专利汇可以提供一种坏死性急性胰腺炎患者手术时机预测模型专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种 坏死 性急性胰腺炎患者手术时机 预测模型 ,包括以下步骤:S100、收集并清洗病例数据,病例数据包括病人的入院数据和住院数据;S200、对病例数据进行 整理 得到预处理数据,预处理数据的序列形式为{Variables,Time};S300、对预处理数据中的类别型变量使用Embedding机制进行one-hot编码,然后再映射到实向量空间中;S400、对S300得到的数据进行归一化后,引入LSTM模型,LSTM模型为多任务模型,LSTM模型的 输出层 设置病人入院后48小时死亡情况、剩余住院天数、是否发生器官衰竭、是否进行手术四个结局指标。本发明能够根据每一位急性胰腺炎坏死患者的特点确定其最佳手术时机,以改善急性胰腺炎坏死手术患者 预后 情况。,下面是一种坏死性急性胰腺炎患者手术时机预测模型专利的具体信息内容。
1.一种坏死性急性胰腺炎患者手术时机预测模型,其特征在于包括以下步骤:
S100、收集并清洗病例数据,病例数据包括病人的入院数据和住院数据;
S200、对病例数据进行整理得到预处理数据,预处理数据的序列形式为{Variables,Time};
S300、对预处理数据中的类别型变量使用Embedding机制进行one-hot编码,然后再映射到实向量空间中;
S400、对S300得到的数据进行归一化后,引入LSTM模型,LSTM模型为多任务模型,LSTM模型的输出层设置病人入院后48小时死亡情况、剩余住院天数、是否发生器官衰竭、是否进行手术四个结局指标。
2.根据权利要求1所述的预测模型,其特征在于:步骤S400中,
LSTM模型的训练过程包括前向过程、后向过程,前向过程的公式为,
ij=σi(xjWxi+hj-1Whi+bi) (1)
fj=σf(xtWxf+hj-1Whf+bf) (2)
cj=ft⊙cj-1+it⊙σc(xjWxc+hj-1Whc+bc) (3)
oj=σo(xtWxo+hj-1Who+bo) (4)
hj=σj⊙σh(cj) (5)
其中,dT代表T时刻是否发生器官衰竭,m代表是否死亡,lT代表T时刻的剩余住院时间,pi代表是否进行手术。
3.根据权利要求2所述的预测模型,其特征在于:前向过程中的损失函数公式为,ψ=λd·ψd+λl·ψl+λm·ψm+λp·ψp (14)
其中CE代表交叉熵函数,λd,λm,λl,λp分别是各部分损失函数的权重,以超参数的形式引入。
4.根据权利要求2或3所述的预测模型,其特征在于:LSTM模型的超参数信息采用网格搜索法寻优,选出在验证集上表现最优的参数组合作为模型最终结果。
5.根据权利要求4所述的预测模型,其特征在于:超参数信息包括神经元个数,隐含层层数。
6.根据权利要求5所述的预测模型,其特征在于:后向过程实际为参数优化过程,采用Adam算法进行反向传播求解。
7.根据权利要求1所述的预测模型,其特征在于:病例数据包括人口特征数据,HIS系统、LIS系统、RIS系统、CIS系统的信息。
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