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文档简介
预测模型对该目标患者进行未来透析过程可采参数的选择建议，进而提高透析效率和透析质2其中，数据采集与记录模块用于采集和记录患者透析个性化预测模块用于基于患者的历史透析数据、状态参数以及患实时计算模块用于基于第二透析参数和基于第二透析参数执行透析过程时实时采集个性化预测模块基于实时计算模块反馈的透析监测指标对模型10.一种血液透析患者的健康监测方法，所述方法基于权利要求1_9任一项的系统实基于患者的历史透析数据、状态参数以及患者基础信息，利用3基于第二透析参数以及基于第二透析参数执行透析过程时实时采集的状态参数计算4用机器学习算法建立个性化透析参数预测模型，并基于模型对患者的透析参数进行预测，实时计算模块用于基于第二透析参数以及基于第二透析参数执行透析过程时实时采集的状态参数计算透析监测指标，并将计算出的透析监测指标反馈至个性化预测模个性化预测模块基于实时计算模块反馈的透析监测指标对模型5[0009]进一步地，所述个性化透析参数预测模型包括在训练过基于生物标志物检测结果综合评估患者的代谢状态和透析基于第二透析参数以及基于第二透析参数执行透析过程时实时采集的状态参数[0018]进一步地，所述个性化透析参数预测模型包括在训练过6[0024]此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构经济申请的一部图2为本发明又一实施例公开的一种血液透析患者的健康监测方法的流程示意用机器学习算法建立个性化透析参数预测模型，并基于模型对患者的透析参数进行预测，7所建议采用的透析参数，但鉴于该透析参数的采用关乎患者的生理参数变化以及身体状参数以及基础信息。8[0042]模型结构设计：本发明实施例的透析参数预测模型由多个LSTM层和全连接层组;整因子的学习率，用于控制权重更新的幅度，为在时间步t收集的实时状态参数的当前9[0051]具体地，生物标志物监测模块会对收集到的生物标志物数据执行数据预处理操透析前后的生物标志物浓度变化来评估透析清除效果，比如尿素和肌酐等废物的清除效基于第二透析参数以及基于第二透析参数执行透析过程时实时采集的状态参数[0064]进一步地，所述个性化透析参数预测模型包括在训练过
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