一种基于人工智能的静脉置管匹配方法及系统

本发明涉及医疗辅助技术领域，公开了一种基于人工智能的静脉置管匹配方法及系统，实时通过人体成分分析设备获取患者上肢和下肢的水分比重数据，同时采集患者的抽血测血栓指标数据；对采集到的水分比重数据和血栓指标数据进行数据清洗，去除异常值和噪声，经归一化后得到待分析数据；构建SVCS风险预测模型，输入患者的待分析数据，通过SVCS风险预测模型输出SVCS风险概率值；基于SVCS风险概率值和患者临床特征，通过置管匹配模型生成置管部位分配建议；本发明结合患者的上肢和下肢水分比重数据以及血栓指标，能够在置管前对患者进行全面、准确的评估，提前判断患者是否适合上半身置管，提高置管的安全性和有效性。