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基于机器学习及体征时序的创伤性脑损伤结局预测系统
申请人信息
- 申请人:上海长征医院
- 申请人地址:200003 上海市黄浦区凤阳路415号
- 发明人: 上海长征医院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于机器学习及体征时序的创伤性脑损伤结局预测系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202310967032.8 |
| 申请日 | 2023/8/2 |
| 公告号 | CN117497182A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G16H50/30 |
| 权利人 | 上海长征医院 |
| 发明人 | 袁红斌; 丁瑞丰; 韦华伟 |
| 地址 | 上海市黄浦区凤阳路415号 |
摘要文本
上海长征医院获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明涉及智能系统技术领域，提出一种基于机器学习及体征时序的创伤性脑损伤结局预测系统，包括：数据获取模块、特征提取模块、数据处理模块、机器学习训练模块；以及重症创伤性脑损伤结局预测模块。本发明根据基于机器学习的结果，基于临床电子健康记录(EHR)数据和体征时序(PTS)信号，预测危重TBI患者的临床结局，预测结局包括住院死亡率、出院时的神经功能状态以及住重症监护室时间延长(PLOS)。
专利主权项内容
1.一种基于机器学习及体征时序的创伤性脑损伤结局预测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，其被配置为从数据库中获取危重创伤性脑损伤患者数据；特征提取模块，其被配置为根据所述危重创伤性脑损伤患者数据提取临床电子健康记录数据以及体征时序信号特征；数据处理模块，其被配置为对所述临床电子健康记录数据以及体征时序信号特征进行处理以用于机器学习；机器学习训练模块，其被配置为根据所述临床电子健康记录数据以及体征时序信号特征，使用机器学习模型针对危重创伤性脑损伤患者临床结局进行训练；以及危重创伤性脑损伤患者结局预测模块，其被配置为根据训练后的机器学习模型预测危重创伤性脑损伤患者临床结局。