肝移植过程输血预测方法、系统、设备及介质技术方案

本公开实施例中提供了一种肝移植过程输血预测方法、系统、设备及介质，属于医疗保健信息学技术领域，具体包括：将样本数据集训练XGBOOST算法，建立预测模型；采集目标人员的关键信息数据集，其中，所述关键信息数据集包括年龄、门脉高压、活化部分凝血酶时间、直接胆红素含量、球蛋白含量、血红蛋白含量、谷草转氨酶含量、谷丙转氨酶含量、肝部诊断信息；将所述关键信息数据集输入所述预测模型，得到预测输血方案。通过本公开的方案，利用机器学习算法对样本数据集进行学习，建立预测模型，然后将采集到的目标人员的关键信息数据集输入预测模型，得到预测输血方案，提高了预测效率和精准度，以及，提高了手术过程中的安全性。提高了手术过程中的安全性。提高了手术过程中的安全性。

【技术实现步骤摘要】
肝移植过程输血预测方法、系统、设备及介质


[0001]本公开实施例涉及医疗保健信息学
，尤其涉及一种肝移植过程输血预测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，肝移植是治疗终末期肝病的有效方法，长时间和复杂的手术过程可能会导致围手术期出血。大多数患者在手术期间或手术后需要输注浓缩红细胞，输血虽然可以增加患者的供氧量，改善组织灌注，但也伴随着许多副作用，如增加深静脉血栓形成的风险、增加纤维化、癌症复发和死亡率增加，从而对患者的预后产生不利影响。大量出血时，临床多采用大量输血方案开展容量治疗，但血制品输注量较多，易发生出血、血压下降、心率缓慢、心室纤维颤动等不良反应。大多数关于预测肝移植红细胞输注的研究都是基于传统的线性模型和逻辑回归，无法理解多个变量间的相互作用，预测的效率和精准度都较差。
[0003]可见，亟需一种高效精准的肝移植过程输血预测方法。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开实施例提供一种肝移植过程输血预测方法、系统、设备及介质，至少部分解决现有技术中存在预测效率和预测精准度较差的问题。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肝移植过程输血预测方法，其特征在于，包括：将样本数据集训练XGBOOST算法，建立预测模型；采集目标人员的关键信息数据集，其中，所述关键信息数据集包括年龄、门脉高压、活化部分凝血酶时间、直接胆红素含量、球蛋白含量、血红蛋白含量、谷草转氨酶含量、谷丙转氨酶含量、肝部诊断信息；将所述关键信息数据集输入所述预测模型，得到预测输血方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述将样本数据集训练XGBOOST算法，建立预测模型的步骤之前，所述方法还包括：从病历数据库中提取预设数量的样本人员的初始病历数据，其中，所述样本人员为进行肝移植的人员；根据预设指标筛除所述初始病历数据中的干扰数据，形成所述样本数据集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,所述将样本数据集训练XGBOOST算法，建立预测模型的步骤，包括：分析所述样本数据集中各数据与输血量的关联性并生成决策树；根据所述决策树建立所述预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述采集目标人员的关键信息数据集的步骤之前，所述方法还包括：获取所述目标人员的体检信息；提取所述体检信息中与预设关键词对应的特征并转换为对应的格式，形成所述关键信息数据集。5.根据权利要求1所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗雁威，刘乐平，桂嵘，姜贞贞，刘凤霞，傅云峰，李建，黄蓉，
申请(专利权)人：中南大学湘雅三医院，
类型：发明
国别省市：