一种基于重症监护检测项的急性肾损伤发病概率预测系统

摘要

本发明公开了一种基于重症监护检测项的急性肾损伤发病概率预测系统，从院端数据库获取病患前24小时内的多项检测项数据和涉及性别、年龄、体重的人口统计学信息，并对每一项数据按照时间顺序由远到近排列进行标记，按照分类人口统计学类数据、血肌酐、收缩压、尿量、血气分析类、体温心率和用药信息进行前后排列并完成相关特征提取，所述相关特征涉及年龄、性别、以及24小时内相关检测项的变化值、均值、标准差、最小值、最大值和最近值等数字特征共38项检测项数据，并结合人工智能机器学习算法实现提前24小时预测病患急性肾损伤的发病概率，为早期临床干预创造条件。