基于神经网络的脓毒症患者血流感染风险辅助筛查方法及系统

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摘要

本发明公开了一种基于神经网络的脓毒症患者血流感染风险辅助筛查方法及系统，涉及辅助医疗技术领域。本发明采用患者多源时序数据建模，经样本均衡处理并多子集择优构建训练集，可缓解样本失衡问题，提升数据集代表性；融合注意力机制神经网络能精准挖掘时序特征关键信息，提高血流感染风险概率预测精度；通过分层阈值划分风险等级实现分层筛查，再结合插补不确定性与时序趋势冲突系数二次校验修正判定结果，降低数据缺失、时序异常带来的误判漏判，最终输出带可信度标注的筛查结果，可为临床医师提供量化、可靠的脓毒症血流感染辅助判断依据，助力早期精准识别高危患者，提升筛查客观性与临床实用性。

附图

附图 1