基于动态生理指标的ICU疾病进展预测方法、介质和设备技术

本发明专利技术涉及基于动态生理指标的ICU疾病进展预测方法，包括：根据预设筛选条件获取数据并进行数据清洗以得到初始数据；对初始数据进行预处理得到训练数据；确定基础模型并对基础模型进行训练生成元特征；基于训练数据的原始标签信息对元特征进行训练得到元学习器；将测试数据输入基础模型得到各基础模型的预测结果，将各基础模型的预测结果输入元学习器得到最终预测结果。其有益效果是，利用ICU中的动态数据，基于机器学习算法提出一种自动化、非参数的集成学习算法来估计患者的疾病进展，鲁棒性较强，且预测性能良好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及icu患者疾病进展预测，尤其涉及一种基于动态生理指标的icu疾病进展预测方法、介质和设备。

技术介绍

1、重症监护病房(intensive care unit，icu)是为重症患者或重大手术后的患者提供多种生命支持系统以维持生理功能的场所。在icu中，病情迅速恶化是常见的，并且结果可能是不可逆转的，如果患者没有得到及时的处理，很可能导致患者死亡。若能根据icu患者的目前状态将患者的疾病进展定量化表示，以获取患者的疾病进展，不仅可以辅助医生决策，从而提高患者的生存几率，同时也能够降低因过度医疗为病人带来的治疗开销。

2、目前，研究人员已经开发了一系列疾病严重程度评分来表示患者的疾病进展，如apache系列评分和sapa系列评分，这些评分能够在一定程度上定量化表示患者的疾病进展。尽管这些评分经过多次优化，但从整体来看其表示的患者的疾病进展准确性仍有待提升。同时，这些评分也有着一定的局限性，比如，这些评分只有在获得了患者入院后24小时内或48小时内的数据后才能计算，同时，这类评分也很难用于连续动态评价患者的病情危重程度。截止目前，国内大本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于动态生理指标的ICU疾病进展预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于动态生理指标的ICU疾病进展预测方法，其特征在于，所述筛选条件包括：删除未成年患者数据、删除进入ICU原因为计划入院的数据、删除进出ICU原因不同的数据。

3.根据权利要求1所述的基于动态生理指标的ICU疾病进展预测方法，其特征在于，所述数据清洗包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于动态生理指标的ICU疾病进展预测方法，其特征在于，所述对初始数据进行预处理得到训练数据包括：

5.根据权利要求4所述的基于动态生理指标的ICU疾病进展预测方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于动态生理指标的icu疾病进展预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于动态生理指标的icu疾病进展预测方法，其特征在于，所述筛选条件包括：删除未成年患者数据、删除进入icu原因为计划入院的数据、删除进出icu原因不同的数据。

3.根据权利要求1所述的基于动态生理指标的icu疾病进展预测方法，其特征在于，所述数据清洗包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于动态生理指标的icu疾病进展预测方法，其特征在于，所述对初始数据进行预处理得到训练数据包括：

5.根据权利要求4所述的基于动态生理指标的icu疾病进展预测方法，其特征在于，所述数字化处理包括：对离散的初始数据进行独热编码。

6.根据权利要求1所述的基于动态生理指标的icu疾病进展预测方法，其特征在于，所述基础模型包括：adaboost classifier、bagging classifier、...

【专利技术属性】
技术研发人员：何璇，梁品，林家震，王声溢，卢朝霞，钱鹏，朱正龙，李思良，李兆丰，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：