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申请/专利权人：北京大学人民医院
摘要：本申请提供的MODS风险评估模型构建方法装置、设备及介质，即对于严重创伤患者外周血中的细胞因子进行多级别层层筛选，首先筛选出多个具有显著差异的特征细胞因子，并基于该多个特征细胞因子构建了初始MODS风险评估模型；之后通过扩大数据集，对初始MODS风险评估模型进行训练，在大量的数据训练过程中即可在多个特征细胞因子中筛选出了若干个目标细胞因子，并基于该目标细胞因子构建目标MODS风险评估模型。该风险评估模型能够精准快速预测严重创伤早期由炎症因子风暴导致的MODS，有助于提高严重创伤的救治成功率。
主权项：1.一种MODS风险评估模型构建方法，其特征在于，包括：获取预处理后的原始数据集，所述原始数据集包括多个MODS样本，每一所述MODS样本中均包括多个细胞因子及其对应的浓度值；基于所述预处理后的原始数据集，分析每个细胞因子与MODS之间的关系，并确定多个特征细胞因子；基于多个所述特征细胞因子构建初始MODS风险评估模型；对所述初始MODS风险评估模型进行训练，并计算该训练过程中的多个所述特征细胞因子的模型纳入频率，将所述模型纳入频率高于预设值的特征细胞因子作为目标细胞因子；基于所述目标细胞因子构建目标MODS风险评估模型；其中，所述对所述初始MODS风险评估模型进行训练，并计算该训练过程中的多个所述特征细胞因子的模型纳入频率，将所述模型纳入频率高于预设值的特征细胞因子作为目标细胞因子，包括：对预处理后的原始数据集进行有放回的重抽样，并形成多个样本集，每一所述样本集包括多个MODS样本；在每一所述MODS样本中的多个特征细胞因子中确立多个特征细胞因子子集；将每一特征细胞因子子集的因子水平代入所述初始MODS风险评估模型中进行训练，并得到多个过程训练模型，每一所述过程训练模型均用以表示一特征细胞因子子集与MODS发生的关系；基于特征细胞因子子集与MODS发生的关系，在多个所述过程训练模型中筛选优化过程训练模型，计算多个优化过程训练模型中涉及的特征细胞因子的模型纳入频率，并将所述模型纳入频率高于预设值的特征细胞因子作为特征细胞因子。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学人民医院 MODS风险评估模型构建方法、装置、设备及介质
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