申请/专利权人:北京大学第一医院;北京大学
申请日:2023-12-20
公开(公告)日:2024-04-26
公开(公告)号:CN117936086A
主分类号:G16H50/30
分类号:G16H50/30;G16H50/50
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要:本发明涉及一种基于缺失数据的急性肾损伤预测模型的训练方法和系统,属于急性肾损伤预测的技术领域,解决了现有技术存在数据缺失时预测模型的准确性、鲁棒性和泛化性能差的问题。方法包括:获取患者包含缺失数据的多元时序数据,基于所述多元时序数据构建训练样本集;构建用于预测未来多元时序数据的预训练模型,基于所述训练样本集训练所述预训练模型;基于训练好的预训练模型构建用于预测急性肾损伤的预测模型,基于所述训练样本集训练所述预测模型得到训练好的预测急性肾损伤的预测模型。实现了在存在缺失数据时准确的急性肾损伤预测。
主权项:1.一种基于缺失数据的急性肾损伤预测模型的训练方法,其特征在于,包括以下步骤:获取患者包含缺失数据的多元时序数据,基于所述多元时序数据构建训练样本集;构建用于预测未来多元时序数据的预训练模型,基于所述训练样本集训练所述预训练模型;基于训练好的预训练模型构建用于预测急性肾损伤的预测模型,基于所述训练样本集训练所述预测模型得到训练好的预测急性肾损伤的预测模型。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京大学第一医院;北京大学 基于缺失数据的急性肾损伤预测模型的训练方法和系统
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