[发明专利]一种脓毒血症的监测系统

权利要求书

1.一种脓毒血症的监测系统，其特征在于，包括：

数据准备单元，用于从外部的医学数据库中获取多个病患数据，所述病患数据中包括多个测量值，每个所述测量值用于表征患者的一个体征参数；

参数计算单元，连接所述数据准备单元，用于计算得到所述病患数据中各个所述测量值之间的关联系数；

训练数据准备单元，连接所述参数计算单元，将关联于一个所述病患数据的所有所述关联系数作为训练数据集中的输入数据，将对应于所述关联系数的一变量系数组作为所述训练数据集中的输出数据，最终输出所述训练数据集；

模型训练单元，连接所述训练数据准备单元，用于根据所述训练数据集训练得到一识别模型，所述识别模型用于根据所述病患数据中的所述关联系数识别得到对应的所述变量系数组；

数据获取单元，连接所述参数计算单元，用于获取实际的所述病患数据，并输出至所述参数计算单元中进行计算；

识别单元，分别连接所述参数计算单元和所述模型训练单元，用于根据关联于所述病患数据的所述关联系数，采用所述识别模型识别得到对应的所述变量系数组；

监测单元，连接所述识别单元，用于根据所述关联系数和对应的所述变量系数组对所述病患数据进行评分，以按照评分结果判断患者得所述脓毒血症的可能性。

2.如权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述数据准备单元采用SIRS指标对所述病患数据进行判断，以筛选出被确诊为所述脓毒血症的所述病患数据；

所述病患数据中包括8个所述测量值，每个所述测量值分别对应一个所述体征参数。

3.如权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述关联系数包括：

平均系数，用于表示所述测量值在一个预设的时间窗口内的平均值；

第一变化系数，用于表示所述测量值在预设的所述时间窗口内的变化量；

第二变化系数，用于表示以各个所述变化量的中位值为阈值，比较得到的各个所述变化量相对于阈值的变化情况；

相关系数，用于表示任意两个所述测量值之间的关联程度。

4.如权利要求3所述的监测系统，其特征在于，所述监测单元采用下述公式计算得到每个所述病患数据所对应的评分结果：

其中，

Score用于表示所述评分结果；

下标i和j分别用于表示不同的所述测量值的序号；

a_i、b_i、c_ij均为所述变量系数组中的权重系数变量；

M_i为所述平均系数；

为所述第二变化系数；

为所述相关系数；

p(M_i)用于表示使用贝叶斯概率估计计算关联于所述平均系数的所述测量值发生脓毒血症的概率；

用于表示使用贝叶斯概率估计计算关联于所述第二变化系数的所述测量值发生脓毒血症的概率；

用于表示使用贝叶斯概率估计计算关联于所述相关系数的所述测量值发生脓毒血症的概率。

5.如权利要求4所述的监测系统，其特征在于，所述训练数据集中，所述输入数据为(x,y)，其中：

y用于表示所述病患数据是否被最终确诊为所述脓毒血症，若被确诊为所述脓毒血症，则y＝1，若未被确诊为所述脓毒血症，则y＝0；

所述输出数据为所述变量系数组。

6.如权利要求1所述的监测系统，其特征在于，所述模型训练单元采用LSTM神经网络结构训练得到所述识别模型。

7.如权利要求6所述的监测系统，其特征在于，所述LSTM神经网络结构包含一个隐藏的LSTM网络层。

8.如权利要求7所述的监测系统，其特征在于，所述LSTM网络层中包括52个记忆单元。