PICC置管患者并发症的发生时间预测方法及其他装置

本申请属于临床预测，尤其涉及一种picc置管患者并发症的发生时间预测方法及其他装置。

背景技术：

1、在现代医学治疗中，外周插入中心静脉导管(picc)已成为一种常见的临床操作。picc因其对患者侵入性小、使用灵活且安全性高而广泛应用于肿瘤治疗、长期静脉给药、营养支持等多个领域。尽管picc的使用带来了显著的临床便利，但相关并发症的发生不可避免地给患者的治疗与恢复带来了风险，这些并发症包括导管相关血流感染、血栓形成、导管移位、皮肤破损等，这些问题可能导致治疗延误、增加医疗成本、甚至引发更严重的健康问题。

2、当前，对picc置管相关并发症的预测主要依赖于临床经验和传统的医学评估方法。这些方法虽然在一定程度上有效，但存在诸多局限性。例如，它们通常无法提供关于并发症发生时间的准确预测，缺乏个体化的风险评估，并且在实际操作中往往耗时耗力。此外，传统方法在数据处理和分析能力上存在限制，难以充分利用日益增长的医疗数据资源。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请旨在提出一种picc置管患者并发症的发生时间预测方法及其他装置，以解决现有方法无法准确预测并发症发生时间，进而缺乏风险评估的问题。

2、为达到上述目的，本申请的技术方案是这样实现的：

3、第一方面，本申请提供了一种picc置管患者并发症的发生时间预测方法，包括：

4、获取picc置管患者数据，其中，所述患者数据包括并发症的发生时间、并发症事件和患者的临床数据；

5、将所述患者数据输入至预先构建好的预测模型中，得到不同时间段picc患者发生并发症的概率值，根据所述概率值预测患者的并发症发生时间；其中，所述预测模型是基于所述患者数据构建的并发症时间数据集训练得到的。

6、第二方面，基于同一发明构思，本申请还提供了一种picc置管患者并发症的发生时间预测装置，包括：

7、数据获取模块，被配置为获取picc置管患者数据，其中，所述患者数据包括并发症的发生时间、并发症事件和患者的临床数据；

8、预测模块，被配置为将所述患者数据输入至预先构建好的预测模型中，得到不同时间段picc患者发生并发症的概率值，根据所述概率值预测患者的并发症发生时间；其中，所述预测模型是基于所述患者数据构建的并发症时间数据集训练得到的。

9、第三方面，基于同一发明构思，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法。

10、第四方面，基于同一发明构思，本申请还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其中，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法。

11、相对于现有技术，本申请所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法及其他装置具有以下有益效果：

12、本申请所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法及其他装置能够精确高效的预测picc置管患者相关并发症的发生时间，从而实施更有针对性的管理和干预措施，该方法能够为picc置管的管理和监控提供重要的技术支持，对提升患者的治疗效果和生活质量具有重要意义。

技术特征：

1.一种picc置管患者并发症的发生时间预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法，其特征在于，每个所述并发症子网络处理过程为：

6.根据权利要求4所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法，其特征在于，将所述预测特征输入至所述输出层，输出得到预测事件分布概率，包括：

7.根据权利要求1所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法，其特征在于：

8.一种picc置管患者并发症的发生时间预测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，其中，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7任一项所述的picc置管患者并发症的发生时间预测方法。

技术总结
本申请提供了一种PICC置管患者并发症的发生时间预测方法及其他装置，包括：获取PICC置管患者数据，其中，患者数据包括并发症的发生时间、并发症事件和患者的临床数据；将患者数据输入至预先构建好的预测模型中，得到不同时间段PICC患者发生并发症的概率值，根据概率值预测患者的并发症发生时间；其中，预测模型是基于患者数据构建的并发症时间数据集训练得到的。本申请所述的预测方法能够精确高效的预测PICC置管患者相关并发症的发生时间，从而实施更有针对性的管理和干预措施。

技术研发人员：李婷,李越,杨松齐
受保护的技术使用者：中国医学科学院生物医学工程研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/8/21