[發明專利]人工智能的急性腎損傷的早期預測方法和裝置

有效

• 申請號: 201810822603.8
• 申請日: 2018-07-24
• 公開（公告）號: CN108986915B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 戴松世
• 申請（專利權）人: 戴松世
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G06Q10/04;G06N3/12
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 王術蘭

1.一種人工智能的急性腎損傷的早期預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取各類原始參數，對所述各類原始參數進行數據清洗和特征提取，得到特征參數；

將所述特征參數通過遺傳算法與隨機森林算法，得到各個時間段急性腎損傷AKI的發展狀態；

獲取所述AKI的狀態點；

根據所述各個時間段AKI的發展狀態通過蒙特卡羅樹算法確定所述各個時間段AKI的獎勵值，并將所述各個時間段AKI的獎勵值賦予到所述AKI的狀態點上；

將所述各個時間段AKI的獎勵值與所述各類原始參數通過所述隨機森林算法，預測所述各個時間段之后的所述AKI的發病概率。

2.根據權利要求1所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測方法，其特征在于，所述各類原始參數包括生理參數、人群屬性參數和藥物，所述生理參數包括血壓、心率、體溫、尿量、肌酐、血小板、紅細胞、白細胞、血糖、膽紅素、K+、Na+、Cl-和pH值中的一種或幾種，所述人群屬性參數還包括年齡、種族和性別中的一種或幾種，所述藥物包括速尿、去氧腎上腺素、兩性霉素、萬古霉素中的一種或幾種。

3.根據權利要求1所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測方法，其特征在于，所述各個時間段包括24小時、48小時和72小時。

4.根據權利要求3所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測方法，其特征在于，所述將所述各個時間段AKI的獎勵值與所述各類原始參數通過所述隨機森林算法，預測所述各個時間段之后的所述AKI的發病概率，包括：

在所述24小時的AKI預測中，AUC大于且等于90％；

在所述48小時的AKI預測中，AUC大于且等于85％；

在所述72小時的AKI預測中，AUC大于且等于80％。

5.根據權利要求1所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測方法，其特征在于，所述特征參數包括特征項和所述特征項對應的特征值。

6.一種人工智能的急性腎損傷的早期預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

提取單元，用于獲取各類原始參數，對所述各類原始參數進行數據清洗和特征提取，得到特征參數；

第一發展狀態獲取單元，用于將所述特征參數通過遺傳算法與隨機森林算法，得到各個時間段急性腎損傷AKI的發展狀態；

狀態點獲取單元，用于獲取所述AKI的狀態點；

確定單元，用于根據所述各個時間段AKI的發展狀態通過蒙特卡羅樹算法確定所述各個時間段AKI的獎勵值，并將所述各個時間段AKI的獎勵值賦予到所述AKI的狀態點上；

第二發展狀態獲取單元，用于將所述各個時間段AKI的獎勵值與所述各類原始參數通過所述隨機森林算法，預測所述各個時間段之后的所述AKI的發病概率。

7.根據權利要求6所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測裝置，其特征在于，所述各類原始參數包括生理參數、人群屬性參數和藥物，所述生理參數包括血壓、心率、體溫、尿量、肌酐、血小板、紅細胞、白細胞、血糖、膽紅素、K+、Na+、Cl-和pH值中的一種或幾種，所述人群屬性參數還包括年齡、種族和性別中的一種或幾種，所述藥物包括速尿、去氧腎上腺素、兩性霉素、萬古霉素中的一種或幾種。

8.根據權利要求6所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測裝置，其特征在于，所述各個時間段包括24小時、48小時和72小時。

9.根據權利要求8所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測裝置，其特征在于，所述第二發展狀態獲取單元包括：

在所述24小時的AKI預測中，AUC大于且等于90％；

在所述48小時的AKI預測中，AUC大于且等于85％；

在所述72小時的AKI預測中，AUC大于且等于80％。

10.根據權利要求6所述的人工智能的急性腎損傷的早期預測裝置，其特征在于，所述特征參數包括特征項和所述特征項對應的特征值。