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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院
摘要：本发明提供了一种血液治疗非计划性下机风险预测方法和系统，方法包括：收集重症患者血液净化治疗前的医疗数据；通过最大化正则化似然函数，选择与非计划性下机风险显著相关的特征变量；对选择出的特征变量进行相关性分析，以检测并排除高相关性特征变量，保留具有独立影响因素的特征变量；将剩余的具有独立影响因素的特征变量作为输入变量，非计划性下机事件作为输出变量，构建多因素逻辑回归模型；应用最大似然估计法确定多因素逻辑回归模型进行参数计算，以确定模型参数；根据DCA分析结果，判断模型的预测能力是否满足要求。本发明可以提高预测的准确性，降低患者风险。
主权项：1.一种血液治疗非计划性下机风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集重症患者血液净化治疗前的医疗数据，包括但不限于患者的年龄、性别、基础疾病、实验室检查结果、血液净化治疗的类型、频率、持续时间；通过最大化正则化似然函数，选择与非计划性下机风险显著相关的特征变量；对选择出的特征变量进行相关性分析，以检测并排除高相关性特征变量，保留具有独立影响因素的特征变量；将剩余的具有独立影响因素的特征变量作为输入变量，非计划性下机事件作为输出变量，构建多因素逻辑回归模型；应用最大似然估计法确定多因素逻辑回归模型进行参数计算，以确定模型参数；通过DCA分析比较不同阈值下多因素逻辑回归模型预测的净收益来评估模型的临床价值；根据DCA分析结果，判断模型的预测能力是否满足要求；如果DCA分析显示模型具有显著临床净收益，则认为模型的预测能力满足要求，输出该逻辑回归模型；如果DCA分析显示模型的净收益不显著或为负，则重新确定模型参数，直至模型的预测能力满足要求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学同济医学院附属协和医院 血液治疗非计划性下机风险预测方法和系统
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