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申请/专利权人：江苏大学附属医院
申请日：2024-04-16
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262918A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G16H50/70;G16H10/60;G16H70/00;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/0985
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明是基于机器学习的个性化肿瘤患者疼痛管理系统。包括数据收集与处理模块，用于收集患者的疼痛日记、包括心率、血压的生理数据、疼痛药物使用记录、医疗影像及基因组数据，并对这些数据进行标注、清洗及规范化处理；进一步包括疼痛模式识别模块，用于从处理过的数据中提取关键特征，并利用包括支持向量机、随机森林或深度学习的机器学习算法来识别不同的疼痛模式和预测疼痛发作；采用个性化疼痛预测模型，利用聚类算法将患者根据疼痛模式、生理反应和治疗效果进行分群，并为每一群患者建立定制化的预测模型，以预测疼痛的严重程度和发作时间；引入治疗方案生成器，基于机器学习的决策支持系统，根据预测模型的输出提供个性化的疼痛管理建议。
主权项：1.基于机器学习的个性化肿瘤患者疼痛管理系统，其特征在于：包括数据收集与处理模块，用于收集患者的疼痛日记、包括心率、血压的生理数据、疼痛药物使用记录、医疗影像及基因组数据，并对这些数据进行标注、清洗及规范化处理；进一步包括疼痛模式识别模块，用于从处理过的数据中提取关键特征，并利用包括支持向量机、随机森林或深度学习的机器学习算法来识别不同的疼痛模式和预测疼痛发作；采用个性化疼痛预测模型，利用聚类算法将患者根据疼痛模式、生理反应和治疗效果进行分群，并为每一群患者建立定制化的预测模型，以预测疼痛的严重程度和发作时间；最后引入治疗方案生成器，基于机器学习的决策支持系统，根据预测模型的输出提供个性化的疼痛管理建议，包括药物剂量调整和非药物治疗建议，并包含反馈机制，根据患者的疼痛日记和治疗响应调整模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学附属医院 基于机器学习的个性化肿瘤患者疼痛管理系统
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