基于大数据挖掘技术建立围手术期风险评估系统

• 作者: 范双炽
• 来源期刊: 中国卫生标准管理
• 学科: 医学
• 关键词: 围手术期 风险评估 大数据挖掘 并发症 预测 机器学习
• 年，卷（期）: 2020,（21）
• 所属期刊栏目: 信息标准前研究
• 页码范围: 11-15
• 页数: 5页
• 分类号: R197
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9316.2020.21.004

摘要

目的 建立一套基于患者术前信息的风险预测系统,使得待手术患者麻醉手术风险建立定性评估指导临床.方法 基于APACHEⅡ、P-POSSSUM、ACS NSQIP评估数据结合临床观察指标的比重选择变量,通过提取麻醉信息系统、电子病历系统、病案系统中手术患者数据信息,建立训练集和验证集建立模型,经过测试以随机森林法建立模型.结果 完成开发预测模型软件进行临床应用.结论 本预测系统能够对围术期手术麻醉患者的手术风险并发症进行良好的预测为临床提供指导价值.