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申请/专利权人：上海长征医院
摘要：本发明涉及智能系统技术领域，提出一种基于机器学习及体征时序的创伤性脑损伤结局预测系统，包括：数据获取模块、特征提取模块、数据处理模块、机器学习训练模块；以及重症创伤性脑损伤结局预测模块。本发明根据基于机器学习的结果，基于临床电子健康记录EHR数据和体征时序PTS信号，预测危重TBI患者的临床结局，预测结局包括住院死亡率、出院时的神经功能状态以及住重症监护室时间延长PLOS。
主权项：1.一种基于机器学习及体征时序的创伤性脑损伤结局预测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，其被配置为从数据库中获取危重创伤性脑损伤患者数据；特征提取模块，其被配置为根据所述危重创伤性脑损伤患者数据提取临床电子健康记录数据以及体征时序信号特征，其中所述体征时序信号特征包括脉搏氧饱和度、心率、收缩压、舒张压以及呼吸频率；数据处理模块，其被配置为对所述临床电子健康记录数据以及体征时序信号特征进行处理以用于机器学习；机器学习训练模块，其被配置为根据所述临床电子健康记录数据以及体征时序信号特征，使用机器学习模型针对危重创伤性脑损伤患者临床结局进行训练；以及危重创伤性脑损伤患者结局预测模块，其被配置为根据训练后的机器学习模型预测危重创伤性脑损伤患者临床结局，其中所述创伤性脑损伤患者临床结局包括住院死亡率、出院时的神经功能状态以及住重症监护室时间延长；其中所述特征提取模块被配置为执行下列动作以根据所述危重创伤性脑损伤患者数据提取体征时序信号特征：去除所述危重创伤性脑损伤患者数据中的异常数据；使用缺失森林算法进行缺失值插补；进行体征时序数据输出文件标准化；基于高度比较时间序列分析算法处理体征时序信号数据；以及输出体征时序信号特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海长征医院 基于机器学习及体征时序的创伤性脑损伤结局预测系统
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