公开(公告)号：CN109119155A

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201810718023.4

申请日：2018-07-03

Applicant: 厦门大学

Inventor： 范晓亮 ,  朱耀 ,  史佳 ,  王程 ,  陈龙彪

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的ICU死亡危险性评估系统，包括：ICU历史数据库，其中存储有历史病人的体征数据集及历史病人真实的最终状态；第一数据预处理模块，其从所述ICU历史数据库中提取所述历史病人的体征数据集并进行预处理，获得训练样本数据，同时提取病人真实的最终状态对所述训练样本数据赋予标签；第二数据预处理模块，其提取由所述人机交互模块录入的待评估病人的体征数据并进行预处理；死亡风险性评估模块，其基于双向监督型LSTM神经网络构建；其从所述第一数据预处理模块获取训练样本数据及标签值进行模型训练，利用训练好的模型从所述第二数据预处理模块获取待评估病人的体征数据进行评估，最后通过所述人机交互模块输出评估结果。

公开(公告)号：CN109119155B

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN201810718023.4

申请日：2018-07-03

Applicant: 厦门大学

Inventor： 范晓亮 ,  朱耀 ,  史佳 ,  王程 ,  陈龙彪

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的ICU死亡危险性评估系统，包括：ICU历史数据库，其中存储有历史病人的体征数据集及历史病人真实的最终状态；第一数据预处理模块，其从所述ICU历史数据库中提取所述历史病人的体征数据集并进行预处理，获得训练样本数据，同时提取病人真实的最终状态对所述训练样本数据赋予标签；第二数据预处理模块，其提取由所述人机交互模块录入的待评估病人的体征数据并进行预处理；死亡风险评估模块，其基于双向监督型LSTM神经网络构建；其从所述第一数据预处理模块获取训练样本数据及标签值进行模型训练，利用训练好的模型从所述第二数据预处理模块获取待评估病人的体征数据进行评估，最后通过所述人机交互模块输出评估结果。