【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及氧合指数预测领域，特别是涉及一种基于连续无创参数的氧合指数预测方法。
技术介绍
1、氧合指数(p/f)是指呼吸治疗中的一个目标，是使器官组织可以得到足够的氧气，以便进行氧合作用获得能源的一个重要指数。氧合指数对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。一方面氧合指数是诊断依据中唯一的定量诊断指标，在诊断过程中为医务人员提供重要的诊断依据；另一方面氧合指数为支持治疗提供重要参考，临床工作中要实时监测患者的氧合指数，明确患者的氧合水平，并进行严重程度区分，对不同疾病严重程度的患者采取对应的治疗措施，制定个性化的救治方案。
2、现有的氧合指数预测方法主要使用统计学习方法和传统机器学习算法，且使用的参数比较单一，模型没有考虑连续生理参数及时间对于疾病的影响，样本量有限，预测精度较低。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于连续无创参数的氧合指数预测方法解决了现有技术使用的参数比较单一，模型没有考虑连续生理参数及时间对于疾病的影响，样本量有限，预测精度较
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1.一种基于连续无创参数的氧合指数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于连续无创参数的氧合指数预测方法，其特征在于，所述S1中通过PhysioNet提供的临床重症医学数据库MIMIC-IV，建立本地化重症医学信息数据库，用于模型的训练，同时利用本地重症医学科构建本地重症医学数据库，实现多中心的数据集验证。
3.根据权利要求1所述的基于连续无创参数的氧合指数预测方法，其特征在于，所述S2中获取患者与氧合指数相关的连续时间窗口内的无创参数数据时，包括以下标准：
4.根据权利要求1所述的基于连续无创参数的氧合指...
【技术特征摘要】
1.一种基于连续无创参数的氧合指数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于连续无创参数的氧合指数预测方法，其特征在于，所述s1中通过physionet提供的临床重症医学数据库mimic-iv，建立本地化重症医学信息数据库，用于模型的训练，同时利用本地重症医学科构建本地重症医学数据库，实现多中心的数据集验证。
3.根据权利要求1所述的基于连续无创参数的氧合指数预测方法，其特征在于，所述s2中获取患者与氧合指数相关的连续时间窗口内的无创参数数据时，包括以下标准：
4.根据权利要求1所述的基于连续无创参数的氧合指数预测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨鹏程，张阳，雷权，
申请(专利权)人：中国人民解放军新疆军区总医院，
类型：发明
国别省市：
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