【技术实现步骤摘要】
一种脓毒血症的预警装置、设备及存储介质
本专利技术涉及医学设备领域，特别涉及一种脓毒血症的预警装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着科技的发展，人工智能技术已经上升至国家战略发展层面，医疗辅助诊断是人工智能的一个重要的应用和研究方向。目前，为了更便捷地辅助诊断用户是否患有脓毒血症，现有技术提供了一种脓毒血症的预警装置。通过将用户的当前指标数据输入至预先训练出的预测模型中，便能得出对应的预测结果。但是，在实际操作中，用户的当前指标数据往往存在缺失的情况，而在这种情况下，若直接将存在缺失的当前指标数据输入至预测模型，将无法预测或者使得预测结果不准确。因此，现有技术通过计算出历史指标数据中与缺失值对应的疾病数据的平均值/最大值/最小值，并据此补充缺失值，再进行预警检测。而实际上，正是因为用户的指标数据发生了异常变化，才表示用户可能出现患病的情况。因此，按照现有技术中补充当前指标数据中的缺失值的方式，将使得预测结果不准确。因此，如何提高脓毒血症预警装置预测的准确度，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。<...
【技术保护点】
1.一种脓毒血症的预警装置，其特征在于，包括：/n训练模块，用于利用设置有脓毒血症标签的样本指标数据训练出预测模型；其中，每一个所述样本指标数据中包括多个类型的疾病数据；/n计算模块，用于计算各类型的所述疾病数据分别与脓毒血症的相关性值，并计算出各类型的所述疾病数据分别对应的时间阈值；/n获取模块，用于获取目标用户的当前指标数据和历史指标数据；/n插值模块，用于确定出所述当前指标数据中的缺失值对应的疾病数据的类型，按照就近原则从所述历史指标数据中选择出满足所述时间阈值要求的目标疾病数据作为所述缺失值，得到更新的当前指标数据；/n预测模块，用于将所述更新的当前指标数据输入至所...
【技术特征摘要】
1.一种脓毒血症的预警装置，其特征在于，包括：
训练模块，用于利用设置有脓毒血症标签的样本指标数据训练出预测模型；其中，每一个所述样本指标数据中包括多个类型的疾病数据；
计算模块，用于计算各类型的所述疾病数据分别与脓毒血症的相关性值，并计算出各类型的所述疾病数据分别对应的时间阈值；
获取模块，用于获取目标用户的当前指标数据和历史指标数据；
插值模块，用于确定出所述当前指标数据中的缺失值对应的疾病数据的类型，按照就近原则从所述历史指标数据中选择出满足所述时间阈值要求的目标疾病数据作为所述缺失值，得到更新的当前指标数据；
预测模块，用于将所述更新的当前指标数据输入至所述预测模型中，得出预测结果；
显示器，用于显示所述预测结果。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述训练模块具体包括：
获取子模块，用于获取设置有所述脓毒血症标签的所述样本指标数据；
插值子模块，用于按照预设规则对所述样本指标数据中的缺失值进行插补；
输入子模块，用于根据所述样本指标数据中所述疾病数据的数量选择对应类型的机器学习模型，并将所述样本指标数据输入至所述机器学习模型中；
训练子模块，用于利用所述样本指标数据对所述机器学习模型进行训练，得到所述预测模型。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述获取子模块具体包括：
第一采集单元，用于抽取LIS库和护理系统中的结构化疾病数据；
第二采集单元，用于利用自然语言处理技术采集病历本中的非结构化疾病数据；
设置单元，用于根据所述结构化疾病数据和所述非结构化疾病数据以及所述病历本的诊断结果得出所述设置有所述脓毒血症标签的所述样本指标数据。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，进一步包括：
清洗单元，用于对各所述设置有所述脓毒血症标签的所述样本指标数据进行数据清洗。
5.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，进一步包括：
接收模块，用于接收由专业人员标注所述脓毒血症标签的第一指标数据；
更新模块，用于将所述第一指标数据输入至所述预测模型中进行训练，以更新所述预测模型。
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【专利技术属性】
技术研发人员：何国平，王旭英，李炳强，何婷，董驰，
申请(专利权)人：医惠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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