一种脓毒症凝血病数据的处理方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种脓毒症凝血病数据的处理方法、系统、设备及介质，涉及医学数据分析技术领域，所述处理方法包括：获取脓毒症凝血病患者历史数据；对所述脓毒症凝血病患者历史数据进行特征筛选处理，以生成样本数据集；对所述样本数据集进行多次重采样和统计处理，以构建基于高斯贝叶斯网络的预测模型；以及获取当前患者的指标数据，并将所述指标数据输入至所述预测模型进行预测，以生成所述当前患者的死亡率。本发明专利技术可提高对脓毒症凝血病患者在不同时期的死亡率的预测准确度。期的死亡率的预测准确度。期的死亡率的预测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种脓毒症凝血病数据的处理方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及医学数据分析
，特别是涉及一种脓毒症凝血病数据的处理方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]在重症医学中，脓毒症(Sepsis)是指患者对感染反应失调所引起的器官功能障碍，而脓毒症凝血病(Sepsis
‑
induced Coagulopathy，SIC)好发于脓毒症患者中，其发生率较高，且其在ICU(Intensive Care Unit，重症加强护理病房)的死亡率也较高。目前针对于SIC患者不同时期的临床特征指标的选取以及相应的临床死亡率的预测仍缺乏有效手段。

技术实现思路

[0003]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种脓毒症凝血病数据的处理方法、系统、设备及介质，用于解决脓毒症凝血病领域相关研究中缺乏对患者不同患病时期的死亡率预测问题。
[0004]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种脓毒症凝血病数据的处理方法，包括：
[0005]获取脓毒症凝血病患者历史数据；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脓毒症凝血病数据的处理方法，其特征在于，包括：获取脓毒症凝血病患者历史数据；对所述脓毒症凝血病患者历史数据进行特征筛选处理，以生成样本数据集；对所述样本数据集进行多次重采样和统计处理，以构建基于高斯贝叶斯网络的预测模型；以及获取当前患者的指标数据，并将所述指标数据输入至所述预测模型进行预测，以生成所述当前患者的死亡率。2.根据权利要求1所述的脓毒症凝血病数据的处理方法，其特征在于，所述获取脓毒症凝血病患者历史数据的步骤，包括：根据预设诊断标准，从数据库中提取全部的脓毒症患者数据；基于脓毒症诱导凝血功能障碍评分，从所述脓毒症患者数据提取脓毒症凝血病患者数据；以及根据预设排除标准，对所述脓毒症凝血病患者数据进行筛选处理，以生成所述脓毒症凝血病患者历史数据。3.根据权利要求1所述的脓毒症凝血病数据的处理方法，其特征在于，所述根据所述脓毒症凝血病患者历史数据，提取每个脓毒症凝血病患者对应的特征变量数据，以生成样本数据集的步骤，包括：对所述脓毒症凝血病患者历史数据进行预处理，以生成脓毒症凝血病患者中间数据；以及基于所述脓毒症凝血病患者中间数据，提取每个脓毒症凝血病患者对应的特征变量数据，以生成所述样本数据集。4.根据权利要求3所述的脓毒症凝血病数据的处理方法，其特征在于，所述特征变量数据包括人口学资料数据、入重症加强护理病房的类型数据、相关合并症数据、相关危重评分数据、生命体征数据、感染部位数据、相关治疗数据和/或结局指标数据。5.根据权利要求1所述的脓毒症凝血病数据的处理方法，其特征在于，所述对所述样本数据集进行多次重采样和统计处理，以构建基于高斯贝叶斯网络的预测模型的步骤，包括：对所述样本数据集进行多次重采样处理，以生成多个采样样本数据；基于每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑜，王铮，许耀华，王翊，蒋芳，柏娜，徐磊，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：