【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据处理方法，更具体地说是指基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法及系统。
技术介绍
1、传统的感染预警系统主要依赖于患者的用药记录、病原菌培养结果以及炎症指标来判断是否存在感染。然而，这种方法存在一定的局限性。首先，用药不仅用于治疗感染，有时也作为预防措施；某些病原菌可能只是定植而非致病；而炎症指标的异常也可能由非感染性因素导致。因此，仅依靠这些单一维度的数据难以准确反映患者的真实感染状态。近年来，一种基于多模态数据融合的肺部感染性疾病预测系统应运而生，该系统通过综合分析临床数据、医学影像以及环境因素等多维数据来提高疾病预测的准确性和可靠性。它包括数据采集模块、特征提取模块、动态融合模块和预测建模模块。尽管这种方法能够提供较为全面的信息，但也存在几个显著的缺陷。
2、首先，该系统的有效性高度依赖于不同数据源的质量和一致性。由于临床数据与影像数据之间的标准不统一或数据采集方法的差异，可能导致在信息融合时出现不准确性。其次，系统没有精确考虑用药行为对感染预测的影响。预防性用药和治疗性用药未加以区别对待，容...
【技术保护点】
1.基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，所述利用所述动态评估模型进行持续监控，并在风险评分超过阈值时自动触发警报之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行规则化预处理，以得到预处理结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，所述结合临床专家意见和机器学习模型量化所述预处理结果的重要性，通过动态加权融合生...
【技术特征摘要】
1.基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，所述利用所述动态评估模型进行持续监控，并在风险评分超过阈值时自动触发警报之后，还包括：
3.根据权利要求2所述的基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行规则化预处理，以得到预处理结果，包括：
4.根据权利要求1所述的基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，所述结合临床专家意见和机器学习模型量化所述预处理结果的重要性，通过动态加权融合生成最终的风险评估权重，包括：
5.根据权利要求4所述的基于临床参数动态融合的感染风险分级预警方法，其特征在于，所述结合专家规则权重和模型权重对所述量化结果按固定比例线性叠加生成最终动态权重...
【专利技术属性】
技术研发人员：霍瑞，林建，陈春平，
申请(专利权)人：杭州杏林信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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