【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的新型冠状病毒患者病况分类系统
本专利技术属于病况分类领域，更具体地，涉及一种基于人工智能的新型冠状病毒患者病况分类系统。
技术介绍
新型冠状病毒是2019年12月新出现的RNA病毒，传染力强。感染病人病症多样，如何判断病人接下来的病况变化对医护人员采取进一步的治疗措施起到指导作用。目前临床采集的病人身体指标包括二聚体定量测定、甲状腺功能全套(TSH,FT3,FT4)、免疫全套(IgG.IgA.IgM.C3.C4)、白细胞介素、生化全套、糖链抗原等六十余项指标。指标的种类繁多，这给医护人员判断病人病况发展带来了巨大的困难。同时患者数量庞大，有数以万计的病人需要以周或天为粒度进行评估。目前医护人员根据指标结合对病人身体状况的主观判断来对病人病况进行评级分类，这样的分类方法给医护人员带来了沉重的负担。基于人工智能的完成分类，是通过计算机辅助的方式帮助人类做出快速精准的判断与决策。人工智能的兴起，使这种技术手段在分类任务中占据了越来越关键的位置。然而，利用人工智能来解决新型冠状病毒感染病人病况分类问题面临着...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的新型冠状病毒患者病况分类系统，其特征在于，包括：分类模型获取模块、预处理模块以及病况分类模块；/n所述分类模型获取模块，用于训练一个或多个根据患者数据对患者病况进行分类的二分类模型，并从中获取准确性最高的二分类模型作为目标模型，同时确定患者数据中的可解释的特征；/n所述预处理模块，用于提取待分类患者数据中的可解释的特征后，对所提取的特征进行预处理，以填充其中的缺失值并替换其中的异常值，从而在预处理结束后得到待分类特征；/n所述病况分类模块，用于以所述待分类特征为所述目标模型的输入，利用所述目标模型完成对所述待分类患者的病况分类。/n
【技术特征摘要】
20200307 CN 20201015391471.一种基于人工智能的新型冠状病毒患者病况分类系统，其特征在于，包括：分类模型获取模块、预处理模块以及病况分类模块；
所述分类模型获取模块，用于训练一个或多个根据患者数据对患者病况进行分类的二分类模型，并从中获取准确性最高的二分类模型作为目标模型，同时确定患者数据中的可解释的特征；
所述预处理模块，用于提取待分类患者数据中的可解释的特征后，对所提取的特征进行预处理，以填充其中的缺失值并替换其中的异常值，从而在预处理结束后得到待分类特征；
所述病况分类模块，用于以所述待分类特征为所述目标模型的输入，利用所述目标模型完成对所述待分类患者的病况分类。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的新型冠状病毒患者病况分类系统，其特征在于，所述分类模型获取模块包括：预处理单元、数据集划分单元、N个模型训练单元、决策单元以及模型重训练单元；
所述预处理单元，用于对已标注两类数据标签的医学检测数据进行预处理，以填充其中的缺失值并替换其中的异常值，从而在预处理结束后得到数据集；
所述数据集划分单元，用于按照预设的比例将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集；
所述N个模型训练单元中的每一个模型训练单元，用于建立一个根据患者数据对患者病况进行分类的二分类模型，在设置类别权重后，利用所述训练集和所述验证集分别对所建立的二分类模型进行训练和验证，并利用所述测试集评估已训练好的二分类模型的准确性；所述N个模型训练单元所建立的N个二分类模型互不相同，每一个二分类模型在训练结束后，输出特征重要度；
所述决策单元，用于从已训练好的N个二分类模型中选取准确性最高二分类模型作为候选模型，并根据所述候选模型输出的特征重要度，选取特征重要度最高的前K项特征作为可解释的特征；
所述模型重训练单元，用于剔除所述训练集和所述验证集中可解释的特征之外的特征，并利用新的训练集和验证集对所述候选模型进行训练和验证，从而在训练完成后，得到最优的二分类模型，将其...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁烨，孙川，严丽，徐卉，王茂霖，郭裕祺，唐秀川，张海涛，肖阳，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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