摘要
本发明涉及互联网医疗技术领域,公开了一种碳青霉烯抗生素治疗的风险预测方法、系统、设备及介质,根据采集的接受碳青霉烯抗生素治疗患者的肌酐测量值、尿素测量值/肌酐测量值、药物清除率和连续性肾脏替代治疗情况,构建第一待分析特征数据集,年龄、药物清除率、连续性肾脏替代治疗情况和白蛋白测量值,构建第二待分析特征数据集;将第一待分析特征数据集输入预先构建的肾损伤风险预测模型,得到肾损伤风险概率预测结果;将第二待分析特征数据集输入预先构建的死亡风险预测模型,得到死亡风险概率预测结果;按照构建的相关性规则对肾损伤和死亡风险概率预测结果进行判断,得到风险预测结果。本申请的风险预测方法,有效提升风险预测的准确性。
技术关键词
碳青霉烯抗生素
风险预测模型
风险预测方法
机器学习模型
逻辑回归算法
肌酐
连续性
归因
白蛋白
肾脏
药效动力学
逻辑回归模型
药代动力学
变量
无损伤
数据采集单元
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