技術摘要
本發明提供一種菌血症感染風險預測系統，包含記憶單元及處理器。記憶單元儲存複數歷史醫療資料、即時待測資料及機器學習演算法。處理器經配置以實施包含以下步驟：第一資料讀取步驟讀取歷史醫療資料，模型訓練步驟訓練歷史醫療資料而產生菌血症預測模型，第二資料讀取步驟讀取患者之即時待測資料，風險預測步驟將即時待測資料輸入至菌血症預測模型而產生菌血症感染風險機率。即時待測資料包含患者於特徵窗口區間的加護病房監測資訊及血液檢驗特徵資訊。藉此，預測患者於特定時間段後感染菌血症的機率，並及早進行醫療處置。
本技術發明之目的及達成功效
菌血症是加護病房中常見的一種疾病，然而，菌血症無法被即時診斷，醫護人員需對菌血症患者的血液進行細菌培養，待細菌培養完成後才能確認患者是否患有菌血症，並給予對應的醫療處置。由於菌血症是重症病人主要的合併症與致死原因，且患有菌血症的病人的死亡率極高，因此等待細菌培養時間後才給予病人醫療處置容易極可能已錯過較佳的治療時間。本發明之目的在於提供一種菌血症感染風險預測系統及其方法，其透過收集患者的即時待測資料預測患者在特定時間段後可能感染菌血症的風險機率。
相關專利資訊
本新型提供一種急性腎損傷預測系統。主處理單元連接主記憶體並讀取儲存於主記憶體之待測資料、檢測資料、機器學習演算法及風險機率對照表。主處理單元依據機器學習演算法訓練檢測資料而產生急性腎損傷預測模型，並輸入待測資料至急性腎損傷預測模型而產生急性腎損傷特徵風險機率與資料順位表。資料順位表依據各待測資料於急性腎損傷特徵中所佔之影響比重而依序列出待測資料。主處理單元依據急性腎損傷特徵風險機率從風險機率對照表選取醫療處置資料。藉此，預測受測者於24小時後發生急性腎損傷的機率，且即時給予醫療處置。