[發明專利]肝移植過程輸血預測方法、系統、設備及介質

在審

• 申請號: 202110982124.4
• 申請日: 2021-08-25
• 公開（公告）號: CN113611391A
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 羅雁威;劉樂平;桂嶸;姜貞貞;劉鳳霞;傅云峰;李建;黃蓉
• 申請（專利權）人: 中南大學湘雅三醫院
• 主分類號: G16H20/40
• 分類號: G16H20/40;G16H10/60;G16H50/20;G16H50/30;G16H50/50;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 長沙軒榮專利代理有限公司 43235
• 代理人: 李崇章

本公開實施例中提供了一種肝移植過程輸血預測方法、系統、設備及介質，屬于醫療保健信息學技術領域，具體包括：將樣本數據集訓練XGBOOST算法，建立預測模型；采集目標人員的關鍵信息數據集，其中，所述關鍵信息數據集包括年齡、門脈高壓、活化部分凝血酶時間、直接膽紅素含量、球蛋白含量、血紅蛋白含量、谷草轉氨酶含量、谷丙轉氨酶含量、肝部診斷信息；將所述關鍵信息數據集輸入所述預測模型，得到預測輸血方案。通過本公開的方案，利用機器學習算法對樣本數據集進行學習，建立預測模型，然后將采集到的目標人員的關鍵信息數據集輸入預測模型，得到預測輸血方案，提高了預測效率和精準度，以及，提高了手術過程中的安全性。

技術領域

本公開實施例涉及醫療保健信息學技術領域，尤其涉及一種肝移植過程輸血預測方法、系統、設備及介質。

背景技術

目前，肝移植是治療終末期肝病的有效方法，長時間和復雜的手術過程可能會導致圍手術期出血。大多數患者在手術期間或手術后需要輸注濃縮紅細胞，輸血雖然可以增加患者的供氧量，改善組織灌注，但也伴隨著許多副作用，如增加深靜脈血栓形成的風險、增加纖維化、癌癥復發和死亡率增加，從而對患者的預后產生不利影響。大量出血時，臨床多采用大量輸血方案開展容量治療，但血制品輸注量較多，易發生出血、血壓下降、心率緩慢、心室纖維顫動等不良反應。大多數關于預測肝移植紅細胞輸注的研究都是基于傳統的線性模型和邏輯回歸，無法理解多個變量間的相互作用，預測的效率和精準度都較差。

可見，亟需一種高效精準的肝移植過程輸血預測方法。

發明內容

有鑒于此，本公開實施例提供一種肝移植過程輸血預測方法、系統、設備及介質，至少部分解決現有技術中存在預測效率和預測精準度較差的問題。

第一方面，本公開實施例提供了一種肝移植過程輸血預測方法，包括：

將樣本數據集訓練XGBOOST算法，建立預測模型；

采集目標人員的關鍵信息數據集，其中，所述關鍵信息數據集包括年齡、門脈高壓、活化部分凝血酶時間、直接膽紅素含量、球蛋白含量、血紅蛋白含量、谷草轉氨酶含量、谷丙轉氨酶含量、肝部診斷信息；

將所述關鍵信息數據集輸入所述預測模型，得到預測輸血方案。

根據本公開實施例的一種具體實現方式，所述將樣本數據集訓練XGBOOST算法，建立預測模型的步驟之前，所述方法還包括：

從病歷數據庫中提取預設數量的樣本人員的初始病歷數據，其中，所述樣本人員為進行肝移植的人員；

根據預設指標篩除所述初始病歷數據中的干擾數據，形成所述樣本數據集。

根據本公開實施例的一種具體實現方式，所述將樣本數據集訓練XGBOOST算法，建立預測模型的步驟，包括：

分析所述樣本數據集中各數據與輸血量的關聯性并生成決策樹；

根據所述決策樹建立所述預測模型。

根據本公開實施例的一種具體實現方式，所述采集目標人員的關鍵信息數據集的步驟之前，所述方法還包括：

獲取所述目標人員的體檢信息；

提取所述體檢信息中與預設關鍵詞對應的特征并轉換為對應的格式，形成所述關鍵信息數據集。

根據本公開實施例的一種具體實現方式，所述將所述關鍵信息數據集輸入所述預測模型，得到預測輸血方案的步驟之后，所述方法還包括：

根據預測輸血方案與所述關鍵信息數據集的關聯性，生成治療方案。

第二方面，本公開實施例提供了一種肝移植過程輸血預測系統，包括：

訓練模塊，用于將樣本數據集訓練XGBOOST算法，建立預測模型；