[發明專利]器官衰竭的預警方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110285405.4
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN112908480A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 賴志明;林志哲;薛佩姣;薛佳佳;蔣勁峰
• 申請（專利權）人: 上海電氣集團股份有限公司
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 楊東明;秦晶晶

1.一種器官衰竭的預警方法，其特征在于，包括：

提取目標病例的特征數據；

將所述特征數據輸入器官衰竭預警模型，以輸出所述目標病例在預設時長之后器官衰竭陽性的發作概率；

其中，所述器官衰竭預警模型由器官衰竭的陽性病例特征數據和陰性病例特征數據訓練得到，所述陽性病例特征數據包括在預測時刻之前采集到的特征數據，所述預測時刻與器官衰竭陽性的發作時刻之間的間隔為預設時長。

2.如權利要求1所述的器官衰竭的預警方法，其特征在于，所述器官衰竭預警模型通過以下步驟訓練得到：

將所述陽性病例特征數據劃分為與多個年齡段對應的分組陽性病例特征數據；

將所述陰性病例特征數據劃分為與多個所述年齡段對應的分組陰性病例特征數據；

從每一所述分組陽性病例特征數據中提取預設比例的陽性病例特征數據，并從每一所述陰性病例特征數據中提取所述預設比例的陰性病例特征數據，來構建特征數據集；

利用所述特征數據集訓練得到所述器官衰竭預警模型；

其中，所述特征數據集包括訓練集、測試集與驗證集中的至少一種。

3.如權利要求2所述的器官衰竭的預警方法，其特征在于，所述利用所述特征數據集訓練得到所述器官衰竭預警模型的步驟包括：

打亂所述特征數據集；

利用打亂后的所述特征數據集訓練得到所述器官衰竭預警模型。

4.如權利要求1所述的器官衰竭的預警方法，其特征在于，所述陽性病例特征數據的提取條件包括：

符合陽性病例的確定條件；

所述陽性病例的發作時刻位于進入當前ICU的第一指定時長之后；

所述陽性病例在之前的ICU中未被確定為陽性病例；

所述陽性病例的年齡不小于年齡閾值；

所述陰性病例特征數據的提取條件包括：

符合陰性病例的確定條件；

所述陰性病例在當前ICU內的任意連續第二指定時長內的SOFA分值的最大變化量不超過SOFA閾值；

所述陰性病例在當前ICU內的停留時間超過第三指定時長；

所述陰性病例的ICD9診斷碼中不含有器官衰竭的病癥代碼；

所述陰性病例的年齡不小于年齡閾值。

5.如權利要求4所述的器官衰竭的預警方法，其特征在于，通過以下步驟判斷是否符合陽性病例的確定條件以及是否符合陰性病例的確定條件：

獲取多組病例原始數據；

判斷所述病例原始數據對應的病例是否屬于器官衰竭的疑似病例；

若屬于疑似病例，則確定所述病例的疑似感染時刻，然后判斷所述病例的SOFA分值在包括所述疑似感染時刻的預設時間范圍內的最大變化量是否大于所述SOFA閾值；

若大于所述SOFA閾值，則確定所述病例符合陽性病例的確定條件，并確定所述陽性病例器官衰竭陽性的發作時刻；

若不屬于疑似病例，或者，不大于所述SOFA閾值，則確定所述病例符合陰性病例的確定條件。

6.如權利要求5所述的器官衰竭的預警方法，其特征在于，所述陽性病例特征數據和所述陰性病例特征數據均包括多個特征字段的數據；

所述陽性病例特征數據通過以下步驟提取得到：

從所述陽性病例對應的病例原始數據中提取陽性病例特征數據；

利用第一篩選規則篩選所述陽性病例特征數據；

所述第一篩選規則包括：所述陽性病例特征數據至少由連續預設數量的采集周期采集得到，并且每個采集周期采集到的陽性病例特征數據中有效的特征字段的數量不小于第一閾值；

所述陰性病例特征數據通過以下步驟提取得到：

從所述陰性病例對應的病例原始數據中提取陰性病例特征數據；

利用第二篩選規則篩選所述陰性病例特征數據；

所述第二篩選規則包括：所述陰性病例特征數據至少由連續預設數量的采集周期采集得到，并且每個采集周期采集到的陰性病例特征數據中有效的特征字段的數量不小于第二閾值；

其中，所述第一閾值不小于所述第二閾值。