和或肾脏替代疗法“RRT”。
主权项：1.一种用于估计患者慢性肾脏疾病“CKD”进展的系统，所述系统包括：存储器设备，所述存储器设备存储正在分析的患者的患者特征数据，所述患者特征数据包括人口统计生理数据、CKD进入阶段、CKD的诊断原因和健康史；集成机器学习算法，所述集成机器学习算法配置为预测CKD的下一阶段的进展和CKD的所述下一阶段的所述进展的时间范围，所述集成机器学习算法包含预测十分位数分类器，每个预测十分位数分类器包括在离散时间范围内从一个中度CKD阶段进展到下一中度或重度CKD阶段的已知患者的百分比；以及分析处理器，所述分析处理器通信地耦合到所述存储器设备，所述分析处理器结合所述集成机器学习算法被配置为：通过将分析中的患者的所述患者特征数据与所述集成机器学习算法中提供的患者特征数据的分类进行比较，将所述正在分析的患者分类为针对所述患者的所述CKD进入阶段的最接近匹配的预测十分位数；基于所述最接近匹配的预测十分位数，确定所述正在分析的患者将在所述离散时间范围的每一个内进展到下一中度或重度CKD阶段的概率；以及经由用户界面显示所述正在分析的患者将在所述离散时间范围内进入所述下一中度或重度CKD阶段的百分比可能性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 巴克斯特国际公司 巴克斯特医疗保健股份有限公司 慢性肾脏疾病（CKD）机器学习预测系统、方法和装置
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