呼吸狀態分類方法及其系統

• 東海大學工學院
• 白鎧誌老師

一種呼吸狀態分類方法，用以分類至少二呼吸狀態，呼吸狀態分類方法包含訓練用生理參數輸入步驟、訓練用胸腔影像輸入步驟、特徵生理參數產生步驟、特徵胸腔影像產生步驟、訓練步驟及分類器產生步驟。特徵胸腔影像產生步驟包含處理訓練用胸腔影像中至少一部分，將受處理之各訓練用胸腔影像中左肺、右肺及心臟的影像分割出來並對其進行影像資料增強，以產生複數特徵胸腔影像。分類器產生步驟包含於至少一機器學習演算法訓練後產生至少一呼吸狀態分類器，其用以分類至少二呼吸狀態。藉此，可產生有效的呼吸狀態分類器。

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急性腎損傷預測系統及其方法

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本發明提供一種急性腎損傷預測系統及其方法。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。

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菌血症感染風險預測系統

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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。

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以機器學習模型建立拔管預測之系統

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本發明係提供一種以機器學習模型建立拔管預測之系統及其方法，其係能夠透過一機器學習模型之訓練及/或驗證得到一拔管預測模型及其所使用之關鍵特徵，而透過該拔管預測模型即時分析一病人之關鍵特徵資料，係能得到該病人之拔管可能性及其相關說明。據此，本發明所揭以機器學習模型建立拔管預測之系統及其方法係做為臨床照護者評估拔管之工具，以降低拔管後無法自主呼吸致使重新插管之可能性

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以機器學習模型建立拔管預測之系統

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本發明係提供一種以機器學習模型建立拔管預測之系統及其方法，其係能夠透過一機器學習模型之訓練及/或驗證得到一拔管預測模型及其所使用之關鍵特徵，而透過該拔管預測模型即時分析一病人之關鍵特徵資料，係能得到該病人之拔管可能性及其相關說明。據此，本發明所揭以機器學習模型建立拔管預測之系統及其方法係做為臨床照護者評估拔管之工具，以降低拔管後無法自主呼吸致使重新插管之可能性

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呼吸狀態分類系統

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一種呼吸狀態分類方法，用以分類至少二呼吸狀態，呼吸狀態分類方法包含訓練用生理參數輸入步驟、訓練用胸腔影像輸入步驟、特徵生理參數產生步驟、特徵胸腔影像產生步驟、訓練步驟及分類器產生步驟。特徵胸腔影像產生步驟包含處理訓練用胸腔影像中至少一部分，將受處理之各訓練用胸腔影像中左肺、右肺及心臟的影像分割出來並對其進行影像資料增強，以產生複數特徵胸腔影像。分類器產生步驟包含於至少一機器學習演算法訓練後產生至少一呼吸狀態分類器，其用以分類至少二呼吸狀態。藉此，可產生有效的呼吸狀態分類器。

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