[發(fā)明專利]基于集成模型的膿毒癥死亡率預測系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2018-07-11
• 公開（公告）號: CN109119167B
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發(fā)明（設計）人: 王紅;劉海燕;王露潼;房有麗;狄瑞彤;周瑩;王倩;宋永強;張偉;胡斌
• 申請（專利權(quán)）人: 山東師范大學
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H50/30;G06K9/62
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本發(fā)明公開了基于集成模型的膿毒癥死亡率預測系統(tǒng)，包括：輸入器，用于獲取被測者膿毒癥相關檢測項目的測量值；處理器，與輸入器相連，所述處理器用于對輸入器獲取的數(shù)據(jù)進行處理，輸出膿毒癥死亡率的預測值；所述處理器，包括：數(shù)據(jù)預處理模塊、多維特征選擇模塊、集成模型構(gòu)建模塊和集成模型預測模塊；數(shù)據(jù)預處理門口對數(shù)據(jù)進行預處理，多維特征選擇模塊對預處理后的特征進行特征選擇，篩選出重要的特征，將重要的特征輸入到集成模型構(gòu)建模塊構(gòu)建的集成模型中，對集成模型進行訓練，利用訓練好的集成模型對預測及進行膿毒癥死亡率的預測；本發(fā)明使得膿毒癥病患的各項生理指標與死亡率建立聯(lián)系，測試準確度高。

技術領域

本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘領域，特別是涉及基于集成模型的膿毒癥死亡率預測系統(tǒng)。

背景技術

膿毒癥是機體對感染的反應失調(diào)而導致的危及生命的器官功能障礙，是重癥監(jiān)護室的常見疾病及其患者死亡的主要原因之一，而且發(fā)病率和死亡率仍呈上升趨勢。據(jù)統(tǒng)計，每年全球新增數(shù)百萬膿毒癥患者，其中超過四分之一的患者死亡。雖然全世界范圍內(nèi)的醫(yī)學人士和專家都在積極進行臨床研究，但是對于膿毒癥臨床指標的選取以及死亡率預測仍然缺乏有效的手段。選取合適的特征并進行死亡率預測是該疾病預后的一項重要工作，預測準確性越高，越有利于醫(yī)生做出精準的臨床決策，從而可以提高診療的效率。

目前，基于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習相關理論，探索基于膿毒癥多維臨床指標的死亡率預測系統(tǒng)尚未出現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了基于集成模型的膿毒癥死亡率預測系統(tǒng)，基于加權(quán)投票的隨機森林、GBDT和邏輯回歸的集成模型，使得膿毒癥病患的各項生理指標與死亡率建立聯(lián)系，具有測試準確度高的有益效果。

本發(fā)明所采用的技術方案是：

基于集成模型的膿毒癥死亡率預測系統(tǒng)，包括：

輸入器，用于獲取被測者膿毒癥相關檢測項目的測量值；

處理器，與輸入器相連，所述處理器用于對輸入器獲取的數(shù)據(jù)進行處理，輸出膿毒癥死亡率的預測值；所述處理器，包括：數(shù)據(jù)預處理模塊、多維特征選擇模塊、集成模型構(gòu)建模塊和集成模型預測模塊；

所述數(shù)據(jù)預處理模塊，用于對被測者膿毒癥相關檢測項目測量值的噪聲數(shù)據(jù)或缺失數(shù)據(jù)進行清洗，對清洗后的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和歸一化處理；

所述多維特征選擇模塊，用于建立與被測者膿毒癥相關檢測項目測量值相對應特征項，將特征項作為第一樣本，通過基于改進的隨機森林算法對所述第一樣本進行特征選擇，得到被測者膿毒癥相關檢測項目測量值的若干個主特征子集，將若干個主特征子集構(gòu)成的樣本集合作為第二樣本；

所述集成模型構(gòu)建模塊，對隨機森林、梯度提升樹GBDT和邏輯回歸三個基分類器，采用加權(quán)投票融合的方法，構(gòu)建集成模型；

所述集成模型預測模塊，將第二樣本隨機分為訓練集和預測集，利用訓練集對集成模型進行訓練，然后利用預測集對訓練好的集成模型進行測試，輸出膿毒癥死亡率預測值。

本發(fā)明基于加權(quán)投票的隨機森林、GBDT和邏輯回歸的集成模型，使得膿毒癥病患的各項生理指標與死亡率建立聯(lián)系，具有測試準確度高、可靠性強且較穩(wěn)定的有益效果。

進一步的，所述膿毒癥相關檢測項目，包括：ICU停留ID、患者ID、住院ID、性別、入院時間、出院時間、年齡、種族、首次ICU類型、是否在入院時死亡、是否在入院30天內(nèi)死亡、吸入氧氣濃度、血氧飽和度、序貫器官衰竭評分、全身炎癥反應綜合評分、膿毒癥確診時間、乳酸清除率、用藥時間、是否進行機械通氣、治療開始時間或治療結(jié)束時間。

進一步的，所述數(shù)據(jù)預處理模塊，包括：