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基于可解释机器学习模型的严重AKI早期风险评估模型、装置及其开发方法

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摘要

本申请提出一种基于可解释机器学习模型的严重AKI早期风险评估模型、其装置、以及其建立方法，在数据集构建中，基于多个大型的电子健康档案数据集，根据研究方案完成对人群的挑选、研究变量的纳入以及正负样本集的构建；在数据处理中，进行数据的提取与预处理，并基于机器学习模型的开发而完成统计特征数据集的构建；在模型构建与评价中，基于所述统计特征数据集，进行模型的构建与训练，并进一步基于制定的9项指标和3种方式对模型的性能进行评估，得到训练和校准好的预测模型；在模型应用中，基于训练好的预测模型，针对不同应用场景进行模型的迁移与训练和再次校准。

著录项

公开/公告号CN114023441A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军总医院;
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申请/专利号CN202111312687.9
发明设计人刘晓莉;张政波;周飞虎;刘超;毛智;
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申请日2021-11-08
分类号G16H50/20(20180101);G06N20/00(20190101);
代理机构11440 北京京万通知识产权代理有限公司;
代理人齐晓静
地址 100853 北京市海淀区复兴路28号
入库时间 2023-06-19 14:06:32

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