基于电子病历数据的患者围手术期不良事件风险预测系统及方法

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基于电子病历数据的患者围手术期不良事件风险预测系统及方法
申请号:CN202510255093
申请日期:2025-03-05
公开号:CN120183693A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于电子病历数据的患者围手术期不良事件风险预测系统,包括数据层用于与医院各信息系统对接,采集、清洗和存储住院患者的电子病历数据,特征层用于从数据层存储的原始病历数据中提取与风险预测相关的特征,并进行标注和编码,模型层用于构建、训练和优化患者围手术期不良事件风险预测模型,应用层基于风险预测模型对新患者进行围手术期不良事件风险预测,并对预测概率为0以上的预测结果发出预警提示,反馈层用于定期对比患者围手术期不良事件风险预测模型发出的预测评估与患者实际情况数据,进行模型训练和优化。本发明能有效预测住院患者的围手术期不良事件风险,为医生提供全面的风险信息预警,提升医疗服务质量。
技术关键词
围手术期 电子病历数据 风险预测模型 风险预测系统 梯度提升决策树 患者 神经网络模型 电子病历系统 风险预测方法 随机森林 传播算法 集成学习算法 信息系统 存储模块 评估模型稳定性
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