一種預(yù)測(cè)無(wú)創(chuàng)呼吸機(jī)治療失敗概率的方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111072623.6 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113782210A 公開(kāi)（公告）日 2021-12-10
申請(qǐng)公布號(hào) CN113782210A 申請(qǐng)公布日 2021-12-10
分類(lèi)號(hào) G16H50/50（2018.01）I;A61M16/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N20/10（2019.01）I 分類(lèi) 物理
發(fā)明人 戴征;段均;羅恢育 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 湖南明康中錦醫(yī)療科技股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) 長(zhǎng)沙楚為知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 李大為
地址 410205湖南省長(zhǎng)沙市高新開(kāi)發(fā)區(qū)麓景路8號(hào)巨星創(chuàng)業(yè)基地北一樓101
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明適用于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種預(yù)測(cè)無(wú)創(chuàng)呼吸機(jī)治療失敗概率的方法，包括步驟：S10、收集使用者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并記錄使用者最終治療結(jié)果；S20、將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到時(shí)間序列模型和分類(lèi)模型并進(jìn)行標(biāo)定標(biāo)簽；S30、用LSTM模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以MSE相對(duì)較小的時(shí)間序列模型作為時(shí)間序列母模型，通過(guò)時(shí)間序列母模型預(yù)測(cè)未來(lái)生理參數(shù)；S40、用LightGBM模型對(duì)未來(lái)生理參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)訓(xùn)練樣本分布分析無(wú)創(chuàng)呼吸最終治療效果，調(diào)整參數(shù)從而確定最優(yōu)分類(lèi)模型，通過(guò)最優(yōu)分類(lèi)模型預(yù)測(cè)治療失敗的概率；S50、分配使用者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與時(shí)間序列母模型中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)權(quán)重，對(duì)時(shí)間序列母模型進(jìn)行再訓(xùn)練。本發(fā)明可預(yù)測(cè)未來(lái)生理參數(shù)，并能根據(jù)未來(lái)生理參數(shù)預(yù)測(cè)治療失敗的概率。