一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法

本发明公开了一种血浆血小板采集用抗凝剂非预期流出识别方法，具体涉及抗凝剂非预期流出检测领域。本发明通过LSTM模型的处理时间序列数据特性，捕捉抗凝剂用量和化学参数随时间的变化趋势，从而提供更为精确的流量合理性预测，并通过Dense模型分析化学特征，识别的非预期流出风险。本发明将上述两种模型的结合，能够从多维度分析数据，及时发现非预期流出的迹象，并提前预警。